觀景台上並排安裝的幾台投幣望遠鏡的照片

順序反了,就會白擷取

競品分析裡最常見的浪費是這樣發生的:先覺得「得有資料」,於是擷取了一大堆商品頁、評論、價格,堆在表裡,然後開始想——這些能分析出什麼?

結果通常是:想回答的問題需要的欄位沒擷取,擷取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,你就會發現公開資料根本回答不了它——這比擷取完三個月資料才發現要便宜得多。

下面依六類問題分開說。

一、價格與促銷

問題長這樣:競品的價格帶涵蓋到哪裡?誰在什麼時候調價?促銷節奏是怎樣的?

來源:競品的商品頁、平台的類別頁、獨立站的產品列表。價格就明碼標在頁面上,這是公開資料裡最直接的一類。

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」。所以必須連續擷取,頻率至少日更。具體做法我們在價格監控怎麼做裡寫過。

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

一枚放大鏡平放在純色淺灰桌面上的照片

問題長這樣:競品在賣哪些類別?新上了什麼?砍掉了什麼?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。所以同樣需要連續擷取,而且每次要擷取全——只擷取前一百個熱銷品,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:使用者抱怨競品什麼?他們的負評集中在哪個環節?我們的產品該改哪裡?

來源:平台評論、獨立評價站、社群討論。

關鍵負評比好評有資訊量。好評往往同質化,負評會具體指出是物流、品質、說明書還是客服。依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、徵才與組織動向

多面角度不同的鏡子彼此反射的照片

問題長這樣:競品在擴哪塊業務?技術棧是什麼?在哪些城市設點?

來源:徵才網站上競品的在招職缺。

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什麼。職缺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、薪資真實水準(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:競品在投什麼素材?打什麼賣點?投多久了?

來源:部分平台的廣告透明度資料庫是公開可查的,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。預算數字公開管道拿不到,個別平台對政治類廣告有金額揭露,商業廣告沒有。

六、內容與搜尋表現

問題長這樣:競品在哪些關鍵字上排在前面?他們發什麼內容?

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,擷取時必須固定地區參數,否則不同批次的資料沒有可比性。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

一條道路在前方分成三條不同方向岔路的航拍照片

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][什麼][什麼時間範圍] 內的 [狀態 / 變化]

寫不出來,說明還沒想清楚,這時候擷取資料一定白做。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

一排口徑由大到小的黑色相機鏡頭並列擺放的照片

誤區一:把估算數字當事實。 銷量、流量、市場佔有率,公開管道給的都是推算值。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麼算出來的,答不上來就依估算對待。

誤區二:競品名單太寬。 「所有賣同類產品的」不是競品名單,是雜訊來源。真正值得盯的通常是五到十家——同價格帶、同通路、同目標客群。名單收窄之後,資料量往往小到可以做得很細,而不是泛泛地鋪很大一片。

西洋棋棋盤的低角度特寫照片

一句話

競品分析的資料來源不難找,難的是先想清楚要問什麼。把問題寫成一句能驗證的話,來源、欄位、頻率會跟著定下來;寫不出來的時候,先別急著擷取。