数据分析师课|想成为优秀的数据分析师,就一定要先了解写竞品分析易犯的五个错误
产品小白最开始接触产品这个岗位的时候,几个名词是一定会看到的,例如:“竞品分析”、“用户调研”、“用户场景” 等等。
这篇文章,就唠一唠 “竞品分析”。
1、最初,我觉得 “在路上” 这款旅行游记 App 中的一个多人编辑游记这个功能特别有意思,和当时的朋友们玩的好 high 森,然后就想看看还有哪些是这样的,然后我就想当然的锁定了很多跟 “在路上” 一样的旅行游记类 App;
2、之后,在写的过程中,结合网上的竞品分析,我觉得应该要去写每个产品在各个不同面上的一些不同,这样才是完整的竞品分析:商业/盈利模式、用户群、迭代功能、交互、UI 设计、运营等等面;
3、最后,根据罗列出来的这几个产品在同一个面上的不同点,一项项写了自己的分析;
说实话,当时写完的时候,觉得自己完成了一项大工程呢。然而,现在再去看那时候的东西,发现实在是 “图奶衣服”。至少没搞清以下几点:
1、写竞品分析易犯的五个错误——没有真正明确自己写竞品分析的目的
从上文的例子来看,当时的我因为感兴趣某个功能,想看看还有哪些产品是有类似功能的。那么,这个竞品分析是完全没有必要的。
why?
因为我的目的是 “想看看还有哪些是这样的”,而不是 “分析有这种功能的产品在这个功能上的差异性”。
所以,按照达到目的的功利性角度来说,写的再多、再详细,感动的是你自己,浪费的是你时间。(这里的 “浪费”,仅针对纯粹达到目的来说)
上文是我自己大三时候的例子,后来我发现其实很多人都会存在这个问题,把目的复杂化,或者说根本没想清楚自己的目的就去写竞品分析。
然而,这个是最需要先被明确的,直接决定了你之后的工作是否有意义。
2、写竞品分析易犯的五个错误——没有明确自己的 “竞品” 是什么
从上文的例子来看,我觉得 “在路上” 这个 App 的某一个功能特别有意思,想看看还有哪些是这样。那么,这个分析的对象就错了。
why?
因为竞品应该是 “这个功能的竞品”,而不是 “这个产品本身的竞品”。按照原本的意思,至少可能被锁定的会是在线协作类产品,而不是限死在了旅游类产品。
对竞品理解错误了,同样,之后的分析就算写的累死也是错。
3、写竞品分析易犯的五个错误——没有明确竞品分析怎么写
这个和第 2 点有直接关联。
从上文的例子来看,一个对象是某个功能、一个对象是整个产品。
那么对于某个功能的竞品分析来说,主要分析的可能是这个功能在各个产品中如何 UI 交互设计、用户对其反馈如何、是否有增加活跃度等等。
对于整个产品的竞品分析来说,主要分析的可能就是整体商业/赢利点情况、整体交互 UI、整体功能迭代情况、整体运营等等。可以发现,不同的竞品对象写出来的竞品分析是千差万别的。
4、写竞品分析易犯的五个错误——没有明确竞品分析的程度
这一点是和竞品分析的目的有很大关系的,直接影响到你分析的丰富程度。
从上文的例子来看,我的目的不过是 “看看还有哪些产品是有这个功能”,并没有想知道这个功能会给这个产品带来什么样的结果、这个功能用户用户会不会买账、有了这个功能之后用户之间的关联是不是更强了等等。
举个例子:(恩,这个例子略牵强,因为饿的)
目的:
我家太后做了碗豆花,她让我试下是甜的还是咸的;
不同做法:
1、我试了一口,发现是咸的,禀告太后说是咸的——太后满意,结束;
2、我试了一口,发现是咸的,然后我用各种方法算出太后大人放了多少盐、放了多少酱油,最后禀告太后说是咸的,并且你放了 Ng 盐、Mml 酱油,快夸我厉害!——太后翻我白眼,我卒;
5、写竞品分析易犯的五个错误——没有明确竞品分析的时间
这一点和第 4 点的丰富程度有关系。一定意义上来说,丰富程度大的,时间需要的长;丰富程度小的,时间需要的短。
所以,在明确竞品分析的目的、对象、程度之后,一定要有个时间预算的,相比这个危害应该不用多说。
好吧,其实上述五点其实都是相互作用。
一般 xx 定律看起来都比较拉轰,那么也来一个 “3+2 定律”——3 个 W,2 个 H:
why:为什么写、目的是什么。
what:写什么、对象是什么。
when:什么时候结束。
how:怎么写、写什么。
how much:写到什么程度。
我以为,“竞品” 不再纯粹是 “竞争产品” 的缩写,而是扩充为 “借鉴产品”。根据工作的需要,我可以对整体细分领域下的产品做分析、对某个功能做分析,对某个交互方式做分析、对某种 UI 风格做分析、甚至细节到对某几种字体做分析。
“三人行,必有我师焉”,这个道理,套用在产品上也是一样。但凡是比我好的,我都可以借鉴,至于用不用、什么时候用、怎么用,这个就涉及到产品管理(综合性的产品周期管理、需求管理等),不多说。(关键是我现在经验少,也说不清,sigh)
理解为 “借鉴产品” 的意义在于:更大可能范围的优化产品。
以上就是有关于写竞品分析易犯的五个错误的相关内容,以及相应的解析,不论你是已经入职数据分析师岗位的新人,还是打算进入数据分析岗位的小白,以上的内容都或多或少会对大家有所帮助,环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。
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