竞品分析报告结构（结构并不固定，供参考）：
体验环境
市场状况（市场容量、竞争格局、市场占有率分布）
行业分析（历史变化、发展趋势）
需求分析（扮演用户、选择研究对象）
确定竞品（产品咨询收集、选择服务/目标用户相同或类似的产品）
竞品对比（多种分析方法）
商业模式异同
业务/产品模式异同
运营及推广策略
归纳和结论
三、常用分析方法：
1、用户体验五要素法
战略层
（企业愿景、产品定位、需求把控、用户习惯、商业模式）
范围层
（主要功能、核心功能、次级功能、功能架构、业务流程设计）
结构层
（信息架构、常规功能、特色功能、实现情况、用户流程分析）
框架层
（操作情况、刷新、页面跳转、查询、交互框架、界面设计、导航设计、标签设计、细节点）
表现层
（视觉表现、布局、配色、排版）
2、Yes/No法：
主要适用于功能层面，简单来说就是将功能点全盘罗列出，具有该功能点的产品A便标记为“Yes”，没有该功能点的B产品标记为“No”，通过比对可以清晰地了解功能点上产品间的异同。
3、评分法：
这个方法在用户研究工作中常会用到，通常适用于定量研究的问卷调研中，即给出1-5分的区间，根据产品中的某一方面或某点进行打分。
4、分析描述法：
指将不同产品特性以比较的形式描述出来。
5、SWOT分析法：
针对所要分析的竞品，从“优势、劣势、机会、威胁”四个维度进行比较和梳理。
6、base+Solution分析法：
base:目标用户是什么？目标用户的核心需求是什么？通过什么解决方案能够满足？同其他产品相比，解决方案有什么差异化和卖点？如何推广营销？市场效果如何？
Solution:解决方案如何实现？还有多少空间？陌生用户进来如何使用？信息组织、交互如何？为什么要这么做？是否符合用户预期？配色、UI是否符合用户审美？用户会在哪里困惑？用户打开产品的频率如何？用户是否会向他人推荐产品？
7、Kano模型（卡诺模型）：
Kano模型
8、四象限分析法：
多在问题点罗列或安排下步计划时使用，可将自身产品的要素、特点、功能点、问题点根据实际情况和对比分析划归为四个象限区域，如急需改进区、竞争优势区、次要改进区、继续保持区。
9、比较研究法：
设定分析目标，将同类功能模块或外观细节编组作表，根据比较结果作进一步分析。
10、不同维度下的比较方法：
根据具体需求可选择就某一问题点来比较、某一功能点来比较、某一核心点（焦点）来比较等。
四、报告辅助方面：
1．数据的引用
报告中针对用户体验方面的要素很容易夹杂过多的主观因素，譬如我们容易下这种结论“这种设计我不喜欢，所以它是不好的！”这类主观的评断。在一份竞聘报告中，如果为了说明某一条，那量化的数据必然是重要参考依据之一。所以，数据变得比较富有说服力。
数据从何而来？月活排名可以来自Appannie、UsageIntelligence，网站排名来自Alexa。其他数据包括百度指数、淘宝指数、易观智库、CNNIC、艾瑞咨询、新浪微博、微信、上市公司财报等都是比较主流的平台和渠道可以作为数据来源。
2．对比时有截图作参照
这方便读者了解，也在一定程度上有利于保证整份报告保证清晰可读、重点凸显、结论突出。
3．必要时可加任务或案例
任务和案例起到的作用一是佐证，二是便于读者清晰地能够在相应的场景下理解。比如当比较A产品的某项功能或业务逻辑上的问题时，如果引入一个贴切的典型案例或一个模拟的任务会让读者更加有代入感，更便于说明。
另外，在这里也可以适当的引入真实的用户评论。
一、原理
“细分是一切分析的本源！不细分无分析！” 这是我们学习细分分析时常见的一句话，对细分分析冠于如此高的评价，不只是因为它在分析方法上的强大，更重要的是在当前流量红利逐步消逝的时代，笼统的网站统计和网站分析已不能满足需求，我们更迫切需要以数据驱动 精细化运营 ，需要对用户行为的每个点进行细分，才能挖掘到隐藏在其行为背后的真正影响因素，我们常见的RFM模、 漏斗分析 最基础的原理就是细分分析。就像绘画大师在作图时对每个像素都需要仔细斟酌一样，优秀的用户运营官，会对用户行为的每个步骤每个维度透彻细分分析。
二、分析方法
细分分析在分析方法上一般有两种，一是逐步细分细分，二是维度交叉分析。
1、 逐步细分分析
逐步细分，顾名思义，是根据分析要求由粗到细、由浅入深，逐步进行细分的过程。当然，这里的步骤我们有多种解释，可以理解为用户行为分析中的漏斗分析步骤，比如第一步是什么，第二步是什么；也可以理解为包含分解上的步骤，比如按地区逐步细分，中国可以细分为广东省、北京市、河北省等省市，广东省又可以细分为广州市、深圳市等，广州市还可以继续往下细分到各区、县等。
2****、维度交叉分析
维度交叉分析，是一种立体分析方法，是比较体现一个人分析水平的细分方法。它是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法。常见的综合交叉分析应用有四象限分析法、RFM模型等。
四象限分析法，按照两个维度交叉分析，在四个象限中对所有内容进行拆分，一般斜对的两个象限（如第一象限和第四象限、第二象限和第三象限）是相对立的，而且是壁垒分明的。如我们常见的获客渠道分析，需要按照质量和数量两个维度综合交叉分析，将所有渠道按照高质量低数量、高质量高数量、低质量低数量、低质量高数量这四个象限进行分析归类，自然就能选出roi最高的推广渠道。
RFM模型比四象限分析法包含的维度更多，拆分更细，它按照交易频率、最近交易时间、交易金额，将用户划分为重要挽留客户、重要发展客户、重要保持客户、重要价值客户、一般挽留客户、一般发展客户、一般保持客户、一般价值客户等8种类型。按照用户在不同维度上的行为展现进行归类，有针对性运营。
三、数极客对细分分析的应用
数极客用户行为分析系统对细分分析可谓应用到了极致，不仅对逐步细分进行了多模块应用，而且对维度交叉分析也进行了灵活的融合。
1、 事件分析、转化分析、用户分析等众多模块应用了维度细分
很多用过数极客分析系统的人都说，数极客对维度拆分的细致程度是我们最为欣赏的。它按用户个体属性，按照性别、年龄、用户角色、用户等级、所属城市等十几各维度对用户属性进行了细分；对每次访问的会话，按照应用版本、设备类型、设备厂商品牌、设备名称、操作系统名称等十几个维度进行了分析；对访问渠道，按照访问渠道类型、访问渠道名称、搜索关键词等维度进行了细分；对推广分析，按照投放媒体、广告名称、广告媒介、广告内容、关键词、着陆页等维度进行了细分。这几十项维度细分指标，对 网站用户行为分析 和 APP用户行为分析 均适用。
2****、 漏斗分析融 合逐步细分和维度交叉分析
数极客的 漏斗分析 ，把转化过程按照步骤进行纵向细分，通过对用户行为每一步细致流入流出分析，找到影响用户转化的关键因素。同时又能按照访客类型、访客性别、年龄、来访地区、来访渠道等几十个用户属性维度、会话属性维度、推广渠道维度对漏斗横向细分。横纵交叉综合分析，让影响转化的每个环节、每个因素都展现的清楚明白，一目了然，摸清关键点，自然能快速提升转化率。以下为漏斗分析按照用户类型拆分的对比图。
四、客户案例
某互金企业想要了解哪些渠道带来的注册用户较多，按照访问渠道名称进行细分分析，发现SEM依然是比较高效的获客渠道，而通过今日头条带来的用户量相对就比较少了。然后按照推广维度进一步细分，通过广告名称、广告内容、投放媒介、关键词、着陆页等维度细分分析和转化漏斗分析发现，投放的四个不同内容广告，只有一个访问量较高，其余三个几乎没有访问，后期对访问量较低的广告进行了优化跳转，提升了今日头条的获客量。
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