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  • 2021-01-12 21:25:29

    分析竞品是对我们自己产品排名的一个定位,了解竞品的排名、竞品的营销策划点以及消费者需求和竞品日常活动所能带来的访客有多少等,以竞品为目标争取抢下竞品的排名坑位超过竞品的日常平均销量。

    分析竞品的步骤

    很多商家都知道分析竞品从哪几个方面去分析,分析竞品可以从这几个方面去入手。建议大家可以查看竞品的数据。

    1、分析竞品的总销量和日常销量

    2、分析商品链接SKU区间价格和正常的售价以及活动售价

    3、分析竞品店铺哪个款是引流款或者是利润款

    4、分析竞品参加过什么活动以及正在参加的活动

    5、竞品的推广(搜索推广、场景推广)

    6、分析竞品的供货渠道,对比自己的商品是否能做到竞品的价格更低

    7、分析产品的卖点和痛点,做高点击主图等

    竞品的选择以及总结

    最主要的就是在竞品的选择上,选择的竞品一定要多看,对比自己的实力要有能力去超越的竞品,才是你的竞品。要计算超越这个竞品需要多长的时间,竞品做的活动你是否也在做,竞品在推广产品你是否也在推广,竞品没有做的付费推广你也在做,这个时候你就更容易超过竞品啦!

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    大数据时代,那我们就要懂得数据分析,对于运营店铺将会有一个很大的作用,分析自身店铺数据,可以更好的找到自己店铺的优缺点,分析竞品数据,可以取其精华去其糟粕,但是就会有很多小伙伴疑惑,竞品数据应该从哪里看呢?大家可以加违心:juzivtu,也可提供接口,分析竞品数据,那我们可以从这两个方面来分析:1、客户流失竞品,2、搜索流失竞品,具体需要看那些数据呢,接下来就为大家详细讲解:
    一、流量来源渠道对手的流量,都是通过什么渠道来的,这些渠道,我们是否也有操作!没有的,我们看看能否也加入!比如竞品是通过直通车引流的,而我们没有,那你也得开上,人家搜索表现好,而你搜索访客很少,那你也得赶上更重要的是,要看这些渠道的引流能力,也就是每天的数据绝对值!通过流量渠道的分析,我们就能知道自己店铺败在在哪里,才能真正的找到流量入口。
    二、自然搜索关键词分析假如通过第一步的渠道分析,我们知道自己主要的弱势在于手淘搜索渠道,那么,这时候要进一步去分析手淘搜索的引流情况!那么,首当其冲,就是分析引流词和成交词!分析引流词,是为了避免我们有引流“盲点”——人家有的高流量关键词,我们没有;成交词分析,是为了确定转化率的高低,如果人家的转化率远高于自己,那么在成交量方面,我们就会被打的落花流水。
    三、单品核心数据分析首先我们看看这些数据,自己每天的成交额,访客数,客单价,转化率,UV价值,收藏加购率等。然后围绕这个公式“销售额=展现量点击率转化率客单价”进行分析,找到店铺数据较差的真正原因。比如我们通过分析,发现对手的主图点击率远高于自己的主图,因为访客=展现点击率!点击率越高,同样展现的情况下,拿到的流量就更多,流量更多,转化也OK的情况下,成交自然就更多。关键是,任何一项数据表现的好坏,还能决定我们的数据是良性循环还是恶性循环。

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  • 4竞品数据分析.xlsx

    2021-06-01 14:34:26
    主图 标题 价格 付款人数 确认收货人数 评价数 营销方案 访客 占比 月成交量 月成交占比 转化率 加购率 加购率 UV价值 核心流量词 成交词 搜索 #DIV/0! 直通车 #DIV/0!...
  • 竞品数据采集全网抓取网页数据、竞争产品、竞品数据、竞品分析、全网搜索、网页爬虫、采集网站数据、网页数据采集软件、python爬虫、HTM网页提取、APP数据抓包、APP数据采集、一站式网站采集技术、BI数据的数据分析...

    竞品数据采集全网抓取网页数据、竞争产品、竞品数据、竞品分析、全网搜索、网页爬虫、采集网站数据、网页数据采集软件、python爬虫、HTM网页提取、APP数据抓包、APP数据采集、一站式网站采集技术、BI数据的数据分析、数据标注等成为大数据发展中的热门技术关键词。那么采集到竞品数据的方法有哪些呢?我给大家分享一下,我爬虫的个人经验,我们在采集类似竞品数据的时候会遇到什么技术问题,然后再根据这些问题给大家分享采集方案.

    一、写爬虫采集网站之前:

    为什么经常听到有些网站的域名被劫持、服务器被heike gongji、数据库被盗等大家平时登录一个网站,记的都是类似www.baidu.com这样的网址。这叫做域名(domain name)。输入域名后是需要先通过DNS服务器来解析识别这个域名对应的服务器IP地址,每家公司网站的程序和数据都是放在自己服务器上的(如阿里云服务器或者自己购买的服务器),每个服务器有一个IP地址,只要知道这个IP地址,就可以访问到这个网站(特殊情况除外,比如设置了禁止IP访问权限)。

    (1)域名解析过程:输入www.baidu.com这网址(域名)怎么就可以访问到对应的网站呢?那是因为如果需要让您域名可以正常使用,就必须先把域名和您网站的服务器IP地址绑定在一起,以后用户在浏览器只要输入这个域名就等于输入您这个服务器IP地址了,这个绑定的过程叫做域名解析,互联网有13台DNS根服务器,专门来做域名解析,其中10台在美国(包括一台主根服务器),另外3台根服务器分别在英国、瑞典、日本,而中国一台都没有,那么,大家的担忧随之而来:很多朋友问我,如果美国的根服务器不为中国提供服务了,中国是不是就从网络上消失了?网站还能访问吗?其实域名服务器只是解析域作用而已,如果没有域名我们可以用IP访问网站,只是用IP访问记起来不方便而已,域名也就一个别名容易记住的简称的作用而已,例如103.235.46.39。这叫做IP地址,即Internet Protocol Address,互联网协议地址。比如输入 ping  www.baidu.com可以查到百度这个网址解析绑定到的是哪个服务器的IP地址。

     

    从上面可以知道百度的IP地址为:103.235.46.39。当您知道这个网址的服务器IP地址时候,您在浏览器输入网址和您在浏览器输入这个IP地址 都是可以访问到这个网站的(除非有些禁止IP访问),通过这个手段,我们后面在做网站数据采集爬虫的时就可以直接请求IP地址去采集数据了,可以绕过网址直捣皇宫了,就算网址更换了,但是服务器是不变的,我们一样找到它网站老巢,采集它的数据。

    (2)域名劫持爬虫技术: 域名劫持是互联网gongji的一种方式,通过gongji域名解析服务器(DNS),实现劫持,因为如果要访问www.baidu.com 就必先经过DNS域名解析服务器来解析这个网址对应那台服务器IP地址。如果在这个过程有heike想攻您网站,比如heike想gongji百度,就可以在这个DNS解析域名环节做手脚,比如我想让所有用户打开www.baidu.com 直接访问的是我的广告网站,而不是百度自己服务器里面的网站网页。那很简单,那只要在DNS 解析百度这个网址的时候把对应的百度服务器IP地址 修改解析到您自己的网站服务器IP地址去,那么所有人打开这个baidu.com网址就实际就是打开您的网站了。这个过程就叫域名劫持,这种技术已经不是爬虫技术是高级的heike技术了。

    3)钓鱼网站爬虫技术:通过域名劫持技术,很多人heike去劫持银行网站、支付宝网站、充值交易的网站等,比如他们先做一个和银行一模一样的网站,功能和长相和银行的一模一样,这个网站我们称呼钓鱼网站,用户打开银行网址时候,其实已经被劫持走了,真正访问的是他们提供的钓鱼网站,但是因为网址是一样的,网站长相也是一样的,用户压根不会识别出来,等您输入银行账号密码后,您的银行卡的钱估计就自动被转走了,因为已经知道您的账号密码了。对技术感兴趣朋友欢迎交流我扣扣:2779571288

    二、网站数据采集的10个经典方法:

    我们平时说的采集网站数据、数据抓取等,其实不是真正的采集数据,在我们的职业里这个最多算是正则表达式,网页源代码解析而已,谈不上爬虫采集技术难度,因为这种抓取主要是采集浏览器打开可以看到的数据,这个数据叫做html页面数据,比如您打开:www.jintancn.com这个网址,然后键盘按F12 ,可以直接看到这个网址的所有数据和源代码,这个网站主要是提供一些爬虫技术服务和定制,里面有些免费新工商数据,如果需要采集它数据,你可以写个正则匹配规则html标签,进行截取我们需要的字段信息即可。下面给大家总结一下采集类似这种工商、天眼、商标、专利、亚马逊、淘宝、app等普遍网站常用的几个方法,掌握这些访问几乎解决了90%的数据采集问题了。

    方法一: 用python的request方法

    用python的request方法,直接原生态代码,python感觉是为了爬虫和大数据而生的,我平时做的网络分布式爬虫、图像识别、AI模型都是用python,因为python有很多现存的库直接可以调用,比如您需要做个简单爬虫,比如我想采集百度 几行代码就可以搞定了,核心代码如下:

    import requests  #引用reques库

    response=request.get(‘http://www.baidu.com’)#用get模拟请求

    print(response.text)  #已经采集出来了,也许您会觉好神奇!

    方法二、用selenium模拟浏览器

    selenium是一个专门采集反爬很厉害的网站经常使用的工具,它主要是可以模拟浏览器去打开访问您需要采集的目标网站了,比如您需要采集天眼查或者企查查或者是淘宝、58、京东等各种商业的网站,那么这种网站服务端做了反爬技术了,如果您还是用python的request.get方法就容易被识别,被封IP。这个时候如果您对数据采集速度要求不太高,比如您一天只是采集几万条数据而已,那么这个工具是非常适合的。我当时在处理商标网时候也是用selenum,后面改用JS逆向了,如果您需要采集几百万几千万怎么办呢?下面的方法就可以用上了。

    方法三、用scrapy进行分布式高速采集

    Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy 特点是异步高效分布式爬虫架构,可以开多进程 多线程池进行批量分布式采集。 比如您想采集1000万的数据,您就可以多设置几个结点和线程。Scrapy也有缺点的,它基于 twisted 框架,运行中的 exception 是不会干掉 reactor(反应器),并且异步框架出错后 是不会停掉其他任务的,数据出错后难以察觉。我2019年在做企业知识图谱建立的时候就是用这个框架,因为要完成1.8亿的全量工商企业数据采集和建立关系,维度比天眼还要多,主要是时候更新要求比天眼快。对技术感兴趣朋友欢迎交流我扣扣:2779571288

    方法四:用Crawley

    Crawley也是python开发出的爬虫框架,该框架致力于改变人们从互联网中提取数据的方式。它是基于Eventlet构建的高速网络爬虫框架、可以将爬取的数据导入为Json、XML格式。支持非关系数据库、支持使用Cookie登录或访问那些只有登录才可以访问的网页。

    方法五:用PySpider

    相对于Scrapy框架而言,PySpider框架是一支新秀。它采用Python语言编写,分布式架构,支持多种数据库后端,强大的WebUI支持脚本编辑器、任务监视器、项目管理器以及结果查看器。PySpider的特点是ython脚本控制,可以用任何你喜欢的html解析包,Web界面编写调试脚本、起停脚本、监控执行状态、查看活动历史,并且支持RabbitMQ、Beanstalk、Redis和Kombu作为消息队列。用它做个两个外贸网站采集的项目,感觉还不错。

    方法六:用Aiohttp

    Aiohttp 是纯粹的异步框架,同时支持 HTTP 客户端和 HTTP 服务端,可以快速实现异步爬虫。坑比其他框架少。并且 aiohttp 解决了requests 的一个痛点,aiohttp 可以轻松实现自动转码,对于中文编码就很方便了。这个做异步爬虫很不错,我当时对几个淘宝网站异步检测商城里面的商品和价格变化后处理时用过一段时间。

    方法七:asks

    Python 自带一个异步的标准库 asyncio,但是这个库很多人觉得不好用,甚至是 Flask 库的作者公开抱怨自己花了好长时间才理解这玩意,于是就有好事者撇开它造了两个库叫做 curio 和 trio,而这里的 ask 则是封装了 curio 和 trio 的一个 http 请求库。

    方法八:vibora

    号称是现在最快的异步请求框架,跑分是最快的。写爬虫、写服务器响应都可以用,用过1个月后 就很少用了。

    方法九:Pyppeteer

    Pyppeteer 是异步无头浏览器(Headless Chrome),从跑分来看比 Selenium + webdriver 快,使用方式是最接近于浏览器的自身的设计接口的。它本身是来自 Google 维护的 puppeteer。我经常使用它来提高selenium采集的一些反爬比较厉害的网站 比如裁判文书网,这种网站反爬识别很厉害。

    方法十:Fiddle++node JS逆向+request  (采集APP必用)

    Fiddler是一个蛮好用的抓包工具,可以将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。我们在采集某个app时候,一般是先用Fiddler抓包 找到这个app请求这个数据时候调取的是后台的那个接口地址,找到这个地址和请求的参数然后再模拟request。今年在处理快手、抖音的粉丝、评价、商品店铺销量时候就用到了Fiddle。某些APP 和网站的参数是通过js加密的,比如商标网、裁判文书网、抖音快手等这些。您如果需要请求它的源api地址就的逆向解析破解这些加密参数,可以使用node解析混淆函数。因为平时需要经常采集一些app,所以和Fiddler打交道的比较多。

    前面主要是对网站和APP 数据采集和解析的一些方法,其实对这种网站爬虫技术说无非就解决三个问题:首先是封IP问题,您可以自建代理IP池解决这个问题的,第二个问题就是验证码问题,这个问题可以通过python的图像识别技术来解决或者是您直接调取第三方的打码平台解决。第三问题就是需要会员账号登录后才看到的数据,这个很简单直接用cookie池解决。对技术感兴趣朋友欢迎交流我扣扣:2779571288。

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  • 竞品数据分析表.zip

    2021-12-15 16:16:53
    竞品数据分析
  • 竞品分析的目的、方法、案例等个方面详细讲解了行业、产品、运营等不同方向的竞品分析如何去开展。----------------------------------------------------
  • 竞品数据分析表.xlsx

    2022-05-15 10:38:35
    竞品数据分析表.xlsx
  • 【单品分析】周竞品数据分析表.zip
  • 竞品数据分析表.zip

    2021-12-15 16:17:03
    竞品数据分析
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  • 新品旧品作战方案+竞品数据分析。适合快速制定爆款计划及竞品数据分析,帮助运营制定作战方案,定期复盘修正迭代。本人原创,分享出来仅供交流,请勿作商业用途。谢谢
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  • 竞品分析概述

    2021-09-07 23:57:41
    目录什么是竞品分析竞品分析和产品分析对比如何做竞品分析1. 明确产品2. 寻找并选择竞品3. 定义分析维度4. 竞品数据收集5. 比较和分析参考 竞品分析可以帮助我们更好地找准自身产品定位,发现自身产品的优劣,进而...

    竞品分析可以帮助我们更好地找准自身产品定位发现自身产品的优劣,进而推动产品的优化迭代。深层次地挖掘产品背后的逻辑,不仅有助于产品迭代,同时也能帮助团队人员实现能力提升。

    什么是竞品分析

    竞品分析就是将自身产品与竞争对手的产品进行比较和分析的过程。竞品分析是一个长时间持续积累,不断挖掘和分析的一个过程。

    竞品分析和产品分析对比

    竞品分析和产品分析是一对概念和过程相似的两种分析。在进行竞品分析,要避免将竞品分析做成了产品分析。
    竞品分析是以阶段或功能为基准点的横向分析方法。而产品分析,则是以产品为导向的纵向分析法。产品分析最高优先级是确定一个产品,然后围绕这个产品来分析所有该产品的模块、特征、用户体验等等。
    产品分析与竞品分析最大的区别在于一个以功能为导向(竞品分析),一个以产品为导向(产品分析)。

    如何做竞品分析

    竞品分析根据分析的目标不同,所关注的内容不同,对应使用的方法也不同。但是,竞品分析,主要由以下几个过程组成:明确产品,寻找并选择竞品,定义分析维度,竞品数据收集,比较和分析。

    1. 明确产品

    做竞品分析之前,首先需明确打算做什么样的产品,出发点不同,所关注的方向和所用的方法也不同。如软件和硬件的差异就很大,无法照搬已有方法。
    另外,在明确产品阶段,还需注意分析目的。如果是新上架一款产品,那么竞品分析目的可能是:
    (1) 了解竞品的用户群体中与目标群体重合的部分,从竞品数据中了解用户的需求
    (2) 了解竞品的产品模式,用户群体,运营模式等,看看新产品是直接借鉴改造还是创新另做
    如果是已有产品,那么竞品分析目的可能是:
    (1) 了解开发产品与竞品的区别,差距,自身优势与劣势,产品的市场份额及竞争力。
    (2) 关注竞品的最新动向,有助于及时调整产品/运营策略,有助于发现新的增长点。

    2. 寻找并选择竞品

    明确了分析的产品以及分析的目标后,接下来就可以寻找并选择竞品了。竞品的查找方式有很多,如:
    (1) 行业分析报告
    (2) 行业媒体
    (3) 竞品官网
    (4) 已有竞品分析报告
    (5) 搜索引擎关键词搜索
    总之,就是通过各种渠道,获取竞品信息。

    3. 定义分析维度

    选择完竞品,接下来就需要定义分析维度。不同的产品,其竞品分析的维度不同。一般的分析维度,都包含如下几个方面:

    • (1) 竞品基本信息
      竞品所属公司,公司愿景
      竞品发展历程
      竞品的运营数据

    • (2) 竞品的目标用户

    • (3) 竞品的产品定位

    • (4) 交互与视觉

    4. 竞品数据收集

    明确竞品、定义分析维度后,接下来就可以展开竞品数据的收集。这部分数据,可以从以下渠道获取:
    (1) 官方渠道:公司官网、公司财报、公司对外数据;
    (2) 行业研究:行业分析报告、第三方分析报告、产品体验报告;
    (3) 服务体验:产品体验报告、官方知识库;

    5. 比较和分析

    针对分析目的,运用上述收集的数据,选择合适的分析方法,分析总结,形成竞品分析报告,分析报告通常为文档形式,或者PPT的形式。
    在收集数据的同时,还需分析目的和数据特性,选择合适的分析方法。这里列举一些常用的数据分析方法:
    (1) SWOT分析法 – 针对索要分析的竞品,从“优势、劣势、机会、威胁”四个维度进行比较和梳理
    请添加图片描述
    (2) YES/NO法 – 适用于功能层面,将功能点全盘列出,具有该功能点的产品标记为yes,没有的标记no,通过对比可以清晰的了解竞品间功能点的差异
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    (3) 评分法 – 这个方法在用户研究中常会用到,通常适用于定量研究的问券调查中,即给出1-5分的区间,根据产品中的某一个方面或某点进行打分
    请添加图片描述

    (4) 分析描述法 – 指将不同的产品特性以比较的形式描述出来
    请添加图片描述

    参考

    http://www.woshipm.com/ 人人都是产品经理
    http://www.woshipm.com/pd/5098884.html 为什么做竞品分析
    http://www.woshipm.com/pd/209389.html 产品分析与竞品分析
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/57565713 如何做好竞品分析

    原创不易,如果本文对您有帮助,欢迎关注我,谢谢 ~_~

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如何分析竞品数据