如何做竞品的数据分析 | 推荐收藏
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发布时间：1天前
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时间：19小时前
在日常工作中，产品经理和运营人员可能面临功能未被充分利用、推广活动效果不佳等问题，于是转向竞争对手寻求灵感和优化策略。数据分析师在企业中扮演着竞品分析的重要角色。本文从数据分析师的角度，阐述如何做好竞品的数据分析。
竞品分析，即基于如何更好地满足用户需求，通过对比自身产品和竞品在各维度指标上的表现，明确优势、劣势、机遇和威胁，为产品设计、运营活动和战略规划提供参考。
竞品分析包含客观和主观两方面内容。客观层面，从竞品或市场相关产品中提取信息，基于事实进行分析；主观层面，通过用户视角体验竞品，找出优势或自身不足。然而，竞品分析结果仅为参考依据，需结合企业目标适时调整。
进行竞品分析的主要原因包括提供决策参考、了解市场动态、发现细分机会、借鉴经验、快速跟进竞争对手的创新，并避免无效活动。分析内容涵盖竞品基础数据管理、流程管理、展示、数据结构搭建和管理。
做好竞品分析的关键在于确定竞争对手、获取信息渠道和内容筛选。企业内部、公共资讯平台、竞品官方网站和社交网络均是获取信息的途径。需要关注企业规模、盈利情况、产品功能、稳定性、运营策略和盈利模式。
常用的分析方法包括SWOT分析、Kano模型和波士顿矩阵等，帮助全面评估竞品。除了这些方法，还可以采用信息对比、5W2H分析法、十字象限分析法等，根据具体需求选择合适的分析工具。
竞品分析应根据目标灵活选择分析维度，可以是市场表现、产品特性、运营策略或盈利模式等。分析时需考虑竞品的层级、发展阶段和竞争态势。
通过竞品分析，数据分析师为企业提供决策支持，帮助优化产品策略、提升市场竞争力。关注公众号“数猎天下DataHunter”，获取更多数据分析干货内容。
