竞品到底如何分析才能有效指导我们的产品设计？

硬核刘大

2024-03-11

3806

导读：如果一份竞品分析产出的结果是超过2个结论，可以说分析就是无效的。

看不到别人的内部数据怎么分析？这是我曾经对市面上所有竞品分析文章的感悟。

因为看到各种app分析，他们从宏观到微观是一通分析，各种分析模型是直接拉满，但是，分析之后最终的产出真能有效的指导设计么？没找到答案。

竞品分析最好只确立一个目标，到底是看别人的增长方法，还是探索别人的组织架构。是探索别人的盈利情况，还是追寻别人的设计理念。是探索淘宝购物车设计的演变之路，还是探索为什么京东的商品图片非得是白色底。是探索京东账户的积分体系，还是探索抖音卡包卡卷的分发策略。

如果一份竞品分析产出的结果是超过2个结论，可以说分析就是无效的。

创建一家电商公司，当然了，无论创建什么公司，深入什么行业，都是要在这个社会中为别人提供一些价值，然后别人给你反馈一些价值，完成价值的交换。但是，现在的市场是一个完全充分的甚至是产能过剩，信息过载，一切都很过分的市场，每个领域都有人做，完全没有蓝海市场。

C端互联网公司都是用APP或PC产品作为载体来传递价值，那么别人已经深耕了5年，10年的产品，功能体系成熟，公司精英满地爬，客户群庞大，价值生态非常完善，我凭什么有机会分一杯羹？

产品的生命周期有四个阶段：新手期，膨胀期，稳定期，衰减期。

每一个行业这四个时期的公司同时存在，该如何突围？确实得通过竞品分析来寻找机会。那么如何从竞品上找到生存的机会。

现如今，我如果找到一线生机就意味着掠夺了别人的用户并把别人的用户变成了自己的客户，相当于虎口拔牙，虎口夺食，对着别人的家门疯狂输出，但是，不入虎穴焉得虎子。

正面硬刚一家成熟的公司肯定没戏，差异化的错位竞争是终极法则。那么突破口在哪里？

我认为只需要思考一个东西——挖墙脚，如何撬动别人的用户。

打动别人也许只需要一个足够亮的闪光点。

竞品分析的第一个认识——PEST宏观分析毫无意义

没有蓝海！是我们共同的认知。入行就得厮杀。

每一个正规的行当国家的政策都很支持，都是国家经济发展重要的组成部分，都是社会发展所需，都是需要新技术的加入和支持。

会当凌绝顶，一览众山小，我们无法改变的环境咱看一眼就好，或者说干脆别看了。

竞品分析的第二个认识——分析APP版本毫无意义

一款上架超过12个月的APP，或者上架好几年的APP，随机找出一个X.XX的版本画出全部的功能脑图来分析它的功能，能得出什么结论？探究功能诞生的背后的动机了么？

每一个功能和细节的背后都需要消耗公司大量的人力物力财力，这是一项巨大的成本，而且冒着打水漂的风险，同一个功能不断的迭代就不断的消耗资源，如果换不回超值的回报就是很大的亏损。所以，每一个功能，是结合曾经那个版本时期的公司发展的实际情况，公司的战略决策，业务的规划，资源的支持程度，个人业务目标的设立，最后经过团队的讨论，需求的拆分组合，方案的取舍，数据的反复衡量来生产出来的功能。那么这个价值链的透视才是有价值的。

竞品分析的第三个认识——同行APP版本功能对比毫无意义

同一个行业，比如，互联网的线上音乐业务，每个公司都有自家的APP，例如，QQ音乐，酷狗音乐，酷我音乐，虾米音乐，网易云音乐，汽水音乐，千千静听，其他音乐等等。

1. 关于定位的对比

每个产品都有自己的用户群体，或者每个用户可能都是两三个APP的用户。每个app的存在都有独特的闪光点。两个版本的对比，就像把苹果和梨子放在一起相比，并得出谁更香的结论。但实际上，它们连香味的类别都不一样，根本是两种香型。

我们要把两个东西放在一起对比必须要控制变量。

2. 关于功能的对比

不同版本之间相同的功能对比，也毫无意义，因为不同版本对应了公司不同的发展情况，哪怕是放一起对比，也要找到相同的版本，因为版本相同或者版本迭代次数相似预示着公司在当时遇到的是相同的或近似的发展问题，想给当时的客户提供的价值也是相似的价值。那么两家公司的两个相同发展情况下，都想拉到同一批客户，他们要使出浑身解数，同样的功能做不一样的特色来吸引客户。他们到底给客户提供了什么独特的价值。

竞品分析的第四个认识——研报浅显的用户数据毫无意义

很多文章的用户宏观数据是来自一些市场上研究机构的报告数据，这些数据是可以参考的，但是，我们得思考这些研究机构赚的是谁的钱？他们怎么盈利的？他们怎么调查的？他们的数据一定准确吗？他们的调研方法科学么？

他们需要赚企业的钱，需要把研究报告卖给企业做市场参考，那企业掏钱了，那企业买了都是研究竞争对手的情况，或者研究相关行业研究者的观点及整个产业链的格局和调研情况。自然自己的企业也会被调研，企业不仅要给投资人交代，也要给客户做交代，数据方面想好看一些怎么办？当然是得花钱买润色的服务了。这就产生了数据泡沫，只不过泡沫有大有小。

所以，我们可以参考研究报告的内容，但是，对于数据方面必须持有保留态度。