数据分析类产品竞品分析小结

为了完成同样的目标，达到同样的目的，不同的人选择往往不同，同样地，不同公司的选择也千差万别。通过对同类产品的分析，我们能从中体会到不同公司对同一问题的不同理解，了解市场，了解对手，了解需求。他山之石，可以攻玉。

一般地，竞品分析可以遵循以下维度进行分析：

1. 战略层面：分析产品定位，目标用户，运营策略，盈利模式等
2. 范围层面：分析产品主要功能
3. 结构层面：分析产品的信息架构
4. 框架层面：分析产品页面内的交互设计
5. 表现层面：分析产品的视觉、品牌设计

本次体验周主要针对 Alisis 3.0 产品的信息架构作优化改进，因此，分析的重点主要在结构层，分析产品的信息架构与用户的核心流程。

准备工作

着手分析前，我们首先需要做一些准备工作：

• 了解数据分析行业，以及其相关术语。推荐阅读 →从设计到数据←
• 网罗竞品，以一定的条件筛选。参考下图：
• 准备一份用于分析的数据。某公司销售数据

深入体验

竞品分析的第一步是成为竞品的用户深度体验其产品，带着真实的问题，并尝试利用竞品去解决（如：公司销售情况如何？如需提升利润额，可从那些方面发力？）。在体验的过程中，记录每一个细节（截屏）、当下的感受、思考与灵感。
小提示：用不同竞品分析带着同一问题去做分析能很好地体会到竞品间的差异。

分析梳理

完成竞品体验后，即可对竞品的情况按上述五个层面作分析梳理。针对本次信息架构优化的主题，主要对产品的定位、功能、结构、流程作分析。从粗到细，从总到分。

竞品分析的内容可根据主题灵活调整，无需面面俱到，分析时重点回答：“为什么竞品会这么做？”以及“为什么竞品不这么做？”

汇总提炼

每一款竞品都可以按上述方式得到一份报告，完成对竞品的深入分析后，我们可以对不同的竞品做横向的对比：提炼其中的共同点，作为共识；探讨其中的差异点，挖掘价值。

分享与交流

个人的见解难免片面。在竞品分析时，可多与团队的小伙伴分享自己的看法，通过获得他人的意见作为输入，避免产出错误结论。 -三个小伙伴，顶一个诸葛亮。-

个人体会

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。数据分析类，或者说 toB 类产品由于其专业门槛、功能复杂度等原因使得其比 toC 类更难以分析，设计师的“同理心”在这些领域更难以发挥效用。toB 类产品里存在大量陌生领域的专业术语，要求具备相应的专业技能，使得很多设计师了解产品时无从下手。而竞品则是让设计师了解该领域，该行业的一扇窗口，通过它可以让设计师看见一片更广阔的世界。世界这么大，何不去看看呢 : )