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新業務、新產品的開拓，離不開宏觀層面的競品分析，本文通過介紹筆者總結的方法論，幫助產品經理掌握宏觀競品分析思路，快速得到有價值的信息。

在我們產品經理的工作生涯中，總是離不開競品分析。但是面對海量的競品信息，我們也許會找不到一條好的分析思路。本文分享筆者自己總結的一套宏觀分析方法論，通過對多個競品的組合分析，進行自我頭腦風暴，快速得到有價值的信息。

一、應用場景

首先說下本方法論的兩個應用場景：

（1）需要快速熟悉一個新產品，理解業務模式、商業模式

這在我們接手一個新產品時會用到，對于一個完全陌生的產品，我們首先會去了解和分析這個產品本身，以及它上下游的產品，以便了解它自身的業務模式。

但是單純的分析他本身，我們對產品的理解或許還不那么深入，這時我們如果借助類似的競品，通過橫向對比這些競品以及它們的上下游，可以觸類旁通，可以從更宏觀的層面來理解我們自己的產品。本質上也就是去發掘這一類型產品的底層邏輯，因為實際上很多產品的模式在表面上看來不同，但底層邏輯是相同的。

（2）在產品設計或者迭代功能設計遇到瓶頸的時候

我們在做新需求分析和設計時常會碰到瓶頸，困在一處難以前進。這時候可以通過多個競品橫向對比，來激發自己的靈感。記得以前學習網上的課程時接觸過一個方法論，大意是在紙上列出多個產品，進行組合連線，通過不同產品的組合思考結合后的業務能不能行，以此來激發靈感。本方法也是類似的道理。

二、分析步驟

接下來展開說說具體的分析步驟：

1. 不拘泥于本行業，尋找業務有相似性的競品

首先我們要選擇合適的競品，不要拘泥于本行業的直接競品，因為大部分產品經理對于本行業的競品早已熟悉。從其他行業中選擇和我們的產品有類似、相通點的產品，更能帶來突破性的啟發。

我們或許都曾遇到過這樣的困境，我們在思考一個新業務如何去突破，或者思考某一個功能如何設計的時候，想遍了各種思路、翻遍了已知的競品，卻仍然想不到突破的方式，也就是遇到了瓶頸。這時候就應該去看一些不同行業的競品，獲取更多的思路。

另外，最好選擇已經是比較成功的產品。很多人認為，其他產品的成功，是一個多維度復雜因素導致的結果，是不可復制的。我們自己的產品和它們有著這不同、那不同的情況，也就沒辦法借鑒。

但是為什么筆者認為仍有借鑒意義呢？

那是因為我們對競品的成功原因分析的維度還不夠多。實際上成功的因素不論多么復雜，都是可以拆分的，如果某些拆分后的細分維度上和我們相似，那么也具有思考和借鑒的意義。

2. 列舉所有競品的上下游產品，繪制競品層級地圖

分析競品時，不只是分析所選的這個競品，也需要把它的上下游產品（或者業態）也列出來，分析他們的業務模式、互相之間的關系。當然也有可能所選的競品當中，本身就有上下游關系，這種情況就直接在圖中排在一列。

如下圖：

3. 橫向對比，將我們的產品也對應加入到圖里同級別的一行中

另起一列，列出我們自己的產品在這張圖上所處的位置。正確的方法是思考業務的相似性，從而找到我們自身產品在地圖上是對齊哪一行。在正確分級的基礎上再做分析，我們能得到更多宏觀層面的啟發。

如下圖：

4. 分析同一層級的其他產品，它在與我們產品類似的業務上，是怎么處理的，標注在該競品旁邊

競品層級地圖確定好后就需要結合競品的業務進行對比思考了。對于不同階段的產品，以及我們不同的分析目的，所需分析的層面也不同：

①從整個產品的宏觀角度，分析產品的商業模式和業務模式，如何滿足需求、獲得產品價值。寫在圖里競品/業態旁邊。

②從功能上或者某個子業務的角度，下沉到“微觀”層面，分析競品如何設計，設計時通過什么思路，避免了什么問題，獲得了什么好處。寫在圖里競品/業態旁邊。

5. 深入思考我們的產品，按這種模式做，可不可行

如果不可行，是什么限制了我們。而其他行業遇到這種限制，是怎么做的，然后加深思考的層次，這種方式如何應用到我們的產品中。

案例分享

接下來分享一下筆者在實際工作中的一次方法論應用。

筆者所負責的一款產品是一款品牌排行榜類的產品，通過采集業內眾多品牌的網絡輿情數據，并進行計算得出品牌的分值，進而得出品牌榜，供業內投資人做參考。因為業務升級上遇到了瓶頸，所以想通過競品分析激發一些不一樣的思路。

具體的步驟拆解如下：

第一步，競品的選擇

因為筆者所處的細分行業內沒有直接競品，所以從整個互聯網上找類似的產品，最終選擇了如下幾個:

• 七麥數據。做ASO分析的網站，網站上可看蘋果App Store，以及安卓各應用市場的排行榜。該產品有榜單的展現、有對App的數據分析，這一點上和筆者的產品類似，選為待分析競品。
• 蘋果App Store。蘋果App Store本身就會對各類App做排名并展現，選為待分析競品。
• 阿拉丁指數，知名的小程序排行及數據分析產品，也與筆者的產品類似，選為待分析競品。
• 新榜，對公眾號，以及其他一些自媒體號做監測排名，針對于公眾號還有詳細的數據分析，選為待分析競品。

第二步，列舉所有競品的上下游產品，繪制競品層級地圖

因為筆者分析的產品是數據榜單類產品，所以上游考慮其數據來源的產品、下游考慮其服務的對象產品。

首先是七麥數據，對于七麥數據而言，它檢測的是App Store的排名數據，App Store作為它的上游。而七麥數據的下游呢，也就是它的用戶，那就是對APP排名提升有追求的這類人，即APP的運營方;

接下來是阿拉丁指數，阿拉丁指數是對小程序的進行排名和數據分析的網站，它的數據來源是微信小程序，可以理解為微信小程序是阿拉丁指數的上游?？梢院苊黠@的分析出，這里阿拉丁對于小程序的關系，和七麥數據對于App Store的關系是類似的。而阿拉丁指數的下游用戶，就是小程序的運營人員。

然后是新榜，同樣的邏輯，新榜主要分析的是公眾號排名數據，因此它的上游是微信公眾號，它的下游是公眾號運營人員，或者對公眾號投放有需求的個體。

由此我們可以初步得出這張圖：

第三步，橫向對比，將我們的產品也對應到這張圖里統一級別的產品旁

這一步很關鍵，看似只是普通的對比排列，但是筆者在思考的時候，發現其實分析的角度稍有不同，排列的結果就不一樣：

前面說過，筆者的產品是分析品牌輿情數據得出的品牌榜，對比第二步里我們分析得到的競品地圖，很容易可以得出，我們這款品牌榜，對應的是七麥數據、阿拉丁指數這一級，即對數據進行分析和展現的產品，如下圖：

但是深入一步進行思考，筆者這款產品的上游呢，按理說是媒體輿情數據，也就是App Store、微信小程序、微信公眾號這一層，但是無論怎么看，他們之間的相似度都太低，媒體輿情數據有著廣泛數據來源，而不是單一的具象化的產品。接下來筆者嘗試將自身產品對齊其他行試試，往App Store、微信小程序、微信公眾號的上游思考。

事實上，這一層是數據分析最終對象的承載體，即“承載了目標分析對象的第一層產品”。對于App Store而言，它分析的是每一款APP的下載量、評論數據、關鍵詞匹配，說白了就是分析每款App的“實力數據”，App實力強，數據就好，排名就靠前。

對于微信公眾號而言，它雖然沒有直接展現排名，但是它也承載了每個公眾號運營的“實力數據”，實力越強，運營得越好，其閱讀量、評論數的數據也就會越高。也就是說，公眾號承載了這個分析對象（公眾號）本身，也是承載了目標分析對象的第一層產品。

同理，小程序也承載了它背后的實力數據，也是承載了目標分析對象的第一層產品。

因此，我們可以在原本第一層的上面再增加一層，如下圖：

再回過來看筆者的產品，我們發現，筆者這款品牌榜，本身就是直接分析品牌的實力數據（媒體輿情數據）而產生的第一層產品，是第一層承載了目標分析對象的產品，因此，把這款產品對應到App Store、微信小程序、微信公眾號這一層，更具有合理性。

所以調整如下：

OK，到這里，我們完成了第三步。

經過了前三步的梳理，已經可以讓我們對競品業務有了宏觀的、層次化的理解，再結合我們自身業務來分析，就可以得到很多有價值的信息。后面第四步、第五步，因為涉及到筆者這款產品內部業務的對比和分析，這里就不作為示例分享。

作者：浩叔產品論；公眾號：浩叔產品論

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