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。

渠道日常下载数据记录

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。

Competehunt

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：

竞品分析画布