竞品分析的五个步骤、三个分析方法详解（中）

3. 深体验

数据产品竞品分析的难点在于很多隐藏的业务逻辑无法直接看到，不能停留在体验表面的产品功能上，需要综合结合多种方式搜集资料，全面体验产品功能。

产品试用 ：注册商业版产品，进行产品试用，对产品主体功能架构和设计流程有个宏观的认知。

帮助文档 ：通过官方网站，查阅帮助文档，了解功能细节的设计原理或思路，商业化产品的帮助文档一般是直接面向客户，内容会非常完整，体验过程的一些疑问可以可能在帮助文档中找到答案。

邀请销售人员进行沟通交流 ，把体验过程以及帮助文档无法覆盖的问题，向销售人员或对方的产品设计者请教。准备工作做好了，哪些方法可以帮助你更加深刻、全面地得出更有洞见的可执行的分析结论呢？这三个经典的分析模型，希望你可以掌握。

1）产品认知画布

C端产品商业模式决定产品调性，常用商业画布梳理产品竞争形势，而数据产品，一般是基于产品功能或流程解决数据化运营过程的效率、成本问题。利用产品认知画布，可以更深刻地认识竞品。

下面以淘宝商家端的数据产品生意参谋为例，看如何构建数据产品的认知画布。

① 用户

产品的用户有哪些，核心用户、覆盖用户分别是什么岗位或角色。生意参谋是面向淘宝成百上千万的卖家的数据产品。核心用户是有数据意识希望利用数据提升运营效率的卖家。

② 场景

用户什么场景下会用到该产品呢，他们日常工作的流程是怎样的。商家终极诉求是可以卖更多的货，挣更多的钱。除了常规的维护商品、处理订单、跟进售后外，他们希望可以利用数据来驱动店铺优化运营策略，如商品名称优化、流量获取、调整库存，以及了解行业动态等。

③ 痛点

没有生意参谋之前，商家运营遇到了哪些痛点？不知道店铺哪些产品热销，“靠天吃饭”等着用户进店，不同渠道的流量及进店到加购到成单转化率怎么样、用户通过什么关键词进入到的店铺的完全不知道。同行中，近期热销的商品是什么，补货上新靠经验。

④ 需求

这些痛点反映的需求有哪些呢?实时了解店铺经营情况，如进站UV、订单数、交易额，退款订单数、待发货订单数等。希望了解店铺流量来源，以进行流量运营策略的优化，希望了解热销与滞销商品，获悉行业动态，调整补货策略。还希望可以知道店铺用户画像，对用户进行客户关系维护和持续运营……

⑤ 方案&功能

基于商家运营需求，生意参谋需要提供的核心能力包括：实时直播数据、经营分析、流量分析、商品分析、人群画像、营销效果、服务分析、行业洞察等模块。

⑥ 价值

对于商家来说，平台提供了功能强大的数据产品，指导运营，店铺业绩提升了会投入更多的成本，平台的忠诚度更高。对平台方而言，以基础免费数据功能指引商家进行更多元化的付费广告、营销投入，带来联动的商业价值，此外，用户画像、行业洞察等高价值功能付费使用，可实现数据产品的价值变现。

从以上的分析过程可以看出，产品认知画布偏向于宏观的分析，可以对产品定位、功能框架、目标和价值进行总结分析。

2）用户体验五要素分析

对于一款产品来说，从内到外可以分为战略层、范围层、结构层、表现层五个要素。使用五要素对BI产品进行简要的分析，过程如下，

① 战略层

企业的商业目标是什么，为用户提供什么样的服务？例如，QuickBI基于云阿里云服务，提供上层的SaaS化的自助BI分析产品，侧重于解决可视化门户配置，帆软BI是传统的BI厂商，提供自助式数据分析的解决方案。

② 范围层

BI产品旨在解决传统数据分析成本高的问题，以自助式的理念让用户拖拽式分析和自定义Dashboard配置，为了实现这一目标，竞品做了哪些事情？

③ 结构与框架层

用户想要配置一个Dashboard每日监控某一营销活动的效果，他的行为路径是什么样的呢。先找到所需要的数据集，利用自助分析页面进行维度、度量、图表类型的选择及样式配置，再将图表组合成一个专题的可视化页面。相应的产品的信息结构包括：数据管理、自助分析、看板管理、以及系统管理等。

④ 表现层

用户操作体验如何，有哪些值得借鉴的交互流程。例如针对全局筛选器功能，在兼顾功能的复杂性和用户操作的易用性方面，竞品都是怎样做的？用五要素的方法进行竞品分析，可以做到由表及里全面覆盖，实际操作时，根据分析的目的，可以对不同的要素进行适当的简化。

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