7条建议帮你「竞争分析」能力level up！

「竞品分析」是PM入门的必修课。
我曾在网上搜集过 一坨「竞品分析」的案例分享 ，真可谓方法各异、良莠不齐。
不过若能做到以下5点，在我眼里，可算上乘了。

1. 明确调研目的。
2. 进而确定调研的产品list。
3. 进而观察产品UI、交互、使用流程、设计亮点等各个维度。
4. 做异同点比较和优缺点分析，深入挖掘和思考背后原因。
5. 最后结合目标，给出有具体的、可落地的结论。

但总觉得还缺点什么。
昨夜辗转无眠，终于想通，原来是 传统方法有三个缺陷 ：

• 快照而非动态。只能看到当前状态，很难直观看到 历史演变过程 。
• 表象而非规律。只看到功能，无法看到其 数据表现 。
• 局部而非全面。只看到产品表现， 用户声音 少能听到。

（滚粗，能不能说人话了~！）
咳咳，我是想说，搞不清楚下面的问题常常让我们崩溃：

"XXX每天大概新发表多少个帖子？"

"XXX的市场占有率大概是多少？"

"XXX什么时候更新到这个版本的？"

“XXX怎么赚钱的？大概收入是多少？”

"XXX这个功能看起来很cool，用户真的喜欢吗？"

.......

这些问题怎么破？我有7条建议看你知道几个：

1.让id告诉你

操作难度：★★☆☆☆

数据准确度：★★★★☆

原理：很多网站直接会用【数据库id】用作【页面元素id】，我们直接拿到一段时间的【页面元素】差值，就可以大致评估出每天新增的内容数量。

举个例子：豆瓣小组每天发表的话题数

先检查：发现id=70190631~70190634的发表时间分别为2014-12-13 10:54:33~2014-12-13 10:54:43这10秒钟，且时间依次累加，验证成功。
于是我们只需抽两个样本：

• id达到70110000时，是在2014-12-11 13:12:15。
• id达到70194473时，是在2014-12-13 13:10:00。

48小时，id增长了84473，平均每天发表的新话题数量42236，问题解决。
当然这是一个大致数量，包含了删除、私密话题等各种情况。

2. 利用搜索引擎

操作难度：★★★☆☆

数据准确度：★★★☆☆

原理：搜索引擎通常会抓取网站多数页面。我们只需分析url和页面规律，利用几个搜索语法，就能获得一些数据结论。

搜索引擎语法：site，inurl，intitle，-，“”，具体用法自行百度之。

挑战：如何分析网站URL、网页Title和页面内容特点

【举个例子】
老板紧急召唤： 30分钟，帮我看下携程无报价酒店大概比例？

我擦泪~~
写程序来不及啊！
人工统计不现实啊，得搞到下个世纪！！
别急，收起你心中的万匹草泥马，搜索引擎可以给你答案。

【解决思路】
从百度拿到「无报价的酒店页数」和「酒店总页数」，做比即可。
（酒店详情页，不包含list页）

我们先观察携程酒店详情页的URL：hotels.ctrip.com/hotel/513153.html
因此： 第一次尝试搜索：【site：hotels.ctrip.com】

我们把全部酒店域下的页面都搜出来了，于是添加URL规则试试：

第二次尝试搜索：【site：hotels.ctrip.com inurl:/hotel/ 】

结果量还是太大了，点击几个结果，发现搜到了很多list页数据。
于是查看detail页源码，发现和list页相比，页面标题有明显特征：

于是第三次尝试搜索：【site:hotels.ctrip.com inurl:/hotel/ intitle:联系电话\位置地址 】

搜到了42万结果，大致量级符合，cool！

下一步，找到一个无报价酒店页面观察，发现页面有特征：

于是最终拿到无报价酒店数的检索条件：
【”建议您选择其他酒店“ site:hotels.ctrip.com inurl:/hotel/ intitle:联系电话\位置地址】

（找到2.3万条结果，数量做比。任务圆满完成！2333~~）

3. 互联网档案馆

操作难度：★☆☆☆☆
数据准确度：★★★★★
原理：这是一个网站档案馆，会定期爬取各个网站的快照，并打上版本号存起来，以备全球用户查询。
地址： http://archive.org/
(不稳定，偶尔需翻墙)

这才是一个神奇的网站好吗！
搜下Google试试，我们可以看到Google首页的改版演化：

说两个真实的栗子。
有一次 我们发现，艺龙页面上展示的点评数远远低于我们的判断，纠结良久，最后还是档案馆给了答案：这是两年前的一次大改版就写死在了页面上，一直没有更新。
还有一次 ，做产品方案时需要参考上上个版本，那个版本是在我加入公司一年以前上线的，wiki和文档库里翻遍了都没有。终于还是从档案馆里翻到了当初方案的原貌。

总结一下，档案馆解决问题场景，如：

• 想了解网站UI的成长过程（由傻B到牛B的进化，看看 04年的京东 ，乐呵下）
• 想了解网站的历次版本迭代时间点。
• 早期版本的PM把PRD和UI稿弄丢了，这个网站帮你备份。

• 听听竞品用户声音

  操作难度：★★☆☆☆
  数据准确度：★☆☆☆☆
  严格来说，我只是想分享一个不太常用到的观察思路。
  总结成一句话：帮竞品分析用户反馈。
  具体渠道：微博、应用商店、知道、知乎、贴吧。

具体来说，比如：

• 从应用商店的下载量和评论量，可以横向比较用户规模。
• 在知道/贴吧，大家的困扰、吐槽能让你了解用户对竞品的态度。
• 【分享到微博】的功能，常常会加##，搜一下你能看到很多，如：

5.写程序抓取/统计

操作难度：★★★★★
数据准确度：★★★★☆
简单说，就是用程序把竞品页面抓过来分析
抛开成本高不提， 这是竞品数据调研最理想的方法。

这类例子就非常多了：

• 一个朋友为解知乎用户的称赞数分布，几乎爬走了所有用户profile页。
• 我曾写过一个小程序，用来监控每天豆瓣的新topic数量和最热topic。
• 很多公司会监控竞品的关键指标，每天会精确到个位数地抓取和分析。

PS。这里面有一个技术难点： 需要解决“防抓取的问题”
成熟产品通常都会设置放抓取策略，不会轻易让你把大量页面抓走分析。
（作为PM，我给个技术方案，可参考不负责（笑）：多次尝试、分析对方的防抓策略，然后有针对性的设置抓取频率，如果不能满足要求，考虑使用代理（eg.goagent））

6. 看公司财报

操作难度：★☆☆☆☆
数据准确度：★★★★★
适用情况：市场份额、用户规模、核心指标数据、收入情况
这是最可信的方法，当然通常只对上市公司有效。

这个不多解释，如果因为英文poor/不懂名词而看不懂财报
市面上有大量的财报分析文章，也可供参考和相互印证。

7. 问“奸细”：）

操作难度：不定，看人脉和运气
数据准确度：★★★★☆
适用情况：一次性，而非日常监控

这是一张最给力的底牌。

每当山穷水尽，一筹莫展时，总有一个声音冒出来：
“哦对了，XX不是去了那个公司/团队吗？直接问下不得了！” 
然后一条微信，瞬间解决了所有难题。

每每此时，我都会感叹：
“同事跳到对手公司，看来也不一定是坏事。（笑）”

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