如何做竞品的数据分析 | 推荐收藏

在日常工作中，产品经理们做了很多功能，可能到最后这些功能并没有多少人使用；运营们开展了各种推广活动，但却没有起到什么效果。

于是我们会把目光转向竞争对手，通过参考竞争对手做了哪些效果不错的事，来优化自身的产品和策略。数据分析师通常在部分企业扮演着做竞品分析的角色，今天我们就来从数据分析师的角度说说如何做好竞品的数据分析？

一、 什么是竞品分析

竞品就是竞争对手的产品。竞品分析，全称“竞争产品分析”。即基于“如何更好地满足用户需求”，通过对比自家产品和竞争产品在各个维度上的指标，明确自身的优势、劣势、机会和威胁，为产品设计、运营活动、战略规划等提供市场参考和行动建议。

竞品分析的内容可以由两方面构成：客观和主观。

客观是指从竞争对手或市场相关产品中，圈定一些需要考察的角度，得出真实的情况（不需要加入任何个人的判断，用事实说话）。主观是指从小白用户视角、忠实用户视角、产品设计视角来完整地体验竞品，对产品有个基本的认知，从而列出竞品的优势或者自己产品的不足。

总体来说，竞品分析结果只能作为一种参考依据，由于信息挖掘渠道和关注点都相对带有主观性，所以需要企业领导及管理层能够有意识的去关注及时调整相关目标。

二、为什么要做竞品分析？

通过观察和分析竞品，能够帮助我们了解动态变化，市场格局，找到细分机会；获取灵感，吸收经验，策划优质活动。当竞品出现杀手级功能或病毒型活动的时候，也能够迅速跟进，被对手验证不成功的活动，我们也可以少走弯路。 具体可分为如下几个方面：

1、为企业提供参考依据，在制定产品战略规划、子产品线布局、市场占有率等方面，提供一种相对客观的参考依据；

2、随时了解竞争对手的产品和市场动态，如果挖掘数据渠道可靠稳定，根据相关数据信息可判断出对方的战略意图和最新调整方向；

3、了解细分用户群体的需求满足和空缺的情况，和产品运营策略，一般会从对方的弱点及未满意的细分需求着手，自我快速调整、以保持自身产品在市场的稳定性或者快速提升市场占有率；

4、进入全新领域时做全局判断，新立项的产品、没有形成较为有效完整的系统化思维和客观准确方向时，可查看有哪些竞争者。

对于竞品分析研究，也有其研究目的，我们不可能做到十全十美，由于不同的目标，竞品分析所对应的侧重点不同。数据分析师在企业运营过程中通常发挥着“医生”般的作用，对内“巡诊开方”，对外则是“找病例，研究药方”，而找病例，研究药方的过程则是竞品分析的过程，对数据分析师而言，用竞争对手研究来描述竞品分析更恰当。

三、竞品分析的主要内容

1、竞品基础数据管理。

2、竞品流程管理。

3、竞品分析、竞品展示。

4、竞品数据结构的搭建。

5、竞品分析管理。

四、如何做好产品的竞品分析

值得一提的是，竞品分析在一家成熟的企业，基本上是长时间定期持续积累不断挖掘和分析的一个过程，而这个过程可以让数据准确性提高，并具有说服力。

1、确定哪些是你的竞争对手

在确定竞争对手前，需要对竞品进行分级处理，因为在竞品分析过程中，一是为了让效率最大化，我们可以针对不同的竞品对手的不同模块，采取不同的力度去研究和分析；二是重点监测核心竞争对手，因为他们一点点的小细节的改变，就可能导致自有产品的用户流失。竞品的分级如下：

（1）直接竞争者：这里包括了目标市场方向一致、客户群体针对性极强、产品功能和用户需求相似度极高的产品。

（2）间接竞争者：市场客户群体目标不一致、但在功能需求方面互补了你的产品优势(或者相反)、但又不是主要靠该产品盈利的产品。

（3）同行业不同模式的：比如 B/S互联网模式和行业解决方案及单机C/S客户端，一锤子买卖和长期靠服务收费的。

（4）资本雄厚概念炒作的：观察到各大媒体平台经常炒作概念和具备行业前瞻性一些团队人才背景、资质、规模非常有潜力的企业。

2、从哪里获得竞争对手信息？

（1）公司内部

从企业的市场部、运营部、管理层等收集信息；建立持续的产品市场信息收集小组；调查核心用户、活跃用户、普通用户的不同需求弥补和间接代替的产品；

（2）公共资讯平台

A、企业信用查询系统、天眼查、企查查以及水滴信用，或者IT桔子、清科等投融资数据库等的平台；

B、行业媒体平台新闻及论坛及QQ群；

C、季度/年度财报；

D、各大人才网站同行业人才简历更新；

（3）竞品

A、竞争对手官方网站、交流互动平台、微信公众号、动态新闻、产品历史更新版本、促销活动；

B、对方的博客及联系方式，包括对手官方网站招聘信息，还有拉勾、脉脉等职场社交招聘站点

C、试用对方产品、客服咨询、技术问答等等。

3、需要获取哪些信息？

（1）企业信息

A、公司技术、市场、产品、运营团队规模、核心目标、产品定位和行业品牌影响力；

B、实际季度年度盈利数值，各条产品线资金重点投入信息；占据公司主盈利的产品线；

（2）产品信息

A、产品版本发布情况：竞品的新版本发布了哪些东西？这个版本里面可能会涉及到新的活动、新的资源、新的图片，然后也有一些新的玩法、新的介绍、新的内容。发布频率是多久，他们发布的内容与我们相比又如何？这是从发布的内容上面直接能够看到的双方的差距。

B、产品功能细分及对比：我们可以全方位地了解竞品有哪些功能，并对自己的产品做一个自我剖析。比如充值功能，为什么A产品的某一个充值渠道会增加这一步？B产品为什么要保留这一步，保留这一步的目的是什么？是提醒用户充值安全的问题，还是说提醒用户这一步是多余的？这其实都是很小的细节，但正是因为这些细节让用户觉得我们的产品很贴心、很好用，从而让用户继续用。

C、除此之外，还有产品的稳定性、易用性、用户体验交互、视觉设计实力、技术实现框架优劣势；

（3）运营信息

A、用户群体覆盖及市场占有率：比如我们做了一款产品，做到了200万用户，感觉已经做的非常好了，但是如果发现竞争对手已经做到了1000万，这时就该反省自己，产品还需要继续努力加速增长。

B、运营策略：我们可以从市场和运营的角度看，竞品如何通过品牌、活动等方式来推广产品，对用户的影响力有多大，用户成本是多少？例如一个注册用户或者一个活跃用户多少钱，免费用户跟付费用户的比重分别是多少？

C、盈利模式：要了解竞品是怎么收费的，是在向投资人要钱，向广告主要钱，还是向用户要钱？如果自己是一个收费产品，对方是一个免费产品，我们更需要了解产品面向的用户中，有多少值得去收费，有多少原意被收费；可能部分用户会觉得收费的比较好，但是大部分用户更可能选择免费的那个；如果是向用户收费，就不能有太多恶劣的弹窗或广告等。

4、常用的分析方法有哪些？

（1）SWOT分析法

这种分析方法实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法（较为宏观和主观）也可作为竞品分析的一种方法。

（2）客户满意度模型（Kano模型）

KANO模型定义了三个层次的顾客需求：基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。

基本型需求：用户认为产品“必须有”的属性或功能。当其特性不充足(不满足用户需求)时，用户很不满意；当其特性充足(满足用户需求)时，无所谓满意不满意，用户充其量是满意。

期望型需求：耍求提供的产品或服务比较优秀，但并不是“必须”的产品属性或服务行为有些期望型需求连用户都不太清楚，但是是他们希望得到的；在市场调查中，用户谈论的通常是期望型需求，期望型需求在产品中实现的越多，用户就越满意；当没有满意这些需求时，用户就不满意;

兴奋型需求：要求提供给用户一些完全出乎意料的产品属性或服务行为，使用户产生惊喜。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则用户无所谓，当产品提供了这类需求中的服务时，用户就会对产品非常满意，从而提高用户的忠诚度。

（3）波士顿矩阵

问题型产品：处在这个领域中的是一些投机性产品，带有较大的风险。这些产品可能利润率很高，但占有的市场份额很小。这往往是一个公司的新业务。

明星型产品：这个领域中的产品处于快速增长的市场中并且占有支配地位的市场份额，但也许会或也许不会产生正现金流量;也可理解为爆增式用户量和装机量。

现金牛型产品：处在这个领域中的产品产生大量的现金，但未来的增长前景是有限的。这是成熟市场中的领导者，它是企业现金的来源;

瘦狗型业务：这个剩下的领域中的产品既不能产生大量的现金，也不需要投入大量现金，这些产品没有希望改进其绩效。一般情况下，这类业务常常是微利甚至是亏损的;

（4）信息对比

a、产品基本信息：产品名称、产品类型、语言版本、网址、微博;

b、公司背景：公司资本、产品技术、市场、运营团队情况;

c、用户定位：不同形式和行业用户，但对产品都有诉求;

d、用户需求：功能、视觉设计、交互体验、用户满足期望值;

e、产品详情：产品定位、是否跨行业目标、产品模式;

f、产品功能：大小功能模块对比。

g、盈利模式：分析竞争对手的各种盈利模式。

h、运营策略及数据排名：周期活动、运营规则、及行业排名外链关键字相关数据;

除此之外，还有5W2H分析法、十字象限分析法、MECE原则等；市场和战略中常用的方法，如波特五力分析模型、波特价值链分析模型、SCP分析模型、麦肯锡矩阵等。这里不再详述。

六、小结

虽然可以从多个维度对竞争产品进行全面的的数据分析，但实际情况可能只需要考虑某一个或几个维度（或者产品环节）；

竞品分析可以选择比自己厉害的产品，也可以是和自己差不多的对象，具体还要看分析的目的是什么，例如产品策划或者验证一个想法时，那么基本会选择市场上发展比较成熟的产品来分析，同时也要考虑新生产品是否已经在做自己想做的事情了。

*本文整合自

《关于竞品分析的思路》

《如何写好一份竞品运营分析报告》

《数据分析师做竞品分析的正确姿势》

《如何做好产品数据的竞品分析》

原文始发于微信公众号（DataHunter）