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互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析（大數(shù)據(jù)行業(yè)現(xiàn)狀分析）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-21 21:38:47 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 114

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、解密數(shù)據(jù)分析
2、數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？
3、大數(shù)據(jù)分析工程師在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中處于什么地位?
4、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析之探討如何分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析（大數(shù)據(jù)行業(yè)現(xiàn)狀分析）

一、解密數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析的定義，在百度百科上是這樣介紹的：“用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用?！边@句話的理解比較費(fèi)勁，那么簡(jiǎn)單一點(diǎn)講，數(shù)據(jù)分析就是發(fā)現(xiàn)有用的信息，提供結(jié)論并支持決策。

有道是“數(shù)據(jù)在手，天下我有”，但如何尋找出數(shù)據(jù)中潛在的價(jià)值，就是分析師的重要工作了。

數(shù)據(jù)分析大概有兩種不同的發(fā)展方向，一種是偏向業(yè)務(wù)分析，需要對(duì)業(yè)務(wù)有比較深的理解，在此基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)來尋找業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的套路，例如用戶增長(zhǎng)、網(wǎng)站分析、經(jīng)營(yíng)分析等；另一種是偏向數(shù)據(jù)挖掘，更加注重技術(shù)、尤其是算法能力的應(yīng)用，需要對(duì)常見算法的應(yīng)用熟練掌握。實(shí)際工作中，由于數(shù)據(jù)挖掘需要非常好的技術(shù)功底，因此絕大多數(shù)人都是偏向業(yè)務(wù)進(jìn)行分析。

那么數(shù)據(jù)分析的童鞋，日常主要在做什么呢？簡(jiǎn)而言之，在做三件事：業(yè)務(wù)的現(xiàn)狀是什么、為什么會(huì)發(fā)生、未來將要如何（或如何改進(jìn)）。

現(xiàn)狀分析，就是告訴業(yè)務(wù)決策者，過去發(fā)生了什么事情，并且通常以報(bào)表的形式呈現(xiàn)出來。所以分析師不光要能夠做日?qǐng)?bào)、周報(bào)，還需要自己來搭建報(bào)表平臺(tái)，通過分析關(guān)鍵的指標(biāo)，來掌握業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)情況。

原因分析，是在業(yè)務(wù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，分析為什么會(huì)發(fā)生這些事情。比如指標(biāo)上升或者下降了，是因?yàn)槭裁丛蛟斐傻?；或者是分析不同渠道?duì)于最終轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)情況。分析的過程，通常會(huì)通過專題的形式展示出來。

預(yù)測(cè)分析，則是告訴業(yè)務(wù)，未來會(huì)發(fā)生什么。預(yù)測(cè)其實(shí)是一件很重要的工作，不論是企業(yè)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)的制定，或者是相關(guān)策略的落實(shí)，都需要預(yù)測(cè)未來可能的情況，來保證業(yè)務(wù)的健康可持續(xù)發(fā)展。例如電商大促的到來，銷量會(huì)得到很大的提升，那么對(duì)應(yīng)的預(yù)算、物流、商家要做怎樣的應(yīng)對(duì)，都依賴于數(shù)據(jù)來提供預(yù)測(cè)。

還是有人會(huì)產(chǎn)生疑問：“數(shù)據(jù)分析”、“數(shù)據(jù)科學(xué)”、“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”、“商業(yè)智能”，這些概念都有怎樣的不同呢？

首先說一下“商業(yè)智能”，英文是Business intelligence，這是我們常說的BI，其主要價(jià)值，在于通過一系列的數(shù)據(jù)技術(shù)，從數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的客觀規(guī)律，總結(jié)這些規(guī)律背后的原因，并用于指導(dǎo)公司業(yè)務(wù)的發(fā)展。大多數(shù)情況下，BI分析師的工作，就是通過SQL、Python等語(yǔ)言，將已經(jīng)統(tǒng)計(jì)好的數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)模型或者是分析框架，來對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行各種分析，并做成有價(jià)值的報(bào)表或者報(bào)告的形式，供業(yè)務(wù)方進(jìn)行分析。

再講講“數(shù)據(jù)科學(xué)”，這個(gè)概念就要寬泛的多，通常指在跨學(xué)科的領(lǐng)域中，通過數(shù)據(jù)來尋找到解決問題的方法。數(shù)據(jù)科學(xué)的概念其實(shí)比較模糊，屬于寬口徑的概念，在不同的行業(yè)里所做的事情，可能是截然不同的。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，數(shù)據(jù)科學(xué)大約代表：先通過探索分析發(fā)現(xiàn)問題，然后再用數(shù)據(jù)建模去解決問題。

那么“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”又如何理解？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的字面意思是將數(shù)據(jù)來作為生產(chǎn)資料，通過科學(xué)的方法，來推動(dòng)業(yè)務(wù)的優(yōu)化提高。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)又可以分為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)兩個(gè)方向，比如通過A/B測(cè)試來尋找最優(yōu)的推薦算法，或者是設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來指導(dǎo)產(chǎn)品迭代更新的方向，等等。

因此，在一家公司中，不同數(shù)據(jù)崗位的分工大體如下：數(shù)據(jù)工程師負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)的搭建、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)，以確保數(shù)據(jù)被正確的計(jì)算和方便的獲?。粩?shù)據(jù)分析師根據(jù)數(shù)據(jù)來描述或者是分析相應(yīng)的問題，這其中包括了“商業(yè)智能”來做報(bào)表，或者是“數(shù)據(jù)科學(xué)”來尋找數(shù)據(jù)模型，最終都是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”業(yè)務(wù)增長(zhǎng)或產(chǎn)品迭代。

數(shù)據(jù)分析雖然需要的基礎(chǔ)知識(shí)非常多，屬于入門門檻比較高的那一種，但實(shí)際的工作卻大體遵循如下的步驟，細(xì)節(jié)可以有不同：

明確分析目的 - 確定思路框架 - 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) - 分析數(shù)據(jù) - 展示數(shù)據(jù) - 報(bào)告撰寫。

一，明確分析目的，非常重要，目的不明確會(huì)導(dǎo)致分析的過程十分盲目。這里會(huì)有一個(gè)假設(shè)，即分析師需要懂業(yè)務(wù)，并且有自己對(duì)于業(yè)務(wù)的理解，如果沒有相應(yīng)的專業(yè)知識(shí)，通常分析的結(jié)果就沒有特別大的價(jià)值。那么什么是懂業(yè)務(wù)？大體上就是需要明白企業(yè)的商業(yè)模式是怎樣的，通過什么樣的關(guān)系能夠產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。如果是2B方向，還需要懂一些管理學(xué)的內(nèi)容，了解數(shù)據(jù)如何輔助公司的經(jīng)營(yíng)管理。

二，確定思路框架，是通過怎樣的指標(biāo)、哪些角度來進(jìn)行分析。其實(shí)業(yè)界有一些非常通過的方法，可以讓我們快速開展業(yè)務(wù)的同時(shí)，能夠保證“MECE原則”，即對(duì)于一個(gè)重大的議題，能夠做到不重疊、不遺漏的分類，而且能夠借此有效把握問題的核心，并成為有效解決問題的方法。

常見的思路框架包括：決策樹管理分析法、PEST行業(yè)分析法、5W2H問題分析法、4P營(yíng)銷理論、SWOT競(jìng)爭(zhēng)力分析模型…… 這里的方法論非常多，一些細(xì)分方向也有自己的成套理論，比如“用戶增長(zhǎng)”常用的AARRR漏斗模型、RFM理論等。這里就不一一展開了，網(wǎng)上能夠搜到大把的資源，但有一點(diǎn)需要注意，就是掌握模型切記只掌握個(gè)大概，因?yàn)槊總€(gè)模型是相應(yīng)知識(shí)體系的總結(jié)，只能交給你思路，而無(wú)法交給你哪些坑應(yīng)該避免、什么情況下不起作用，等等。

三，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，這個(gè)工作通常由數(shù)倉(cāng)團(tuán)隊(duì)完成，一些流量場(chǎng)景，需要采集數(shù)據(jù)的，也可以通過數(shù)據(jù)埋點(diǎn)平臺(tái)來自動(dòng)完成。當(dāng)然，成熟的團(tuán)隊(duì)會(huì)通過建立自己的指標(biāo)體系，來靈活的支持業(yè)務(wù)的發(fā)展。

四，分析數(shù)據(jù)，以上文提到的現(xiàn)狀、原因與預(yù)測(cè)分析為例，可以衍生出很多相應(yīng)的分析方法。我們?nèi)粘Ｂ牭奖容^多的假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、聚類分析等，都是在分析數(shù)據(jù)階段需要用到的專業(yè)知識(shí)。

常見的分析方法有：A/B測(cè)試、描述分析、假設(shè)檢驗(yàn)、信度分析、推斷分析、相關(guān)分析、回歸分析、聚類分析、時(shí)間序列分析…… 在使用分析方法時(shí)，需要注意的一點(diǎn)是口徑要一致，例如指標(biāo)的口徑范圍、計(jì)算方法、計(jì)量單位等進(jìn)行檢查。

五，展示數(shù)據(jù)，一般情況下是通過圖表和表格來展示數(shù)據(jù)，通常是能用圖說明的，就不要用表格，除非表格能夠提供更多的信息。

詳情見下圖。

所以，數(shù)據(jù)分析無(wú)非四種方法：“比較”、“分布”、“構(gòu)成”、“聯(lián)系”。

六，報(bào)告撰寫，根據(jù)分析框架，圖文并茂的寫一個(gè)好故事吧，記得要有清晰的結(jié)論。

俗話說，“增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)有三寶：埋點(diǎn)、漏斗、AB測(cè)”，埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)平臺(tái)的功能，漏斗是分析問題的思路，但為什么要單獨(dú)提一下A/B測(cè)試？是因?yàn)橛辛藬?shù)據(jù)分析的方法之后，我們還需要數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)，來對(duì)分析的成果快速的進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?？梢哉f，A/B測(cè)試是支持?jǐn)?shù)據(jù)決策最有力的工具。

A/B測(cè)試針對(duì)2種以上的方案，不論是一整套產(chǎn)品方案，還是一個(gè)小元素的改動(dòng)，只要變量是唯一的，那么我們就可以對(duì)同一組人群，進(jìn)行隨機(jī)的分組，在同等的時(shí)間維度內(nèi)，將實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，來衡量那種方案更好。

其實(shí)很多開發(fā)與測(cè)試的同學(xué)不太理解A/B測(cè)試的重要性，因?yàn)閺拈_發(fā)的視角出發(fā)，這些內(nèi)容確實(shí)會(huì)增加很多的動(dòng)作量。但如果從業(yè)務(wù)的角度出發(fā)，那作用可就大了，不論是爭(zhēng)議方案的對(duì)比、還是產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率的提升、亦或是多個(gè)數(shù)據(jù)策略的貢獻(xiàn)分配、再或者是產(chǎn)品功能保持簡(jiǎn)潔，都需要大量的實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證我們的想法。在互聯(lián)網(wǎng)公司中，我們并不缺少想法，但我們需要驗(yàn)證想法的工具，讓數(shù)據(jù)來消除我們的收益淹沒、認(rèn)知偏差、僥幸心理和收益分配矛盾。

在實(shí)際的工作中，A/B測(cè)試并不簡(jiǎn)單的代表分成兩個(gè)實(shí)驗(yàn)組，就完事了，因?yàn)槲覀冃枰紤]“辛普森悖論”的存在。辛普森悖論是指在某個(gè)條件下的兩組數(shù)據(jù)，分別討論時(shí)都會(huì)滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮，卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論。如果不了解辛普森悖論，盲目的解讀試驗(yàn)結(jié)論，很容易得出錯(cuò)誤的結(jié)論。因此，我們通常會(huì)設(shè)計(jì)更多的參照，以驗(yàn)證我們想法的正確性，比如AA測(cè)試，或者AAB測(cè)試，這都需要一些經(jīng)驗(yàn)的累積。

36Kr曾在一篇報(bào)道中寫道，“頭條發(fā)布一個(gè)新APP，其名字都必須打N個(gè)包放到各大應(yīng)用市場(chǎng)進(jìn)行多次A/B測(cè)試而決定，張一鳴告訴同事：哪怕你有99.9%的把握那是最好的一個(gè)名字，測(cè)一下又有神馬關(guān)系呢？”

數(shù)據(jù)分析如果持續(xù)的做下去，那么它的目標(biāo)就不僅僅是運(yùn)營(yíng)看板或者是分析報(bào)告了，而是走向“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”的發(fā)展路線中。

“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”的概念很火，但其實(shí)很多人對(duì)它有誤解，認(rèn)為這就是將“運(yùn)營(yíng)”的工作線上化了而已，但其實(shí)不然。在百度百科中，對(duì)“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”的定義是：“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是指通過數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法，對(duì)運(yùn)營(yíng)過程中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)的分析，為數(shù)據(jù)使用者提供專業(yè)、準(zhǔn)確的行業(yè)數(shù)據(jù)解決方案，從而達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效果和效率、降低運(yùn)營(yíng)成本、提高效益的目的?！?/p>

但在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，“數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”的核心思路在于，基于“用戶”的行為和屬性，對(duì)“用戶”進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品的生命周期，就是一個(gè)閉環(huán)的模型：用戶獲取、用戶活躍、用戶留存、口碑傳播、付費(fèi)轉(zhuǎn)化。這其中的每一個(gè)環(huán)節(jié)，都是一個(gè)漏斗，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，來運(yùn)營(yíng)指標(biāo)的增長(zhǎng)，或者是指導(dǎo)產(chǎn)品成長(zhǎng)。例如最經(jīng)典的啤酒與尿布的故事，就是一個(gè)典型的場(chǎng)景，通過發(fā)現(xiàn)用戶行為的關(guān)聯(lián)，來設(shè)置合理的運(yùn)營(yíng)策略，提升最終的產(chǎn)品銷量。

就像精益創(chuàng)業(yè)中提到的“MVP”理論一樣，不論是數(shù)據(jù)分析制定的各種策略，或者是企業(yè)的不同戰(zhàn)術(shù)打法，其實(shí)都不一定是奏效的，而在執(zhí)行策略的同時(shí)，通過數(shù)據(jù)的沉淀，來不斷驗(yàn)證策略打法的有效性，最終發(fā)現(xiàn)那個(gè)最合適的“MVP”功能，是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的核心導(dǎo)向。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)體系已經(jīng)變得更加復(fù)雜，不僅是因?yàn)闃I(yè)務(wù)場(chǎng)景的設(shè)計(jì)越來越復(fù)雜，也因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、因果推斷等新技術(shù)的應(yīng)用，使得一些感性的數(shù)據(jù)能夠被利用起來，讓我們的運(yùn)營(yíng)能夠更加清楚的看到業(yè)務(wù)與目標(biāo)的差距在哪里、應(yīng)該通過哪些手段來彌補(bǔ)GAP，調(diào)整方法會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響，最終形成我們口中的“數(shù)據(jù)智能”。

KPMG（畢馬威）的Swami Chandrasekaran分享過一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的學(xué)習(xí)路線圖，包括了數(shù)據(jù)的基本原理、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)處理等方面的推薦知識(shí)，感興趣的可以學(xué)習(xí)一下。原本是2013年寫的，部分內(nèi)容可能需要更新，但個(gè)人覺得這種類似地鐵線路圖的方式，很適合作為自己學(xué)習(xí)的思維導(dǎo)圖。

二、數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景如何？

數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景是廣闊的。

1、人才缺口大，IT時(shí)代逐漸被DT時(shí)代取代，用理性的數(shù)據(jù)分析代人工的經(jīng)驗(yàn)分析成為主流，數(shù)據(jù)分析人才的供給指數(shù)僅為0.05，屬于高度稀缺。

2、入門相對(duì)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)分析是一門跨領(lǐng)域技術(shù)，不需要很強(qiáng)的理工科背景，反而那些有市場(chǎng)銷售、金融、財(cái)務(wù)或零售業(yè)背景的人士，分析思路更加開闊。

3、薪資待遇高1-2年工作經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)分析崗位的平均月薪可達(dá)到13k左右的水平。崗位的薪酬和經(jīng)驗(yàn)正相關(guān)，越老越值錢。

4、行業(yè)適應(yīng)性強(qiáng)幾乎所有的行業(yè)都會(huì)應(yīng)用到數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師不僅僅可以在互聯(lián)IT行業(yè)就業(yè)，也可以在銀行、零售、醫(yī)藥業(yè)、制造業(yè)和交通傳輸?shù)阮I(lǐng)域服務(wù)。

5、職業(yè)壽命長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析職業(yè)一旦掌握，可以在職場(chǎng)上收益長(zhǎng)久，掌握這門新興技術(shù)都會(huì)大有用武之地，受其他外部業(yè)務(wù)影響相對(duì)較小，職位相對(duì)穩(wěn)定。

三、大數(shù)據(jù)分析工程師在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中處于什么地位?

大數(shù)據(jù)分析在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中更多是屬于通用技能，即使你不做大數(shù)據(jù)分析工程師，不管你是做產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、研發(fā)，還是項(xiàng)目、管理，基本上都需要掌握大數(shù)據(jù)分析技能。而且這是大趨勢(shì)，市面上大多數(shù)的數(shù)據(jù)分析都是比較低級(jí)的業(yè)務(wù)分析工作，不需要專門設(shè)立新的分析崗位來負(fù)責(zé)，交給產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)的人做就行了;比較高級(jí)的數(shù)據(jù)分析工作，比如業(yè)務(wù)決策等還是比較少的，目前來說整個(gè)大數(shù)據(jù)分析工程師行業(yè)的專業(yè)深度還不夠深。如果你說的是大數(shù)據(jù)分析工程師的地位，那就要先分一下類，企業(yè)中的大數(shù)據(jù)分析工程師為運(yùn)營(yíng)和研發(fā)兩種角色。

如果是運(yùn)營(yíng)類，大數(shù)據(jù)分析工程師都有前提目標(biāo)，分析一場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)的轉(zhuǎn)化效果、分析用戶下載激活注冊(cè)的轉(zhuǎn)化率、分析某個(gè)廣告渠道的下載量、每激活成本、用戶留存情況等等，這些一般是不設(shè)專崗，往往ceo、coo、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)同學(xué)把這部分工作各自承擔(dān)了。當(dāng)然，如果公司組織結(jié)構(gòu)很大，不排除單獨(dú)設(shè)立，這時(shí)候需要你具備熟練操作大數(shù)據(jù)分析工程師工具、如mySQL、spss、python，甚至是報(bào)表呈現(xiàn)。

另外一個(gè)就是就是研發(fā)型大數(shù)據(jù)分析工程師，一般就是據(jù)業(yè)務(wù)需求做數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)處理、報(bào)表呈現(xiàn)。高深一點(diǎn)的就是大數(shù)據(jù)分析工程師、BI工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)、個(gè)性化推薦了。

其實(shí)造成大數(shù)據(jù)分析工程師地位不高的主要原因，就是不認(rèn)同和價(jià)值缺失。我們總說數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，可平時(shí)看到的，卻總是業(yè)務(wù)部門追著數(shù)據(jù)部門屁股要數(shù)據(jù)，而且大數(shù)據(jù)分析工程師的價(jià)值其實(shí)很難表現(xiàn)出來，領(lǐng)導(dǎo)不認(rèn)同，同事不認(rèn)同，甚至連自己都不認(rèn)同，甚至?xí)岩勺约核龅氖虑槭遣皇钦娴挠袃r(jià)值，這種情況在企業(yè)中非常常見，做大數(shù)據(jù)分析工程師的人基本都會(huì)轉(zhuǎn)做管理和運(yùn)營(yíng)。

這一方面是整個(gè)大數(shù)據(jù)分析工程師行業(yè)的大環(huán)境造成的，另一方面也是因?yàn)閭€(gè)人的發(fā)展有瓶頸，大數(shù)據(jù)分析工程師行業(yè)這幾年吸引了太多人涌了進(jìn)來，水平又都參差不齊，企業(yè)又都盲目做大數(shù)據(jù)分析工程師，趨之若鶩，你說這里面摻的水分能少嗎?綜上所述，就是小編今天給大家分享的內(nèi)容，希望可以幫助到大家。

四、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析之探討如何分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手

競(jìng)品分析根據(jù)產(chǎn)品階段的不同側(cè)重點(diǎn)也會(huì)有很大的不同。而且，根據(jù)你本身職位職責(zé)的不同也會(huì)有很大的不同。但總的來看，競(jìng)品分析多集中在兩個(gè)階段：第一階段是立項(xiàng)前，此階段的競(jìng)品分析更傾向于競(jìng)品商業(yè)分析;第二階段是項(xiàng)目確定需進(jìn)行具體的產(chǎn)品策劃設(shè)計(jì)，此階段的競(jìng)品分析更傾向于產(chǎn)品功能分析。當(dāng)然，除此之外，我們其實(shí)還可以關(guān)注產(chǎn)品生命衰落期的競(jìng)品分析，此時(shí)此刻你可以關(guān)注競(jìng)品是如何死的或者如何讓垂死的產(chǎn)品復(fù)活。一、立項(xiàng)前的競(jìng)品分析立項(xiàng)前的競(jìng)品分析更多的是停留在商業(yè)層面上的，所以我們也可以稱之為商業(yè)分析。商業(yè)分析一般關(guān)注的是行業(yè)的數(shù)據(jù)、發(fā)展和前景，比如行業(yè)的市場(chǎng)整體規(guī)模、行業(yè)內(nèi)大佬的市場(chǎng)份額、行業(yè)的用戶群體細(xì)分、行業(yè)的市場(chǎng)飽和程度、行業(yè)的發(fā)展前景等。更多的是為項(xiàng)目尋找到一個(gè)立腳點(diǎn)，說明項(xiàng)目本身的可行性。關(guān)于立項(xiàng)前的競(jìng)品分析，可以參考一下Nielsen所做的51的分析。雖然這份報(bào)告并不完全是競(jìng)品分析，但整體的思路大概是如此的。二、項(xiàng)目確定后的競(jìng)品分析項(xiàng)目確定后的競(jìng)品分析，關(guān)注的更多是功能本身。先是從小到大的收集，再是從大至小的整理，最后是著力于某一個(gè)或者兩個(gè)核心功能點(diǎn)。關(guān)于核心功能點(diǎn)的確立一般有兩種確認(rèn)的方式：一種是從大家都有的現(xiàn)功能點(diǎn)中提取1-2個(gè)核心的功能點(diǎn)，然后著力在這1-2個(gè)功能點(diǎn)上深鉆細(xì)研;另一種是逃離大家都有的現(xiàn)功能點(diǎn)，重新開辟出全新的功能體驗(yàn)，尋找所謂差異化之路。兩者之間并沒有對(duì)錯(cuò)。但相對(duì)而言，個(gè)人感覺前者保險(xiǎn)，后者冒險(xiǎn)。不過冒險(xiǎn)也并不見得是件壞事，如果冒險(xiǎn)對(duì)頭，說不定就抓到了大金礦。針對(duì)項(xiàng)目確定后的競(jìng)品分析，我想主要應(yīng)該這么去進(jìn)行。1、找對(duì)象既然是競(jìng)品分析，既然不是個(gè)人的獨(dú)舞，需要找到一家或者幾家或同類或不同類的產(chǎn)品進(jìn)行分析。不然，也就無(wú)所謂競(jìng)不競(jìng)了。關(guān)于找對(duì)象只簡(jiǎn)單說一下個(gè)人的想法：對(duì)象更應(yīng)該找門當(dāng)戶對(duì)的。只有門當(dāng)戶對(duì)的對(duì)你的產(chǎn)品本身才更具指導(dǎo)意義。如果你找的都是業(yè)界大佬，一般情況下都對(duì)你的指導(dǎo)意見不會(huì)太大。因?yàn)闃I(yè)界大佬的資源不是一般小公司所具備的。所以即便你真的能把他分析的無(wú)比透徹，很多時(shí)候你也無(wú)法把這些方案落地。當(dāng)然，也不是說不去關(guān)注大佬們，既然能夠做大勢(shì)必是有很多值得我們學(xué)習(xí)的地方，但只是想說在競(jìng)品分析時(shí)不要把大佬們放在核心的競(jìng)品上。2、分析體驗(yàn)調(diào)研齊頭并進(jìn)找到對(duì)象之后，就可以開始進(jìn)行競(jìng)品的分析了。一般來說，競(jìng)品分析可以通過以下這三種方法進(jìn)行：分析、體驗(yàn)、調(diào)研。分析分析主要就是針對(duì)你現(xiàn)階段手頭上所收集的整理的數(shù)據(jù)進(jìn)行分門別類的觀察對(duì)比，從而更深刻的去認(rèn)識(shí)自己以及對(duì)方的問題點(diǎn)。比如你可以去微博上以關(guān)鍵字的形式去搜索對(duì)手相關(guān)的微博量，從中將所有微博信息分門別類，比如咨詢、投訴、活動(dòng)、表?yè)P(yáng)等，從中去分析對(duì)手現(xiàn)階段產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)階段所存在的問題或者亮點(diǎn)。體驗(yàn)體驗(yàn)則是最直接的使用對(duì)手的產(chǎn)品，通過系統(tǒng)的有效的體驗(yàn)方法去了解和認(rèn)識(shí)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。這里的體驗(yàn)不是盲目的主觀的，更多的是使用公認(rèn)的統(tǒng)用的一些體驗(yàn)方法和原則進(jìn)行。只有這樣才能夠有效。否則，你的體驗(yàn)只能是個(gè)人主觀的喜惡。同時(shí)，體驗(yàn)可以在分析和調(diào)研的基礎(chǔ)上進(jìn)行，三者之間完全可以相互輔助和支持，同時(shí)也能夠較好的較客觀的反映問題本身。調(diào)研這里的調(diào)研可以是簡(jiǎn)單的調(diào)研，也可以是系統(tǒng)化的調(diào)研。系統(tǒng)化的調(diào)研則是需要通過一對(duì)一訪談、群訪、電話訪談、問卷調(diào)查等綜合的方式進(jìn)行的，當(dāng)然這里需要根據(jù)自己的實(shí)際情況而進(jìn)行。一對(duì)一訪談更多的是做為定性的調(diào)查，了解用戶對(duì)產(chǎn)品的行為、動(dòng)機(jī)和帶來的影響，它實(shí)際上不具備數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)意義。群訪實(shí)際上也不具備統(tǒng)計(jì)意義，更多時(shí)候應(yīng)用于開拓產(chǎn)品思路以及尋找更好的Idea。關(guān)于電話和問卷一般情況下是通過前面所說的定性分析的驗(yàn)證，因?yàn)殡娫捄蛦柧碚{(diào)查一般用戶樣本規(guī)模較大，具備統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上的意義。這三者在實(shí)際操作中最好能夠綜合在一起使用，否則很難真正的去認(rèn)識(shí)到用戶的需求，無(wú)法真正的為自己的產(chǎn)品提供參考。三、產(chǎn)品衰落期的競(jìng)品分析關(guān)于產(chǎn)品衰落期的競(jìng)品分析，其實(shí)是個(gè)偽概念。其實(shí)就是去多看看那些已經(jīng)死去的或者垂死掙扎的產(chǎn)品的失敗原因，這樣可以更好的告誡自己以后少走彎路。當(dāng)然，也有一些經(jīng)歷衰落期的產(chǎn)品通過不斷的轉(zhuǎn)變優(yōu)化從而讓自己起死回生的，這樣的案例更值得我們?nèi)W(xué)習(xí)和研究。

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