如何通过宏观的竞品分析,得到有价值的信息?

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新业务、新产品的开拓,离不开宏观层面的竞品分析,本文通过介绍笔者总结的方法论,帮助产品经理掌握宏观竞品分析思路,快速得到有价值的信息。

在我们产品经理的工作生涯中,总是离不开竞品分析。但是面对海量的竞品信息,我们也许会找不到一条好的分析思路。本文分享笔者自己总结的一套宏观分析方法论,通过对多个竞品的组合分析,进行自我头脑风暴,快速得到有价值的信息。

一、应用场景

首先说下本方法论的两个应用场景:

(1)需要快速熟悉一个新产品,理解业务模式、商业模式

这在我们接手一个新产品时会用到,对于一个完全陌生的产品,我们首先会去了解和分析这个产品本身,以及它上下游的产品,以便了解它自身的业务模式。

但是单纯的分析他本身,我们对产品的理解或许还不那么深入,这时我们如果借助类似的竞品,通过横向对比这些竞品以及它们的上下游,可以触类旁通,可以从更宏观的层面来理解我们自己的产品。本质上也就是去发掘这一类型产品的底层逻辑,因为实际上很多产品的模式在表面上看来不同,但底层逻辑是相同的

(2)在产品设计或者迭代功能设计遇到瓶颈的时候

我们在做新需求分析和设计时常会碰到瓶颈,困在一处难以前进。这时候可以通过多个竞品横向对比,来激发自己的灵感。记得以前学习网上的课程时接触过一个方法论,大意是在纸上列出多个产品,进行组合连线,通过不同产品的组合思考结合后的业务能不能行,以此来激发灵感。本方法也是类似的道理。

二、分析步骤

接下来展开说说具体的分析步骤:

1. 不拘泥于本行业,寻找业务有相似性的竞品

首先我们要选择合适的竞品,不要拘泥于本行业的直接竞品,因为大部分产品经理对于本行业的竞品早已熟悉。从其他行业中选择和我们的产品有类似、相通点的产品,更能带来突破性的启发。

我们或许都曾遇到过这样的困境,我们在思考一个新业务如何去突破,或者思考某一个功能如何设计的时候,想遍了各种思路、翻遍了已知的竞品,却仍然想不到突破的方式,也就是遇到了瓶颈。这时候就应该去看一些不同行业的竞品,获取更多的思路。

另外,最好选择已经是比较成功的产品。很多人认为,其他产品的成功,是一个多维度复杂因素导致的结果,是不可复制的。我们自己的产品和它们有着这不同、那不同的情况,也就没办法借鉴。

但是为什么笔者认为仍有借鉴意义呢?

那是因为我们对竞品的成功原因分析的维度还不够多。实际上成功的因素不论多么复杂,都是可以拆分的,如果某些拆分后的细分维度上和我们相似,那么也具有思考和借鉴的意义。

2. 列举所有竞品的上下游产品,绘制竞品层级地图

分析竞品时,不只是分析所选的这个竞品,也需要把它的上下游产品(或者业态)也列出来,分析他们的业务模式、互相之间的关系。当然也有可能所选的竞品当中,本身就有上下游关系,这种情况就直接在图中排在一列。

如下图:

3. 横向对比,将我们的产品也对应加入到图里同级别的一行中

另起一列,列出我们自己的产品在这张图上所处的位置。正确的方法是思考业务的相似性,从而找到我们自身产品在地图上是对齐哪一行。在正确分级的基础上再做分析,我们能得到更多宏观层面的启发。

如下图:

4. 分析同一层级的其他产品,它在与我们产品类似的业务上,是怎么处理的,标注在该竞品旁边

竞品层级地图确定好后就需要结合竞品的业务进行对比思考了。对于不同阶段的产品,以及我们不同的分析目的,所需分析的层面也不同:

从整个产品的宏观角度,分析产品的商业模式和业务模式,如何满足需求、获得产品价值。写在图里竞品/业态旁边。

从功能上或者某个子业务的角度,下沉到“微观”层面,分析竞品如何设计,设计时通过什么思路,避免了什么问题,获得了什么好处。写在图里竞品/业态旁边。

5. 深入思考我们的产品,按这种模式做,可不可行

如果不可行,是什么限制了我们。而其他行业遇到这种限制,是怎么做的,然后加深思考的层次,这种方式如何应用到我们的产品中。

案例分享

接下来分享一下笔者在实际工作中的一次方法论应用。

笔者所负责的一款产品是一款品牌排行榜类的产品,通过采集业内众多品牌的网络舆情数据,并进行计算得出品牌的分值,进而得出品牌榜,供业内投资人做参考。因为业务升级上遇到了瓶颈,所以想通过竞品分析激发一些不一样的思路。

具体的步骤拆解如下:

第一步,竞品的选择

因为笔者所处的细分行业内没有直接竞品,所以从整个互联网上找类似的产品,最终选择了如下几个:

  • 七麦数据。做ASO分析的网站,网站上可看苹果App Store,以及安卓各应用市场的排行榜。该产品有榜单的展现、有对App的数据分析,这一点上和笔者的产品类似,选为待分析竞品。
  • 苹果App Store。苹果App Store本身就会对各类App做排名并展现,选为待分析竞品。
  • 阿拉丁指数,知名的小程序排行及数据分析产品,也与笔者的产品类似,选为待分析竞品。
  • 新榜,对公众号,以及其他一些自媒体号做监测排名,针对于公众号还有详细的数据分析,选为待分析竞品。

第二步,列举所有竞品的上下游产品,绘制竞品层级地图

因为笔者分析的产品是数据榜单类产品,所以上游考虑其数据来源的产品、下游考虑其服务的对象产品。

首先是七麦数据,对于七麦数据而言,它检测的是App Store的排名数据,App Store作为它的上游。而七麦数据的下游呢,也就是它的用户,那就是对APP排名提升有追求的这类人,即APP的运营方;

接下来是阿拉丁指数,阿拉丁指数是对小程序的进行排名和数据分析的网站,它的数据来源是微信小程序,可以理解为微信小程序是阿拉丁指数的上游。可以很明显的分析出,这里阿拉丁对于小程序的关系,和七麦数据对于App Store的关系是类似的。而阿拉丁指数的下游用户,就是小程序的运营人员。

然后是新榜,同样的逻辑,新榜主要分析的是公众号排名数据,因此它的上游是微信公众号,它的下游是公众号运营人员,或者对公众号投放有需求的个体。

由此我们可以初步得出这张图:

第三步,横向对比,将我们的产品也对应到这张图里统一级别的产品旁

这一步很关键,看似只是普通的对比排列,但是笔者在思考的时候,发现其实分析的角度稍有不同,排列的结果就不一样:

前面说过,笔者的产品是分析品牌舆情数据得出的品牌榜,对比第二步里我们分析得到的竞品地图,很容易可以得出,我们这款品牌榜,对应的是七麦数据、阿拉丁指数这一级,即对数据进行分析和展现的产品,如下图:

但是深入一步进行思考,笔者这款产品的上游呢,按理说是媒体舆情数据,也就是App Store、微信小程序、微信公众号这一层,但是无论怎么看,他们之间的相似度都太低,媒体舆情数据有着广泛数据来源,而不是单一的具象化的产品。接下来笔者尝试将自身产品对齐其他行试试,往App Store、微信小程序、微信公众号的上游思考。

事实上,这一层是数据分析最终对象的承载体,即“承载了目标分析对象的第一层产品”。对于App Store而言,它分析的是每一款APP的下载量、评论数据、关键词匹配,说白了就是分析每款App的“实力数据”,App实力强,数据就好,排名就靠前。

对于微信公众号而言,它虽然没有直接展现排名,但是它也承载了每个公众号运营的“实力数据”,实力越强,运营得越好,其阅读量、评论数的数据也就会越高。也就是说,公众号承载了这个分析对象(公众号)本身,也是承载了目标分析对象的第一层产品。

同理,小程序也承载了它背后的实力数据,也是承载了目标分析对象的第一层产品。

因此,我们可以在原本第一层的上面再增加一层,如下图:

再回过来看笔者的产品,我们发现,笔者这款品牌榜,本身就是直接分析品牌的实力数据(媒体舆情数据)而产生的第一层产品,是第一层承载了目标分析对象的产品,因此,把这款产品对应到App Store、微信小程序、微信公众号这一层,更具有合理性。

所以调整如下:

OK,到这里,我们完成了第三步。

经过了前三步的梳理,已经可以让我们对竞品业务有了宏观的、层次化的理解,再结合我们自身业务来分析,就可以得到很多有价值的信息。后面第四步、第五步,因为涉及到笔者这款产品内部业务的对比和分析,这里就不作为示例分享。

 

作者:浩叔产品论;公众号:浩叔产品论

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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