分析|竞品分析思维的一些基本思考与见解( 三 )

百度指数：分析网民行为数据。基于行业的整体趋势、人群画像、需求图谱、舆情管家等
友盟指数：研究手机设备排行、用户社交分享行为、移动推广效果等。
ASO100：应用软件的下载量、排名、评论、ASO优化、关键词搜索指数等。
易观千帆：领域排行、月度TOP排行、增幅排行榜等多项排行，支持查看App趋势图及多项指标。
爱盈利应用平台分析：应用软件下载量、关键词、榜单。
艾瑞咨询：用户行为分析。

注意：对竞品的考察是一个漫长而冗杂的工作，在资料搜集过程中要注意提升对数字的敏感度和对信息的处理能力。
五、第五步：确认分析方法信息收集完成后，需要对其进行筛选、分类、剔除、评级等，得到有效信息，针对有效信息进行分析。
注意：不同的分析目标，需要选择不同的分析方法，常见的竞品分析方法有：精益画布、用户体验要素分析法，比较法、四象限分析法、PEST分析、波特五力模型、SWOT分析……
六、第六步：输出结果（竞品分析总结）最后，需要根据上述信息以及分析，得出来的客观的结论，并对这些结论有所解读，并从产品改善、市场发展、公司策略等方面，进行判断、给出相应的、可执行的、全面的建议方案或者报告。
注意：

保持怀疑态度。市场竞争异常激烈，刷数据的情况并不少见，数据的采纳，根据数据进行的结论推断必须谨慎，必要时要多个角度进行交叉验证。
观点和描述不要过于主观。对于数据、观点描述方面的内容，要尽量客观公正。根据数据窥探问题本质，多发问，多找原因，避免判断片面从而影响决策。

七、总结综上，就是对竞品分析思维的一些基本思路的梳理，竞品分析最终目的还是是“决策支持”，但在产品的不同生命周期，用户对产品的认知是不一样的，对应的，竞品选择策略也是不一样的。
因此，任何人给出的框架都只是分析思路，要根据不同的目的，灵活选择分析的重点。
总之，竞品分析思维的落脚往往不在细处，要在产品所处的每个阶段。了解竞品只是一个开端，深挖背后的深层的意义才是真正的价值体现，落实在业务决策才有意义！
#专栏作家#木兮擎天＠，微信公众号：木木自由，人人都是产品经理专栏作家。多年互联网数据运营经验，涉猎运营领域较广，关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结，探索运营与数据的神奇奥秘！
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