網絡上關於寫產品競品分析的文章很多，做運營類競品分析的文章比較少，所以今天拋磚引玉和大家分享壹下，我在分析競品運營中的思考和心得。
每天發生在我們APP裏各種變化都是值得運營學習的最好材料，尤其是競品的變化，更是有許多與自己直接相關的經驗可以學習。
通過觀察和分析競品，能夠幫助我們了解動態變化，市場格局，找到細分機會；獲取靈感，吸收經驗，策劃優質活動。當競品出現殺手級功能或病毒型活動的時候，也能夠迅速跟進，被對手驗證不成功的活動，我們也可以少走彎路。
要想寫好壹份競品運營分析報告，
就需要先知道好的標準是什麽。
在我看來，好的標準主要是和寫報告的具體目的有關，能不能實現寫報告的目的才是衡量是不是好報告的唯壹標準。
比如領導讓妳去研究壹下競品的用戶運營情況寫份報告：
有可能是為了尋找可借鑒學習之處，
有可能是為了摸查競爭對手情況做好應對策略，
也有可能是作為融資計劃的參考數據，
還有可能是看妳最近工作量不飽和給妳找點事做（囧）。
......
以上幾種不同的目的，需要的分析報告非常不同，有可能滿足其中壹種目的的優秀報告，換到另外壹種目的下，就會變得參考價值很低。
常見的競品運營分析主要目的和側重點有哪些呢?
1.學習優點
需要獨立思考，通過表象看到內在的本質原因，多問自己幾次為什麽。
2.開拓市場
在沒進入這個領域之前，想看看有哪些競爭者，重點通過多維度的橫向對比判斷全局。也要把競品及用戶群重合的潛在競爭對手考慮進去。
3.競爭策略
重點分析優缺點，細分人群的需求滿足情況，競爭策略壹般會從對方的弱點及未滿足的細分需求主要著手點。
4.預防性策略
重點通過分析過往運營活動節奏和類型，推測競品的可能動向，同時這個需要定期觀察更新。
5.用於求職加分
至少在壹個維度上分析透徹，可以包含壹些對產品層面的分析研究，適當地表示出對產品和行業的樂觀和喜愛。
明確了做這個報告的目的，接下來就可以更具體的操作了。
確定競品分析對象的方法，是先全面後精選:
“先全面”就是盡可能找到競品和潛在競品，是為了對行業全面了解
“後精選”是為了聚焦關鍵競品
如果是比較主流，常見的直接搜索關鍵詞就會出來比較多的產品了。因為主流產品都會認真地優化ASO，盡量讓自己的產品在熱門核心關鍵詞能夠被搜到，所以這個方面找起來還是比較容易的。
如果是新的領域和行業，可以到這幾個新產品發現平臺去搜索看看。Producthunt是新產品曝光平臺的鼻祖，可以看到每天新產生的各種新產品。36氪旗下的Next是國內類似平臺的追隨者，更多國內的產品會在這平臺發布。mind和today分別是愛範兒和IT桔子旗下的平臺，也還不錯，可以作為壹個補充。
另外，也要看看用戶群有重合的產品，即使不是直接競品也可以考慮進來分析，就像牙膏和牙刷，彼此之間不是競品，但用戶群是壹樣的，在很多市場策略、運營方法上也是類似的。
怎麽樣可以把需要的產品找全面呢？
關鍵詞搜索延展法
通俗來講，就是通過壹個關鍵詞搜索出來的結果，找到其他相關的關鍵詞。
舉個例子：
比如，我嘗試壹下我不太熟悉的壹個嬰幼兒領域，搜索“嬰幼兒”後就會發現很多相關的關鍵詞，比如“早教”、“胎教”、“啟蒙”、“寶貝”、“寶寶”、“萌寶“；
通過搜索“早教"又收獲了壹些關鍵詞，比如：“識字”、“認水果”、“學數字”、“拼音”、“講故事”等；
通過搜索“胎教”又發現了“母嬰”、“媽咪”、“兒歌”、“起名字”、“親子教育”、“輔食”、“育兒”等關鍵詞。
通過壹個關鍵詞，搜出來的信息提取更多相關的關鍵詞，在通過關鍵詞繼續搜索信息，再提取關鍵詞，直到這些關鍵詞能夠形成壹個看起來相對完整的信息圖譜，就對這個領域大概有哪些東西有壹個相對完整的了解。
另外，通過搜狗微信搜索，朋友圈搜索都是個很好的信息補充，有的時候可以驚喜地發現到壹些壹般搜索引擎搜不到的東西。
競品分析找全面了之後，還是要回歸最初開始做競品運營分析的對象去選擇，如果是為了學習優點，壹般選擇競品裏比較領先的幾款產品，如果是為了開拓市場，就要多選幾款進行橫向比較。
查看壹些這個領域的分析文章，了解壹些這個領域的專家是怎麽看行業發展，獲取壹些優質的觀點和認知，以及拓展下看問題的角度，還能收獲壹些行業的數據和發展預測。
這種資料壹般在科技媒體上比較多，以下是常用網站推薦：
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數據壹般是壹家公司的核心機密，任何時候不會全盤地分享出來。所以對於很多人來說，獲取競品的數據覺得是件非常困難的事情。
盡管壹些核心數據我們無法直接獲得，但我們也是可以間接獲取到壹些相關數據。
1. 自己測量統計、抓取數據
?可以通過實際體驗產品，記錄產品的數據變化，從而推斷出整個平臺的部分產品數據。
舉個例子，如果是個社區產品，最核心的數據應該是發帖量、瀏覽量、回復數、在線時長等，前面3個數據是可以直接通過產品進行手工統計的，以24小時為壹個單位，統計壹段時間（比如14天）的數據，並進行平均計算等。
有些數據則是可以批量抓取的，尤其是web端的產品，有些數據是顯性可見，但手工統計比較麻煩的，可以讓開發同事寫個腳本跑壹下統計出來。
2. 用已知數據進行推測
有壹些數據可以利用數據之間的關系，進行推測和估算。
比如想知道某款競品APP的下載量，我們可以查的到是壹些安卓市場的下載量數據，比如應用寶、360、百度、華為應用市場的下載量數據，假設不同手機的下載比例基本壹致的情況下，加上自己家產品在不同應用商店的下載量，就可以推斷出這個競品在沒有公開下載數據的應用市場（蘋果、小米）裏的下載量了。
如果自己並沒有相對應的產品已知數據，那就用公開報告裏的手機市場份額進行推斷，比如微信的手機終端型號分布數據，推斷出競品的總體下載量。
3. 獲取公開的數據報告、文章報道
這部分可以到研究機構專業的數據報告裏去看，比如艾瑞、易觀、199it、Talkingdata、企鵝智庫、愛知客等，雖然大部分需要付費，但也有不少有價值的免費內容可以參考。
如果公司規模大壹些了，還是可以考慮付費買壹些數據的，比如Appannie裏的，可以看到更多直接的數據，比用推測的方法準確多了，而且是動態變化的。
4. 混入競品的種子用戶群
種子用戶群裏的用戶相對活躍，可以主動和其他用戶聊天，了解用戶想法和需求，且和對方工作人員溝通起來也很容易，通過混種子群，壹點壹點地也能夠知道不少競品最新的動態、數據等信息。
註意事項：
1. 現在刷數據的行為非常多，公開數據很多不準確，不要全信，始終保持對數據的懷疑！對得出的結論，也要保持謹慎，有可能的話多用其他角度進行交叉驗證。
2. 判斷不要過於主觀，盡可能深入問題本質，多問自己幾遍為什麽？真的嗎？還有什麽原因？ ?有什麽可以佐證？
產品和運營是緊密結合的，運營是需要基於產品的，所以我認為在做運營競品分析的時候，離不開對產品的理解和分析。
所以在選擇分析維度的時候，有時候也要加上產品的維度。
下面我列出了綜合類、產品類、運營類的壹些維度：
實際分析中，結合競品分析的目的，選取幾個（不是全部！！！）作為分析的維度。
不同的維度在不同類型的產品中重要性也不同，怎樣知道哪些維度會比較重要呢？
從產品的核心流程相關的維度就會比較重要，比如電商產品，瀏覽和下單是最核心的流程，所以和瀏覽、下單有關的，如UV、跳出率、下單率、SKU、GMV就肯定會在電商產品中比較重要，需要作為重點分析的維度。
『體驗法』
要做分析，先從體驗開始。體驗壹款產品或活動，可以分別從小白用戶視角、忠實用戶視角、產品設計視角來看，完整地走完整個流程，去感受整個被引導過程中的心態變化，包括困惑、沖動、煩躁、憤怒、喜悅、誘惑。
通過對產品的整體體驗，對產品有個基本的認知，是運用所有方法的基礎。
對比法』
分析方法中最重要的就是對比法了，因為對比之後發現的差異，最能發現有價值的信息。
對比中既可以是A產品和B產品進行對比，也可以是同壹產品不同時期的對比。
不同產品之間的對比，有壹個技巧，就是用表格將不同的產品、不同的維度列出來，逐壹填充不容易遺漏，最終形成壹個看起來非常直觀的表格。
下面有個圖示，可以參考壹下：
（圖片截圖自壹份網易團隊很早之前的壹份分析報告）
如果上面這個表，用純文字進行表述，妳可以想象下寫的人和看的人都會有多累。
在同壹產品不同時間階段的對比上，多結合不同時間段的背景和產品特點，深入思考變化的具體原因。
另外提醒壹個非常重要的操作方法，就是壹定要把流程圖畫出來，分析產品務必要畫出產品流程圖，分析運營活動就畫運營流程圖，把流程圖畫出來，就能看到很多表面上看不到的區別。
如果不信的話，妳們可以試著去畫壹下，京東、美團、唯品會3個產品的下單流程，然後就會發現不少意外的收獲。
同壹產品不同時期的對比，我舉壹個我日常經常分析的例子，比如我想了解過去1個月虎嗅的公眾號哪些文章很火，哪些沒人看，從而幫助我了解科技閱讀愛好者的喜好，從而對我下壹步寫出用戶更喜歡的文章會有幫助。
我是這麽操作的，首先統計壹下虎嗅網過去1個月的206篇文章標題、閱讀數和點贊數，然後看閱讀數最高的前20篇文章，而閱讀數最低的10篇文章，並分析和研究，造成這樣差異的原因在哪裏。
（圖：虎嗅網 4.17-5.17閱讀數前20的文章）
（圖：虎嗅網 4.17-5.17閱讀數最差的11篇文章）
受制於篇幅，我這裏就不做深入分析了。只從標題和閱讀數上簡單分析可以發現2個結論：
1. Papi醬、成人用品展、杜蕾斯空氣炮、百度莆田系、直播等熱門話題的報道和剖析本身就容易帶來更高的關註和流量。給我的啟發是，如果有機會結合熱點寫壹些深度文章會有不小的傳播。
2. 閱讀量最低的10條中有6條都是廣告。
上面還只是從標題和閱讀數之間的關系去分析，打開每篇文章對應分析，還會有很多有價值的發現。
『測試法』
通過做壹定提前規劃的動作進行測試，根據實際反饋，得到有價值的結論。
比如想知道壹個社區產品競品的用戶內容喜愛傾向，想了解這個產品的用戶，到底是喜歡幹貨、雞湯、美女、時政還是八卦，提前把每個類別的內容準備3份，每天選3個時間段，每天按預定的時間發，然後看用戶反饋得出結論。
這樣做每壹類內容都至少3份，消除了壹些內容質量的差異，3個時間段都有發，消除了時間段不同的差異，最後體現的效果，就會相對準確壹些。
下面這個圖就是根據上面的計劃要求排的壹個內容投放時間表，根據表排的時間發內容，並進行閱讀量的統計，這樣根據實際反饋得到的結論就會更靠譜壹些。
通過最後測算出來的閱讀量，發現這個用戶群比較喜歡雞湯和美女，對時政內容不感興趣。
『推斷法』
根據現有的數據和資料，做出壹定的推斷，從而得出結論。
比如想研究某個活動對某個公眾號的效果，在這個活動前，該公眾號頭條閱讀平均是1000（7天以上），某個活動後頭條平均閱讀數增加了200（7天以上），根據公眾號打開率壹般在10%上下，就可以粗略地估計出來，這次活動增粉大概是2000人左右，實際的話應該會更少壹些，因為會有新增的粉絲打開率高壹些，且估算的期間還有非活動帶來的增長，所以粗略估計下來，應該是增粉1000-2000人之間。
再看到競品做這次活動，送了壹臺999元的手機，10張電影票，成本大概是1500元，也就是這個活動的平均增粉成本在0.75-1.5元/個，如果覺得這個成本可接受，就可以換個噱頭模仿對手，同時在各方面多做些轉化率的優化，這樣就可以通過借鑒和優化得到壹個很好的活動策劃了。
有些過往活動信息找不到了怎麽辦？
很多APP裏的活動主要是通過Push或者Banner進行推廣，活動結束之後就很難找到這些信息的入口了。有個小技巧，壹般比較重要的運營活動都會在APP同名的公眾號進行發布，瀏覽公眾號歷史消息，就可以獲取到不少過往活動運營信息。
『套用工具、模型』
分析問題中常用的分析工具：5W2H分析法、十字象限分析法、MECE原則等；市場和戰略中常用的方法，如SWOT分析、波特五力分析模型、波特價值鏈分析模型、SCP分析模型、麥肯錫矩陣等。
這些工具模型都能搜索到，有興趣可以去學習下。
1.報告閱讀體驗要好：
要充分考慮到閱讀報告人的體驗，能夠讓他清晰地理解到妳的觀點、論據。壹般我們在認真看長文件之前，都會先快速拉壹遍掃壹眼，對於閱讀體驗差的文件，都會下意識地認為這份文件的質量不會太高。
閱讀體驗好，有幾個具體的註意事項：
a. 要有目錄，章節結構明了，規範段落，加上“1.1、1.2”這樣的標識。
b. 排版清晰，段距、行距適中，字體大小有層次感。
c. 圖文並茂，多用圖表，不容易描述的地方要加截圖。
2.壹定要有結論：
分析報告不是小說，壹定要有結論！不能讓別人看了妳很長的研究論述之後，還要費盡心思猜妳想要得出的結論。
即使分析的對象比較復雜，目前無法準確判斷得到推論，也是有壹個“結論”，即“情況復雜有待進壹步研究”。
分析的結論壹般可以包括兩大部分，壹是對研究對象的分析總結，二是對自己的行動建議。
3.觀點和描述不要過於主觀
過於主觀的分析，很難讓人信服和接受。即使有主觀感受，也試著分析壹下，是由哪些客觀原因造成的？
舉例：“這個界面我比較喜歡"就比較主觀，可以分析下喜歡的原因是什麽？是更簡潔？間距合適？色彩更好？效果很酷？
“這個下單流程體驗還不錯”也比較主觀，好在哪裏？加載更快？步驟更少？更符合原有習慣？支持支付方式更多?
如果比較復雜的主觀描述，可以用打分替代。
比如對於某個模塊的體驗，描述好不好的如果用詞語的話，就會有“還行”、“很好”、“很棒”、“不錯”、“牛逼”、“超贊”的話，就不好進行對比，到底是“牛逼”更好，還是“超贊”更好？
這種情況下，就可以對於這個方面用分數進行衡量，比如用0~10分對這個體驗進行打分，這樣就能夠相對客觀地得出不同產品更直接的對比了。
4.求職提交報告的建議
在結構清晰的情況下，字數多、頁數多壹般代表妳的投入了很多，這會在態度上首先贏得壹部分加分。
寫整體競品分析比只分析求職產品風險小壹些，因為只分析求職的這家產品，不太可能在認知上超過面試官，有亮點也不容易出現，有紕漏卻很容易顯現，加上競品壹起寫就會更容易出彩。
報告最好生成在線鏈接，再用短鏈接+二維碼工具生成壹個二維碼，嵌入到簡歷中，方便HR打開。
最後說的話
其實要完整看完這篇完整挺不容易的，要實際開始寫更不容易，甚至是痛苦的，這是很正常的，因為畢竟對這個行業不夠了解，需要消耗大量腦細胞進行學習、思考。
但也正是因為這樣，寫競品分析報告是壹個很好的學習成長的機會。
不想寫、懶得寫的人會逐漸落後，相反的，能夠沈下心來寫的人，能夠在職場上逐漸擁有壹個差異化的競爭力。
妳想什麽時候開始寫壹份呢？