順序反了，就會白採
競品分析裡最常見的浪費是這樣發生的：先覺得「得有數據」，於是採了一大堆商品頁、評論、價格，堆在表裡，然後開始想——這些能分析出甚麼？
結果通常是：想回答的問題需要的欄位沒採，採到的欄位回答不了想問的問題。
倒過來做。 先把想回答的問題寫成一句能驗證的話，來源基本就自己浮出來了。而且有個額外好處：很多問題在寫出來的那一刻，你就會發現公開數據根本回答不了它——這比採完三個月數據才發現要便宜得多。
下面按六類問題分開說。
一、價格與促銷
問題長這樣：競品的價格帶覆蓋到哪裡？誰在甚麼時候調價？促銷節奏是怎樣的？
來源：競品的商品頁、平台的類目頁、獨立站的產品列表。價格就明碼標在頁面上，這是公開數據裡最直接的一類。
關鍵：這類問題幾乎全是變化問題，單次快照沒用。你要的是「三月十五號降了百分之十二」，不是「今天賣九十九」。所以必須連續採，頻率至少日更。具體做法我們在價格監控怎樣做裡寫過。
拿不到的：真實成交價（有優惠券、會員價、談判價的場景）、利潤率、成本。
二、鋪貨與選品
問題長這樣：競品在賣哪些類目？新上了甚麼？砍掉了甚麼？在哪些市場鋪貨？
來源：競品店鋪的全部在售列表、各國站點的商品頁、獨立站的網站地圖和產品頁。
關鍵：要的是差集不是全集。這個月的在售列表減去上個月的，新增的就是新品，消失的就是下架。所以同樣需要連續採，而且每次要採全——只採前一百個熱銷品，看不出長尾的動作。
拿不到的：銷量、備貨量、哪個品在賺錢。
三、口碑與產品問題
問題長這樣：用戶抱怨競品甚麼？他們的差評集中在哪個環節？我們的產品該改哪裡？
來源：平台評論、獨立評價站、社區討論。
關鍵：差評比好評有信息量。好評往往同質化，差評會具體指出是物流、質量、說明書還是客服。按評分篩出低分評論再看，效率遠高於通讀。
注意邊界：評論正文是公開的，但評論者是誰不是我們會去挖的東西——個人身分識別、跨平台關聯、聯絡方式挖掘都不在承接範圍。取的是內容，不是人。
四、招聘與組織動向
問題長這樣：競品在擴哪塊業務？技術棧是甚麼？在哪些城市設點？
來源：招聘網站上競品的在招職位。
關鍵：這是個被低估的來源。一家公司突然開始招某個方向的十幾個工程師，比任何新聞稿都早地說明了它要做甚麼。職位描述裡通常會寫明技術棧、業務方向和匯報關係。
拿不到的：實際員工數、薪酬真實水平（掛出來的區間常有水分）、組織架構。
五、廣告與投放
問題長這樣：競品在投甚麼素材？打甚麼賣點？投多久了？
來源：部分平台的廣告透明度數據庫是公開可查的，能看到在投廣告的素材和起投時間。
關鍵：看的是賣點和素材方向，不是花了多少錢。預算數字公開渠道拿不到，個別平台對政治類廣告有金額披露，商業廣告沒有。
六、內容與搜尋表現
問題長這樣：競品在哪些關鍵詞上排在前面？他們發甚麼內容？
來源：搜尋結果頁、競品站點的內容目錄。
關鍵：搜尋結果因地區和登入狀態而異，採集時必須固定地區參數，否則不同批次的數據沒有可比性。這一條是這類需求裡最容易出錯的地方。
拿不到的：競品的真實流量。第三方估算工具給的流量數字是模型推算的，量級參考可以，精確對比不行。
把問題寫成一句話
上面六類的共同點是：先有問題，來源才有意義。
一個好用的檢驗方法——把需求寫成這個句式：
我想知道 ［哪幾家競品］ 的 ［甚麼］ 在 ［甚麼時間範圍］ 內的 ［狀態 / 變化］。
寫不出來，說明還沒想清楚，這時候採數據一定白採。寫得出來，四個空就分別對應了：競品名單、欄位、更新頻率、要快照還是要時間序列——這正好是提需求時需要說清的四件事。
兩個反覆出現的誤區
誤區一：把估算數字當事實。 銷量、流量、市場份額，公開渠道給的都是推算值。用來排序和看趨勢沒問題，寫進不能出錯的地方就危險了。判斷方法很簡單：問一句這個數字是怎樣算出來的，答不上來就按估算對待。
誤區二：競品名單太寬。 「所有賣同類產品的」不是競品名單，是噪音來源。真正值得盯的通常是五到十家——同價格帶、同渠道、同目標客群。名單收窄之後，數據量往往小到可以做得很細，而不是泛泛地鋪很大一片。
一句話
競品分析的數據來源不難找，難的是先想清楚要問甚麼。把問題寫成一句能驗證的話，來源、欄位、頻率會跟着定下來；寫不出來的時候，先別急着採。