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很多應屆生以及其他非產(chǎn)品崗無(wú)產(chǎn)品經(jīng)驗的競品據數據產(chǎn)(′_｀)競品同學(xué)，找產(chǎn)品經(jīng)理方向工作的分析分析時(shí)候，會(huì )把競品分析當作敲門(mén)磚，需數通過(guò)競品分析報告來(lái)體現自己的競品據數據產(chǎn)競品產(chǎn)品思維，作為產(chǎn)品能力的分析分析佐證。有和一些產(chǎn)品經(jīng)理交流過(guò)關(guān)于競品分析的需數體會(huì )，他們的競品據數據產(chǎn)競品問(wèn)題相信你也曾經(jīng)遇到過(guò)。

一、分析分析數據產(chǎn)品競品分析的需數困惑

1. 何時(shí)做分析

需求評審時(shí)卻經(jīng)常被開(kāi)發(fā)或領(lǐng)導Diss，你知道競品是競品據數據產(chǎn)競品怎么做的么？競品分析究竟什么時(shí)候、以什么樣的分析分析頻次去做呢？

2. 競品找不到

數據產(chǎn)品一般面向企業(yè)內部用戶(hù)，因數據安全、需數商業(yè)機密等因素，競品據數據產(chǎn)競?品內部產(chǎn)品資料很少對外共享。分析分析除了一些公開(kāi)的需數主ヽ(′▽?zhuān)?ノ題分??享，外部的人很難知道阿里伏羲是個(gè)什么產(chǎn)品。曾經(jīng)??有同學(xué)(′ω｀)問(wèn)我，說(shuō)老師數據產(chǎn)品的競品一般去哪里找呀。

的確，如果剛入行數據產(chǎn)品工作不久，可能都不知道??自己所做的產(chǎn)品模塊目前有哪些競品，競品分析無(wú)從下手。

3. 體驗難深入

數據產(chǎn)品隱藏的業(yè)務(wù)邏輯非常多，一些同學(xué)通過(guò)商業(yè)化數據產(chǎn)品的試用賬號體驗競品功能，但(dan)多數Demo賬號只提供基礎的功能，有的連數據都沒(méi)有，需要自己導入數據、連接數據庫才能正常使用。單純的Demo體驗無(wú)法完整地覆蓋產(chǎn)品全部邏輯，還有可能會(huì )產(chǎn)生誤導。是你的賬號角色沒(méi)有體驗到，而不是產(chǎn)品本身沒(méi)有某一功能。

4. 結論不落地

一通分析之后，得出的結論卻是競品業(yè)務(wù)模式差異較大，沒(méi)有太多借鑒意義。或者競品在??產(chǎn)品功能、用戶(hù)體驗方面做得都非常好，?卻不??知道自己的產(chǎn)品現在該如何去迭代優(yōu)化。給領(lǐng)導匯報競品分析的結果，領(lǐng)導問(wèn)了一句“我們接下來(lái)要做什么”，就無(wú)所適從了。

這些問(wèn)題，往往是因為沒(méi)有掌握數據(ju)產(chǎn)品競品分析的實(shí)踐要領(lǐng)。掌握五個(gè)步驟，三個(gè)分析方法(′?ω?`)，你就很容易找到答案。

二、競品分析的五個(gè)步驟、三個(gè)分析方法

流程化思維是產(chǎn)品經(jīng)理的思考方式之一，想要做(zuo)好競品分析，工作流程牢記于心才會(huì )更有章法、循序漸進(jìn)。

1. 定目標

目標明確，方可篤定前行。在著(zhù)??手做競品分析之前，你要想清楚本次分??析想要達成什么目標。研究競品的目標跟產(chǎn)品所處的階段密切相關(guān)。當你的產(chǎn)品還未上線(xiàn)，處于前期調(?????)研和規劃階段，那么競品分析需要重點(diǎn)解決產(chǎn)品做什(shen)么，為什么要做的問(wèn)題。

分析的內容要從市場(chǎng)環(huán)境、商業(yè)模式、當前市場(chǎng)的競爭格局等宏觀(guān)的層面分析，判斷對于新的入局者還有多少潛在機會(huì )，產(chǎn)品的定位的差異化是什么，需要具備哪些產(chǎn)品功能。

以BI產(chǎn)品為例，幾乎每個(gè)數據化運營(yíng)的企業(yè)都需要自助BI產(chǎn)品來(lái)提升數據獲取和分析效率，???那么對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，究竟是直接花錢(qián)從外部采購，還是投入研發(fā)人力ヽ(′ー｀)ノ自主研發(fā)呢。這時(shí)，就要對市面上??(shang)商業(yè)化的BI產(chǎn)品進(jìn)(′?｀)行更加全面、宏觀(guān)的分析，以確定競品功能是否可(ke)以滿(mǎn)足競品需求、為此需要付出多少成本。

當你在做產(chǎn)品功能的具體設計時(shí)，體驗競品的信息架構、產(chǎn)品功能背后的設計邏輯，可以提供產(chǎn)品設計的思路。

例如，如果你從來(lái)沒(méi)有做過(guò)數據地圖的產(chǎn)品，雖然對用戶(hù)訴求有了充分的了解，但是你能保證設計出來(lái)的(de)產(chǎn)品不僅能用而且好用嗎？產(chǎn)品上線(xiàn)后要運營(yíng)推廣了，主要目標是讓產(chǎn)品用起來(lái)，此時(shí)可以借鑒(T_T)商業(yè)化產(chǎn)品的運營(yíng)推廣策略。

產(chǎn)品穩定運營(yíng)階段，要周期地關(guān)注行業(yè)新方向，競品新功能新動(dòng)態(tài)，保持產(chǎn)品始終創(chuàng )新的能力。

還是以BI為例，tableau、帆軟等傳統的BI發(fā)展多年，QuickBI、觀(guān)遠數據在智能應用有(you)更多的(de)嘗試，BI和AI結合的思想是不是可以學(xué)習和借鑒呢。

2. 找競┐(′д｀)┌品(╯°□°）╯︵ ┻━┻

用戶(hù)端的產(chǎn)品人人都可以使用，在應用商店某一產(chǎn)品時(shí)，相關(guān)的??競品就會(huì )出現在搜索結果┐(′д｀)┌中，一方面是產(chǎn)品類(lèi)別屬性相近，另一方面是競爭對手之間通過(guò)SEO或SEM策略進(jìn)行搜??索結果的干預，直接下(xia)載體ヽ(′▽?zhuān)?ノ驗就可以??了。數據產(chǎn)品相對封閉，公開(kāi)資料獲取比較難，常用的信息獲取渠道有：

行業(yè)研究報告與自媒體：如艾瑞咨詢(xún)、易觀(guān)智庫、企鵝(╬?益?)智庫研究報告，36氪、虎嗅等科技媒體

搜索引擎：內部產(chǎn)品往往會(huì )起ヽ(′ー｀)ノ各種上古風(fēng)、潮流風(fēng)的名字，比如盤(pán)古、伏羲之類(lèi)的，把產(chǎn)品核心的定位和目標進(jìn)行抽象，用通??用的大數據領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行檢索，可以???獲取商業(yè)化數據產(chǎn)品的信息。例如，搜索??用戶(hù)畫(huà)像，會(huì )出現一些商業(yè)化做精準營(yíng)銷(xiāo)或CRM相(′-ι_-｀)關(guān)的產(chǎn)品。

同行信息輸入：前輩交流或加入數據產(chǎn)品經(jīng)理交流群，群里分享交流數據產(chǎn)品或行業(yè)(ye)趨勢，獲取信息背書(shū)。

3. 深體驗

數據產(chǎn)品競品分析的(de)難點(diǎn)在于很多隱藏的業(yè)務(wù)邏輯無(wú)法直接看到，不能停留在體(??ヮ?)?*:???驗表面的產(chǎn)品功能上，需要綜合結合多種方式搜集資料，全面體驗產(chǎn)品功能。

產(chǎn)品試用：注冊商業(yè)版產(chǎn)品，進(jìn)行產(chǎn)品試用，對產(chǎn)品主體功能架構和設計流程有個(gè)宏觀(guān)的認(╯‵□′)╯知。

幫助文檔：通過(guò)官方網(wǎng)站，查閱幫助文檔??，了解功能細節的設計原理或思路，商業(yè)化產(chǎn)品的幫助文檔一般是直接面向客戶(hù)，內容會(huì )非常完整，體驗過(guò)程的一些疑問(wèn)可以可能在幫助文檔中找到答案。

邀請銷(xiāo)售人員進(jìn)行溝通(tong)交流，把體驗過(guò)程以及幫助文檔無(wú)法覆蓋的問(wèn)題，向銷(xiāo)售人員或對方的ヽ(′ー｀)ノ產(chǎn)品設計者請教。準備工作做好了，哪些方法可以幫助你更加深刻、全面地??得出更有洞見(jiàn)的可執行的分析結論呢？這三個(gè)經(jīng)典的分析模型，希望你可以掌握。

1）產(chǎn)品認知畫(huà)布

C端產(chǎn)品商業(yè)模式?jīng)Q定產(chǎn)品調性，常用商業(yè)畫(huà)布梳理產(chǎn)品競爭形勢，(′?_?`)而數據產(chǎn)品，一般是基??于產(chǎn)品功能或流程解決數據化運營(yíng)過(guò)程的效??率、成本問(wèn)題。利用產(chǎn)品認知畫(huà)布，可??以更深刻地認識競品。

下面以淘寶商家端的數據產(chǎn)品生意參謀為例，看如何構建數據產(chǎn)品的認知畫(huà)布。

① 用戶(hù)

產(chǎn)品的用戶(hù)有哪些，核心用戶(hù)、(′?｀)覆蓋用戶(hù)分別是什么崗位或角色。生意參謀是面向淘寶成百上千萬(wàn)的賣(mài)家的數據產(chǎn)品。核心用戶(hù)是有數據意識希望利用數據提升運營(yíng)效率的賣(mài)家。

② 場(chǎng)景

用戶(hù)什么場(chǎng)景下會(huì )用到該產(chǎn)品呢，他們日常工作的流程是怎樣的。商家終極訴求是可以賣(mài)更多的貨，掙更多的錢(qián)。除了常規的維護商品、處理訂單、跟進(jìn)售后外，他們希望可以利用數據來(lái)驅動(dòng)店鋪優(yōu)化運營(yíng)策略，如(ru)商品名稱(chēng)優(yōu)化、流量獲取、調整庫存，以及了解行業(yè)動(dòng)態(tài)等。

③ 痛點(diǎn)

沒(méi)有生意參謀之前，商家運營(yíng)遇到了哪些痛點(diǎn)？不知道店鋪哪些產(chǎn)品熱銷(xiāo)，“靠天吃飯”等著(zhù)用戶(hù)進(jìn)店，不同渠道的流量及進(jìn)店到加購到成單轉化率怎么樣、用??戶(hù)通過(guò)什么關(guān)鍵詞進(jìn)入到的店鋪的完全不知道。同行中，近期熱銷(xiāo)的商??品是什么，補貨上新靠經(jīng)驗。

④ 需求

這些痛點(diǎn)反映的需求有哪些呢?實(shí)時(shí)了解店鋪經(jīng)營(yíng)情況，如進(jìn)站UV、訂單數、交易額，退款訂單數、??待發(fā)貨訂單數等。希望了解(jie)店鋪流量來(lái)源，以進(jìn)行流量(╯‵□′)╯運營(yíng)策略的優(yōu)化，希望了解熱銷(xiāo)與滯銷(xiāo)商品，獲悉行業(yè)動(dòng)態(tài)，調整補貨策(ce)略。還希望可以知(zhi)道店鋪用戶(hù)畫(huà)像，對用戶(hù)進(jìn)ヾ(′?｀)?行客戶(hù)關(guān)系維護和持續運營(yíng)……

⑤ 方案&am(′ω｀)p;功能

基于商家運營(yíng)需求，生意參謀需要提供的核心能力包括：實(shí)時(shí)直播數據、經(jīng)營(yíng)分析、流量分析、商品分析、人群畫(huà)像、營(yíng)銷(xiāo)效果、服務(wù)分析、行業(yè)洞察等模塊。

⑥ 價(jià)值

對于商家來(lái)說(shuō)，平臺提供了功能強大的數據產(chǎn)品，指導運營(yíng)，店鋪業(yè)績(jì)提升了會(huì )投入更多的成本，平臺的忠誠度更高。對平臺方而言，以基礎免費數據功能指引商家進(jìn)行更多元化的付費廣告、營(yíng)銷(xiāo)投入，帶來(lái)聯(lián)動(dòng)的商業(yè)價(jià)值，此外，用戶(hù)畫(huà)像、行業(yè)洞察等高價(jià)值功能付費使用，可實(shí)現數據產(chǎn)品的價(jià)值變現。

從以上的分析過(guò)程可以看出，產(chǎn)品認ヽ(′?｀)ノ知畫(huà)布偏向于宏觀(guān)的分析，可??以對產(chǎn)??品定位、功能框架、目標和價(jià)值進(jìn)行總結分析。

2）用戶(hù)體驗五要素分析

對于一款產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，從內到外可以分為戰略層、范圍層、結構層、表現層五個(gè)要素。使用(yong)五要素對BI產(chǎn)品進(jìn)行簡(jiǎn)要的分析，過(guò)┐(′д｀)┌程如下，

① 戰略層

企業(yè)的(′?_?`)商業(yè)目標是什么，為用戶(hù)提供什么樣的服務(wù)？例如，QuickBI基于云阿里云服務(wù)，提供上層的SaaS化的自助BI分析產(chǎn)品，側重于解(jie)決可視化??門(mén)戶(hù)配置，帆軟BI是傳統的BI廠(chǎng)商，提供自助式數據分析的解決方案。

② 范圍層

BI產(chǎn)品旨在解決傳統數據分析成本高的問(wèn)題，以(yi)自助式的理念讓用戶(hù)拖拽式分析和自定義Dashboard配置，為了實(shí)現這一目標，競品做了哪些事情？

③ 結構與框架層

用戶(hù)想要配??置一個(gè)Dashboard每日監控某一營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的效果，他的行為路徑是什么樣的呢。??先找到所需要的數據集，利用自助分析頁(yè)面進(jìn)行維度、度量、圖表類(lèi)型的(de)選擇及樣式配置，再將圖表組合成一個(gè)專(zhuān)題的可視化頁(yè)面。相應的產(chǎn)品的信息結構包括：數據管理、自助分析、看板管理、以及系統管理等。

④ 表現層

用戶(hù)操作體驗如何，有哪些值得借鑒的交互流程。例如針對全局篩選器功能，在兼顧功能的復雜性和用戶(hù)操作的易用性方面，競品都是怎樣做的？用五要素的方法進(jìn)行競品分析，可以做到由表及(′?_?`)里全面覆蓋，實(shí)際操作時(shí)，根(gen)據分析的目的，可以對不同的要素進(jìn)行適當的簡(jiǎn)化。

4. 出結論

得出可落地的行動(dòng)結論競品分析的目的。利用SWOT分析法，分析競品的優(yōu)劣勢、值得借鑒或者規避的(′_ゝ`)要點(diǎn)。

1）SWOT分析

SW(′ω｀*)OT是通用的競爭分析模型，詳細的原理作贅述。應(╯°□°）╯用(yong)到數據產(chǎn)品的競品分析??時(shí)，主要是針對產(chǎn)品認知畫(huà)布或(′?｀*)者用戶(hù)體驗要素分析法梳理的各個(gè)分析??維度的內容，進(jìn)行競品之間、?????競品與自身產(chǎn)品之間的對比，找出產(chǎn)品優(yōu)勢、劣勢。取其精華去其糟粕，形成可落地執行的分析結論。

2）競品分析報告結構

雁過(guò)留聲，花了很多時(shí)間進(jìn)行競品分析，不僅拿到了結論還需要將過(guò)程和結果形成組織過(guò)程資產(chǎn)，沉淀下來(lái)??。競品分析報告的結構一般包括：分析的背景目標、選擇的競品及原因、競品分析過(guò)程、結論和行動(dòng)計劃等。下面的一個(gè)報告結構可供你參考。

5. 跟執行

得出分析結論是不是競品分析就結束了呢？當然(′ω｀*)不是，回歸到此次競品分析的初心，你還要制定落地執行計劃，準備跟進(jìn)的優(yōu)勢或新功能的優(yōu)先級從高到低順序怎樣，產(chǎn)品預計迭代時(shí)間計劃。等到計劃的功能上線(xiàn)后，此次競品分析才完成全部流程。

三、總??結：數據??產(chǎn)品競品四(′▽?zhuān)?)要三不要

競品(T_T)分析的文章很多，本文主要(yao)結合數據產(chǎn)品的特性分享?數據產(chǎn)品競品分析的技巧，除了講到的五個(gè)步驟三個(gè)方法外，還有幾點(diǎn)建議，希望對你未來(lái)的數據產(chǎn)品工作有所幫助：

1. 四要

要養成定期做競品分析的習慣，競品分析產(chǎn)品經(jīng)理自己的事，不是為了給領(lǐng)導交作業(yè)。保持2月或一個(gè)Q一次全面的競品分析輸出分析報告，同步團隊。新功能設計時(shí)，先看看競品，取其精華去??其糟粕，形成結論即可，不需要完整報告。

要至少對2~3個(gè)競品做過(guò)全面分析，只看一個(gè)(ge)競品，容易一葉障目不見(jiàn)泰山，貨比三家，才能更準確地做出優(yōu)劣判斷。

要深入體驗，通過(guò)多種(zhong)方式的深度試用、溝通交流，挖掘數據(′?ω?`)產(chǎn)品背后的業(yè)務(wù)邏輯。

要推動(dòng)結論落地執行，把分析得出的可執行的結論，列入產(chǎn)品迭代計劃，推動(dòng)產(chǎn)品上線(xiàn)，給競品分析畫(huà)上完整的句號。

2. 三不要

不要一知半(′?_?`)解就照抄競品，數據產(chǎn)品業(yè)務(wù)邏輯和交互流程有很強的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性(xing)，照貓畫(huà)虎容易水土不服。

不要貪多每個(gè)競品都想分析，每次選(╯‵□′)╯擇2個(gè)以?xún)葹橐?，進(jìn)行深度的對比體驗，數量過(guò)多時(shí)間成本太高，或(′ω｀)者只是蜻蜓點(diǎn)水不夠深入??。

不要羅列功??能缺少洞見(jiàn)，知道競品是做什么的有什么功??能不是目標，重要的是優(yōu)缺點(diǎn)判斷以及你準備怎么做的結論。在做競品分析過(guò)程中，你最常用的分析方法是什么，分析過(guò)程曾遇到過(guò)哪些困惑，是如何解決的呢？

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