分析|数据产品的竞品分析怎么做？( 三 ) 复购率|赛道|消费者|联合利华

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。

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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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4. 出结论得出可落地的行动结论竞品分析的目的。利用SWOT分析法，分析竞品的优劣势、值得借鉴或者规避的要点。
1）SWOT分析
SWOT是通用的竞争分析模型，详细的原理作赘述。应用到数据产品的竞品分析时，主要是针对产品认知画布或者用户体验要素分析法梳理的各个分析维度的内容，进行竞品之间、竞品与自身产品之间的对比，找出产品优势、劣势。取其精华去其糟粕，形成可落地执行的分析结论。

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2）竞品分析报告结构
雁过留声，花了很多时间进行竞品分析，不仅拿到了结论还需要将过程和结果形成组织过程资产，沉淀下来。竞品分析报告的结构一般包括：分析的背景目标、选择的竞品及原因、竞品分析过程、结论和行动计划等。下面的一个报告结构可供你参考。

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5. 跟执行得出分析结论是不是竞品分析就结束了呢？当然不是，回归到此次竞品分析的初心，你还要制定落地执行计划，准备跟进的优势或新功能的优先级从高到低顺序怎样，产品预计迭代时间计划。等到计划的功能上线后，此次竞品分析才完成全部流程。
三、总结：数据产品竞品四要三不要竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助：