如何写好一份优秀的竞品运营分析报告?

网络上关于写产品竞品分析的文章很多,做运营类竞品分析的文章比较少,所以今天抛砖引玉和大家分享一下,我在分析竞品运营中的思考和心得。 每天发生在我们 APP 里各种变化都是值得运营学习的最好材料,尤其是竞品的变化,更是有许多与自己直接相关的经验可以学习。 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。

要想写好一份竞品运营分析报告,就需要先知道好的标准是什么。 在我看来,好的标准主要是和写报告的具体目的有关,能不能实现写报告的目的才是衡量是不是好报告的唯一标准。 比如领导让你去研究一下竞品的用户运营情况写份报告: ● 有可能是为了寻找可借鉴学习之处; ● 有可能是为了摸查竞争对手情况做好应对策略; ● 也有可能是作为融资计划的参考数据; ● 还有可能是看你最近工作量不饱和给你找点事做(囧)。 ...... 以上几种不同的目的,需要的分析报告非常不同,有可能满足其中一种目的的优秀报告,换到另外一种目的下,就会变得参考价值很低。 ▌常见的竞品运营分析主要目的和侧重点有哪些呢? 1. 学习优点 需要独立思考,通过表象看到内在的本质原因,多问自己几次为什么。 2. 开拓市场 在没进入这个领域之前,想看看有哪些竞争者,重点通过多维度的横向对比判断全局。也要把竞品及用户群重合的潜在竞争对手考虑进去。 3. 竞争策略 重点分析优缺点,细分人群的需求满足情况,竞争策略一般会从对方的弱点及未满足的细分需求主要着手点。 4. 预防性策略 重点通过分析过往运营活动节奏和类型,推测竞品的可能动向,同时这个需要定期观察更新。 5. 用于求职加分 至少在一个维度上分析透彻,可以包含一些对产品层面的分析研究,适当地表示出对产品和行业的乐观和喜爱。 明确了做这个报告的目的,接下来就可以更具体的操作了。

确定竞品分析对象的方法,是先全面后精选: “先全面”就是尽可能找到竞品和潜在竞品,是为了对行业全面了解;“后精选”是为了聚焦关键竞品。 如果是比较主流,常见的直接搜索关键词就会出来比较多的产品了。因为主流产品都会认真地优化 ASO,尽量让自己的产品在热门核心关键词能够被搜到,所以这个方面找起来还是比较容易的。 如果是新的领域和行业,可以到这几个新产品发现平台去搜索看看。Producthunt 是新产品曝光平台的鼻祖,可以看到每天新产生的各种新产品。36氪旗下的 Next 是国内类似平台的追随者,更多国内的产品会在这平台发布。mind 和 today 分别是爱范儿和IT桔子旗下的平台,也还不错,可以作为一个补充。

另外,也要看看用户群有重合的产品,即使不是直接竞品也可以考虑进来分析,就像牙膏和牙刷,彼此之间不是竞品,但用户群是一样的,在很多市场策略、运营方法上也是类似的。 ▌怎么样可以把需要的产品找全面呢? 关键词搜索延展法 通俗来讲,就是通过一个关键词搜索出来的结果,找到其他相关的关键词。 举个例子: 比如,我尝试一下我不太熟悉的一个婴幼儿领域,搜索“婴幼儿”后就会发现很多相关的关键词,比如“早教”、“胎教”、“启蒙”、“宝贝”、“宝宝”、“萌宝“; 通过搜索“早教"又收获了一些关键词,比如:“识字”、“认水果”、“学数字”、“拼音”、“讲故事”等; 通过搜索“胎教”又发现了“母婴”、“妈咪”、“儿歌”、“起名字”、“亲子教育”、“辅食”、“育儿”等关键词。 通过一个关键词,搜出来的信息提取更多相关的关键词,在通过关键词继续搜索信息,再提取关键词,直到这些关键词能够形成一个看起来相对完整的信息图谱,就对这个领域大概有哪些东西有一个相对完整的了解。 另外,通过搜狗微信搜索,朋友圈搜索都是个很好的信息补充,有的时候可以惊喜地发现到一些一般搜索引擎搜不到的东西。 竞品分析找全面了之后,还是要回归最初开始做竞品运营分析的对象去选择,如果是为了学习优点,一般选择竞品里比较领先的几款产品,如果是为了开拓市场,就要多选几款进行横向比较。

查看一些这个领域的分析文章,了解一些这个领域的专家是怎么看行业发展,获取一些优质的观点和认知,以及拓展下看问题的角度,还能收获一些行业的数据和发展预测。 这种资料一般在科技媒体上比较多,以下是常用网站推荐:

数据一般是一家公司的核心机密,任何时候不会全盘地分享出来。所以对于很多人来说,获取竞品的数据觉得是件非常困难的事情。 尽管一些核心数据我们无法直接获得,但我们也是可以间接获取到一些相关数据。 1. 自己测量统计、抓取数据 可以通过实际体验产品,记录产品的数据变化,从而推断出整个平台的部分产品数据。 举个例子,如果是个社区产品,最核心的数据应该是发帖量、浏览量、回复数、在线时长等,前面3个数据是可以直接通过产品进行手工统计的,以24小时为一个单位,统计一段时间(比如14天)的数据,并进行平均计算等。 有些数据则是可以批量抓取的,尤其是web端的产品,有些数据是显性可见,但手工统计比较麻烦的,可以让开发同事写个脚本跑一下统计出来。 2. 用已知数据进行推测 有一些数据可以利用数据之间的关系,进行推测和估算。比如想知道某款竞品APP的下载量,我们可以查的到是一些安卓市场的下载量数据。

比如应用宝、360、百度、华为应用市场的下载量数据,假设不同手机的下载比例基本一致的情况下,加上自己家产品在不同应用商店的下载量,就可以推断出这个竞品在没有公开下载数据的应用市场(苹果、小米)里的下载量了。 如果自己并没有相对应的产品已知数据,那就用公开报告里的手机市场份额进行推断,比如微信的手机终端型号分布数据,推断出竞品的总体下载量。 3. 获取公开的数据报告、文章报道 这部分可以到研究机构专业的数据报告里去看,比如艾瑞、易观、199it、Talkingdata、企鹅智库、爱知客等,虽然大部分需要付费,但也有不少有价值的免费内容可以参考。 如果公司规模大一些了,还是可以考虑付费买一些数据的,比如Appannie里的,可以看到更多直接的数据,比用推测的方法准确多了,而且是动态变化的。 4. 混入竞品的种子用户群 种子用户群里的用户相对活跃,可以主动和其他用户聊天,了解用户想法和需求,且和对方工作人员沟通起来也很容易,通过混种子群,一点一点地也能够知道不少竞品最新的动态、数据等信息。 注意事项: 1. 现在刷数据的行为非常多,公开数据很多不准确,不要全信,始终保持对数据的怀疑!对得出的结论,也要保持谨慎,有可能的话多用其他角度进行交叉验证。 2. 判断不要过于主观,尽可能深入问题本质,多问自己几遍为什么?真的吗?还有什么原因? 有什么可以佐证?

产品和运营是紧密结合的,运营是需要基于产品的,所以我认为在做运营竞品分析的时候,离不开对产品的理解和分析。

所以在选择分析维度的时候,有时候也要加上产品的维度。 下面我列出了综合类、产品类、运营类的一些维度:

实际分析中,结合竞品分析的目的,选取几个(不是全部!!!)作为分析的维度。 不同的维度在不同类型的产品中重要性也不同,怎样知道哪些维度会比较重要呢? 从产品的核心流程相关的维度就会比较重要,比如电商产品,浏览和下单是最核心的流程,所以和浏览、下单有关的,如UV、跳出率、下单率、SKU、GMV就肯定会在电商产品中比较重要,需要作为重点分析的维度。

▌体验法 要做分析,先从体验开始。体验一款产品或活动,可以分别从小白用户视角、忠实用户视角、产品设计视角来看,完整地走完整个流程,去感受整个被引导过程中的心态变化,包括困惑、冲动、烦躁、愤怒、喜悦、诱惑。 通过对产品的整体体验,对产品有个基本的认知,是运用所有方法的基础。 ▌对比法 分析方法中最重要的就是对比法了,因为对比之后发现的差异,最能发现有价值的信息。 对比中既可以是A产品和B产品进行对比,也可以是同一产品不同时期的对比。 不同产品之间的对比,有一个技巧,就是用表格将不同的产品、不同的维度列出来,逐一填充不容易遗漏,最终形成一个看起来非常直观的表格。 下面有个图示,可以参考一下:

▲ 图片截图自一份网易团队很早之前的一份分析报告

如果上面这个表,用纯文字进行表述,你可以想象下写的人和看的人都会有多累。 在同一产品不同时间阶段的对比上,多结合不同时间段的背景和产品特点,深入思考变化的具体原因。 另外提醒一个非常重要的操作方法,就是一定要把流程图画出来,分析产品务必要画出产品流程图,分析运营活动就画运营流程图,把流程图画出来,就能看到很多表面上看不到的区别。 如果不信的话,你们可以试着去画一下,京东、美团、唯品会3个产品的下单流程,然后就会发现不少意外的收获。 同一产品不同时期的对比,我举一个我日常经常分析的例子,比如我想了解过去1个月虎嗅的公众号哪些文章很火,哪些没人看,从而帮助我了解科技阅读爱好者的喜好,从而对我下一步写出用户更喜欢的文章会有帮助。

我是这么操作的,首先统计一下虎嗅网过去1个月的206篇文章标题、阅读数和点赞数,然后看阅读数最高的前20篇文章,而阅读数最低的10篇文章,并分析和研究,造成这样差异的原因在哪里。

▲ 图:虎嗅网 4.17-5.17 阅读数前 20 的文章

▲ 图:虎嗅网 4.17-5.17 阅读数最差的 11 篇文章

受制于篇幅,我这里就不做深入分析了。只从标题和阅读数上简单分析可以发现 2 个结论: 1. Papi 酱、成人用品展、杜蕾斯空气炮、百度莆田系、直播等热门话题的报道和剖析本身就容易带来更高的关注和流量。给我的启发是,如果有机会结合热点写一些深度文章会有不小的传播。 2. 阅读量最低的 10 条中有 6 条都是广告。 上面还只是从标题和阅读数之间的关系去分析,打开每篇文章对应分析,还会有很多有价值的发现。 ▌测试法 通过做一定提前规划的动作进行测试,根据实际反馈,得到有价值的结论。 比如想知道一个社区产品竞品的用户内容喜爱倾向,想了解这个产品的用户,到底是喜欢干货、鸡汤、美女、时政还是八卦,提前把每个类别的内容准备3份,每天选3个时间段,每天按预定的时间发,然后看用户反馈得出结论。 这样做每一类内容都至少3份,消除了一些内容质量的差异,3个时间段都有发,消除了时间段不同的差异,最后体现的效果,就会相对准确一些。 下面这个图就是根据上面的计划要求排的一个内容投放时间表,根据表排的时间发内容,并进行阅读量的统计,这样根据实际反馈得到的结论就会更靠谱一些。

通过最后测算出来的阅读量,发现这个用户群比较喜欢鸡汤和美女,对时政内容不感兴趣。 ▌推断法 根据现有的数据和资料,做出一定的推断,从而得出结论。 比如想研究某个活动对某个公众号的效果,在这个活动前,该公众号头条阅读平均是1000(7天以上),某个活动后头条平均阅读数增加了200(7天以上),根据公众号打开率一般在10%上下,就可以粗略地估计出来,这次活动增粉大概是2000人左右,实际的话应该会更少一些。

因为会有新增的粉丝打开率高一些,且估算的期间还有非活动带来的增长,所以粗略估计下来,应该是增粉1000-2000人之间。 再看到竞品做这次活动,送了一台999元的手机,10张电影票,成本大概是1500元,也就是这个活动的平均增粉成本在0.75-1.5元/个,如果觉得这个成本可接受,就可以换个噱头模仿对手,同时在各方面多做些转化率的优化,这样就可以通过借鉴和优化得到一个很好的活动策划了。 有些过往活动信息找不到了怎么办? 很多APP里的活动主要是通过Push或者Banner进行推广,活动结束之后就很难找到这些信息的如扣了。 有个小技巧,一般比较重要的运营活动都会在APP同名的公众号进行发布,浏览公众号历史消息,获取过往活动运营信息是一个比较好的方式。 ▌套用工具、模型 分析问题中常用的分析工具: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 SWOT 分析、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。 这些工具模型都能搜索到,有兴趣可以去学习下。

1. 报告阅读体验要好: 要充分考虑到阅读报告人的体验,能够让他清晰地理解到你的观点、论据。 一般我们在认真看长文件之前,都会先快速拉一遍扫一眼,对于阅读体验差的文件,都会下意识地认为这份文件的质量不会太高。 阅读体验好,有几个具体的注意事项: a. 要有目录,章节结构明了,规范段落,加上“1.1、1.2”这样的标识。 b. 排版清晰,段距、行距适中,字体大小有层次感。 c. 图文并茂,多用图表,不容易描述的地方要加截图。 2. 一定要有结论: 分析报告不是小说,一定要有结论!不能让别人看了你很长的研究论述之后,还要费尽心思猜你想要得出的结论。 即使分析的对象比较复杂,目前无法准确判断得到推论,也是有一个“结论”,即“情况复杂有待进一步研究”。 分析的结论一般可以包括两大部分,一是对研究对象的分析总结,二是对自己的行动建议。 3. 观点和描述不要过于主观 过于主观的分析,很难让人信服和接受。即使有主观感受,也试着分析一下,是由哪些客观原因造成的? 举例:“这个界面我比较喜欢"就比较主观,可以分析下喜欢的原因是什么?是更简洁?间距合适?色彩更好?效果很酷? “这个下单流程体验还不错”也比较主观,好在哪里?加载更快?步骤更少?更符合原有习惯?支持支付方式更多? 如果比较复杂的主观描述,可以用打分替代。 比如对于某个模块的体验,描述好不好的如果用词语的话,就会有“还行”、“很好”、“很棒”、“不错”、“牛逼”、“超赞”的话,就不好进行对比,到底是“牛逼”更好,还是“超赞”更好? 这种情况下,就可以对于这个方面用分数进行衡量,比如用0~10分对这个体验进行打分,这样就能够相对客观地得出不同产品更直接的对比了。 4. 求职提交报告的建议 在结构清晰的情况下,字数多、页数多一般代表你的投入了很多,这会在态度上首先赢得一部分加分。 写整体竞品分析比只分析求职产品风险小一些,因为只分析求职的这家产品,不太可能在认知上超过面试官,有亮点也不容易出现,有纰漏却很容易显现,加上竞品一起写就会更容易出彩。 报告最好生成在线链接,再用短链接+二维码工具生成一个二维码,嵌入到简历中,方便HR打开。 ▌最后说的话 其实要完整看完这篇完整挺不容易的,要实际开始写更不容易,甚至是痛苦的,这是很正常的,因为毕竟对这个行业不够了解,需要消耗大量脑细胞进行学习、思考。 但也正是因为这样,写竞品分析报告是一个很好的学习成长的机会。 不想写、懒得写的人会逐渐落后,相反的,能够沉下心来写的人,能够在职场上逐渐拥有一个差异化的竞争力。

原文发布于微信公众号 - 数据的力量(shujudeliliang)

原文发表时间:2016-08-14

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