
数据分析师做竞品分析主要包括哪些内容?
由于不同的目标,竞品分析所对应的侧重点不同。数据分析师在企业运营过程中通常发挥着“医生”般的作用,对内“巡诊开方”,对外则是“找病例,研究药方”,而找病例,研究药方的过程则是竞品分析的过程,对数据分析师而言,用竞争对手研究来描述竞品分析更恰当。
对于竞品分析研究,也有其研究目的,我们不可能做到十全十美,这个时候我们就需要对竞品分析的侧重点进行阐述说明,于是竞品分析的第一部分内容——背景介绍就产生了。
背景介绍完后,我们首先要对竞品的整体情况有所了解,这个时候就需要我们首先对竞争对手的基本概况进行了解介绍,这部分内容主要包括:
竞品简介及其市场背景
竞品市场表现及发展历程
竞品产品开发团队背景简介
产品及团队背景介绍完后,需要对竞品的商业模式作进一步的分析,那么对竞品分析的商业模式主要包括哪些内容呢?通常商业模式主要包括:
产品模式
用户模式
推广模式
收入模式
这些在竞品分析中都应点到,但根据研究目的不同,商业模式中的侧重点不同。对这些模式的分析过程中,通常可以用过去、现在以及对其未来发展情形做推断分析。做完上述部分之后,最后则是对竞争分析的总结部分,这个总结主要包括竞品成功或失败的关键因素总结分析,以及对竞品所在的市场领域的影响总结分析。
竞品分析怎么做?
上一部分简单介绍了数据分析师竞品分析所涉及的内容,这个过程主要包括原始数据信息的收集和分析过程,对于分析过程,主要取决于分析师的略历见识和经验,所以本部分主要介绍原始数据信息如何收集,以及对竞品真实数据的还原。
企业背景及相关负责人信息主要来自企业信用查询系统、天眼查、企查查以及水滴信用等企业背景信息查询站点,除此之外,IT桔子、清科等投融资数据库则对企业发展历程背景作了简单的梳理参考信息;而拉钩、脉脉、赤兔等职场社交招聘站点则为竞品团队组织架构提供了信息背书,而招聘站点则为其人员需求作了了解。
产品背景信息首先通过产品官网以及相关新闻报道提供最初的数据,但这个数据并不能代表产品的真实数据,此时,我们将通过多渠道对产品的相关数据进行验证,而验证的方法主要通过对比分析完成。对于产品相关数据,PC端的数据可通过站长工具、百度指数等获取初步数据,然后根据官网披露的数据和相关产品进行对比判定数据真伪,然后进一步通过数据采集工具确定产品数据详情属性数据;对于移动端数据,则分为IOS数据和安卓数据,IOS数据可通过APP Annie等第三方平台获得相关排名数据,而安卓数据则通过ASO100或禅大师等平台获取,通过对比数据下载变化趋势以及总下载次数,并通过与其他类似产品的对比可判定公布数据的水分程度。
推广相关数据则主要以百度指数为核心出发点,通过百度指数的变化趋势反推其推广情况,首先根据百度指数的变化“异常点”确定其推广时间段,然后根据时间段反推其相关活动资讯,这个时候首先可对“两微(微博、微信)”做重点排查,然后再根据软文、媒体关键词做活动路径梳理。这个过程可以借助梅花info以及Competehunt等工具实现竞争对象状态的动态跟踪。
总结与相关资源
上述过程基本完成了竞品分析的全部内容,总结的时候可以通过精益画布的形式对竞品情况作一个综合概述,然后再对其发展关键因素以及对行业影响进行总结分析。
彩蛋:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15