【 数据分析】竞品分析报告的几个错误

在几年的产品工作过程中，写过一些竞品分析报告，总结了几个曾经犯过的错误，与大家分享。

　　一、没有结论的功能点介绍

　　最常见的竞品分析方法就是对市场上的领先产品进行一次浏览，逐个写出竞品的功能点及流程，不管使用了整齐的表格或者详实的文字描述，又或者是使用了漂亮的图形和截图，没有结论的统计是没有意义的，分析就一定要有结果。 竞品分析的目的就是为自身产品的战略、节奏、功能点、交互视觉等多方面提供参考，指导自身工作实践。可以遵循以下的链条：竞品在做什么->竞品为什么这么做->我要做什么。这个链条又以自我分析为前提。

　　二、没有评测标准的[color=rgb(105, 105, 105) !important]数据罗列

　　不同产品间的功能及数据比较也是竞品分析常见的方法，需要在统一的评测标准下完成这个过程。包括两个方面：

　　统一的数据监控体系。竞品间的横向评测，要使用同一个数据工具，比如alexa.com、百度指数、google adplanner等。不同数据工具的数据会带来巨大偏差。

　　统一的打分标准。竞品分析维度要一致，并能使用相对客观的量化标准。

　　三、没有分析过程的结论

　　竞品分析带有比较强的主观性，在报告中清楚阐述分析过程，有助于分析报告的阅读者接受结论，并发现分析的不足之处。关键是结论的因果链条要完整，区分什么是充分条件、必要条件、充要条件。

　　四、没有结构的文字堆叠

　　文档的结构决定于受众、内容、使用场景三个要素。通常竞品分析的文档是给项目团队所有成员在分析会上阅读的，成员背景各不相同。为保证信息传递的准确快速，要将结论放在前面，辅之清晰的表格。如果受众不同，则需要收敛文档规模，针对性输出功能点分析、策略分析、流程分析、交互分析、战略分析等等。

　　五、没有边界的投入

　　与分析的目的有关，竞品分析费时费力，尤其是数据的采集及甄别。首先要定义一次竞品分析的目的及受众，将资源消耗收敛到最有效的范围里。