3

竞品分析思维的一些基本思考与见解

 2 years ago
source link: http://www.woshipm.com/zhichang/5245269.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

竞品分析思维的一些基本思考与见解

2021-12-10
2 评论 2137 浏览 4 收藏 14 分钟
释放双眼,带上耳机,听听看~!
00:00
00:00

编辑导语:互联网常用的分析思维之一竞品分析思维,小到做个人的发展计划,大到做企业的战略规划是不可缺少的。本文梳理竞品分析思维的一些基本的思路和见解,希望能让大家了解竞品分析思维的一些标准的思路。

q1O8II0jGVWblULYK6pj.png

我们上篇内容,梳理和分享了互联网人最常用的分析思维之一—SWOT分析思维,即对研究的对象进行一个初步梳理,分析其优劣势,面临的机会和威胁,并依照不同的搭配把各种因素进行组合,提供一些策略方案的一种思维。

(详情请看:SWOT分析思维的一些基本思考与见解)那么,了解了自身的优劣势以及面临的机会和威胁,那我们进而要判断是否该进入一个新市场或者做新的产品、如何提炼卖点,怎么做定位,找到细分市场,挖掘真实需求点等一些列的问题。

竞品分析思维小到做个人的发展计划,大到做企业的战略规划是不可缺少的,可以判断出当前处于什么阶段,快速了解竞品的产品模式,并进行分类、组织、对比、刨析等,避免与巨头正面竞争,借鉴学习等,为下一步决策提供战略性的帮助。而我们经常能在网上看到很多的竞品分析,有详细的、大而全的,还有各种框架。

本文将继续梳理竞品分析思维的一些基本的思路和见解,希望能让大家了解竞品分析思维的一些标准的思路。

竞品分析思维即是对竞争对手的产品进行全方位、多维度的分析梳理。具体是根据分析目标挑选出几种竞品,确定切入角度,从多个维度研究,分析竞品,帮助挖掘潜在需求,找到产品机会功能点/改进点,以及借鉴一些市场推广的手段、进行市场预警等,得出一系列有利于业务发展的一些建议。正所谓“知己知彼百战不殆”!

Bvwj3uqgkWWyh3caqg7N.png

1. 竞品分析思维分析维度?

竞品分析的目的不同,其分析的维度以及方法也略有不相同。分析维度一般包括:竞品基础数据管理、竞品流程管理、竞品分析、竞品展示等。而常见的主要从五大层面去解析,具体如下:

gnmOUkSDQQpK02LEGinp.png

(1)战略层

产业和行业的运作模式、所处环境、市场数据、用户数据等。比如,所处行业的商业情况,是否具有较为激烈的竞争对手,是否在该行业这种产品已经达到饱和,是否有成熟的产业链条,是否有较大的利润空间等,用户需求情况怎么样,是否能够赢得用户的喜欢和支持等。

主要是便于筛选目标市场、目标用户,产品定位及优势

(2)范围层

竞品的产品功能、内容需求、产品可以满足用户什么,或者提供给用户什么等。比如,通过对各种具体传播内容分析,记录和保存的有传播价值的传播内容等。

主要是便于了解核心功能、差异化功能对比,侧面了解用户习惯

(3)结构层

信息架构、交互设计等。比如,对某一特定内容里的信息进行统筹、规划、设计、安排等一系列有机处理的想法,通常情况下指的是技术层面等。

主要是便于了解开发生命周期中的差异,信息架构和主功能交互流程。

(4)框架层

界面设计、导航设计、交互的体验等。比如,什么样的交互才能更好的迎合用户的操作习惯。最直观的页面设计是否美观或者简洁等,导航设计指的就是APP或者网站按钮点进去之后的导航,信息设计提供什么样的信息或者某些指示等。

主要是便于了解界面设计。

(5)表现层

视觉上设计。需要有一个好的审美和良好的表达来进行一个简要的描述。介绍产品UI的配色、文字大小、间距等,往往不作为主要阐述对象。

主要是便于了解用户不同的体验和评价。

2. 竞品分析思维的基本思路

进行竞品分析思维,必然有一套标准动作蕴含其中,需要完成六个核心流程。接下来,我们来梳理一下竞品分析思维整体基本思路?

2cHZs6YlD7zpyaJM1nNC.png

一、第一步:明确分析的目标

明确想解决什么问题、竞品分析的目标是什么。根据产品生命周期不同,竞品分析的目标和侧重点不同。所以在竞品分析之前一定要了解当前产品处于什么阶段,需要分析的目标是什么。
比如,你想提高销售额,那就要围绕营销策略等内容进行重点分析,结合自身产品的客群特点改良产品营销方式,提高营销效率。

再比如,你想确定是否可以切入某个领域,那可以找几个重点竞品做一个较为完整的横向对比,通过研究业务形态,数据表现,功能迭代,运营路径等方面内容,预判行业发展路径,从而决定是否切入。

注意:

  1. 做好竞品分析是有利于进一步开拓市场。对某个领域做客观分析,多维度横向对比判断全局,为市场切入找准方向和角度。为商业模式、竞争策略的制定打下基础。
  2. 做好竞品分析是有助力预防性策略的制定。通过分析和定期跟进观察,对竞争对手过往运营活动节奏和类型有更深入的了解和掌握,推断竞品可能动向,提前做出预防性布局。

二、第二步: 筛选分析的竞品

竞品的选择,首先要了解竞品的分类:直接竞品、间接竞品、替代品、参照品。然后还要以分析目的为核心进行筛选。竞品的选择不是数量越多越好,而是要选择合适的,做深度分析,分析出有价值的信息。

注意:盲目分析仍然是不可取的,建议选择2-3竞品就可以。

三、第三步:确定分析的维度

竞品分析是一项很系统的工作,分析维度是指从哪些方面、哪些角度去分析。

  • 产品层面:从产品本身的信息量上去选择要分析的维度。以定位、功能、框架、技术、体验、用户……等维度进行分析;要是为了找出核心竞争力和优化方向。
  • 用户层面:从用户最关注的信息上去选择要分析的维度。
  • 运营层面:从市场和运营的角度来看,怎么让自己的产品被用户熟悉并使用。主要包括:数据表现和运营策略两方面。

注意:根据获取的案例、数据时效性,灵活确定分析深度以及维度。

四、第四步:搜集竞品的信息

利用通过查找和调研等手段方式,可以获取有效竞品信息等。有三种渠道:官方渠道公开资料、第三方竞品平台、用户调研等。

收集相关信息有以下几种渠道,可供参考:

  • 行业网站、咨询公司的行业报告、行业里的大V或者牛人的微博、博客、公众号,甚至还有知乎中关于相关行业的提问和回答。
  • 通过各类行业社群了解行业整体概况,通过“打入竞品的用户社群”去了解特定竞品。
  • 用户访谈、用户回访等环节中,与用户进行沟通与交流,在这个环节里,一定要注意适度看待用户对产品的看法,与用户去聊产品体验的同时,不要忘了问问他们,是否同时使用其他同类产品,有什么样的体验和感受。
  • 长期使用竞争对手产品、关注对方员工的微博、微信、公众号、知乎账号等。这类信息通常会透露出竞争对手未来的发展方向及业务发展情况,官方论坛和公告板里有用户的声音、竞争对手的反馈方式、解决方案等等。
  • 与行业有关的专业书籍、杂志等。

收集相关数据有几下几种渠道,可供参考:

  • 百度指数:分析网民行为数据。基于行业的整体趋势、人群画像、需求图谱、舆情管家等
  • 友盟指数:研究手机设备排行、用户社交分享行为、移动推广效果等。
  • ASO100:应用软件的下载量、排名、评论、ASO优化、关键词搜索指数等。
  • 易观千帆:领域排行、月度TOP排行、增幅排行榜等多项排行,支持查看App趋势图及多项指标。
  • 爱盈利应用平台分析:应用软件下载量、关键词、榜单。
  • 艾瑞咨询:用户行为分析。

注意:对竞品的考察是一个漫长而冗杂的工作,在资料搜集过程中要注意提升对数字的敏感度和对信息的处理能力。

五、第五步: 确认分析方法

信息收集完成后,需要对其进行筛选、分类、剔除、评级等,得到有效信息,针对有效信息进行分析。

注意:不同的分析目标,需要选择不同的分析方法,常见的竞品分析方法有:精益画布、用户体验要素分析法,比较法、四象限分析法、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析……

六、第六步: 输出结果(竞品分析总结)

最后,需要根据上述信息以及分析,得出来的客观的结论,并对这些结论有所解读,并从产品改善、市场发展、公司策略等方面,进行判断、给出相应的、可执行的、全面的建议方案或者报告。
注意:

  1. 保持怀疑态度。市场竞争异常激烈,刷数据的情况并不少见,数据的采纳,根据数据进行的结论推断必须谨慎,必要时要多个角度进行交叉验证。
  2. 观点和描述不要过于主观。对于数据、观点描述方面的内容,要尽量客观公正。根据数据窥探问题本质,多发问,多找原因,避免判断片面从而影响决策。

综上,就是对竞品分析思维的一些基本思路的梳理,竞品分析最终目的还是是“决策支持”,但在产品的不同生命周期,用户对产品的认知是不一样的,对应的,竞品选择策略也是不一样的。

因此,任何人给出的框架都只是分析思路,要根据不同的目的,灵活选择分析的重点

总之,竞品分析思维的落脚往往不在细处,要在产品所处的每个阶段。了解竞品只是一个开端,深挖背后的深层的意义才是真正的价值体现,落实在业务决策才有意义!

#专栏作家#

木兮擎天@,微信公众号:木木自由,人人都是产品经理专栏作家。多年互联网数据运营经验,涉猎运营领域较广,关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结,探索运营与数据的神奇奥秘!

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

给作者打赏,鼓励TA抓紧创作!

About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK