1.如何写互联网产品分析报告
SWOT分析方法是一种企业内部分析方法,即根据企业自身的既定内在条件进行分析,找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。
其中,S代表strength(优势),W代表weakness(弱势),O代表opportunity(机会),T代表threat(威胁),其中,S、W是内部因素,O、T是外部因素。按照企业竞争战略的完整概念,战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。
介绍POWER SWOT分析法。POWER是个人(Personal)、经验(Experience)、规则(Order)、比重(Weighting)、重视细节(Emphasize detail)、权重排列(Rank and prioritize)的首字母缩写,这就是所谓的高级SWOT(POWER SWOT)分析法。
首先对于任何一份分析报告,开篇的点题和背景介绍都很重要,因此前面应该有这样几部分:1、行业概述。 介绍互联网的背景(发展情况及发展趋势)。
介绍产品对应市场情况(市场规模、用户群体、产品组成及竞争情况、有何新趋势)2、产品概述 产品的战略定位与目标 产品的发展历程(针对已有的产品) 产品的发展规划3、用户需求分析 用户特点分析 用户需求收集与总结(出现了哪些需求,哪些还未被满足或较好的满足,便于后面提出优化方案)4、产品功能分析(功能列表、主要业务流程介绍,便于后面对比优缺点) 行业背景和产品都介绍之后,就该通过SWOT搭建产品分析的核心框架了。5、产品优势分析 用户体验方面 功能设计方面(包括横向和纵向,即功能是否全面,流程是否完善、简便) 资源、性能方面6、产品劣势分析(同上分为3个方面)7、行业竞争分析(从上面3个方面对行业内同类产品进行横向比较) 最后结题并总结8、产品发展建议通过优劣势及竞争对手分析,自然而然导出机会分析。
哪些优势需要巩固和发扬,如何规划。 哪些劣势需要弥补和完善,如何规划。
哪些行业机会、新需求可以满足,如何规划。
2.如何写互联网产品分析报告
SWOT分析方法是一种企业内部分析方法,即根据企业自身的既定内在条件进行分析,找出企业的优势、劣势及核心竞争力之所在。
其中,S代表strength(优势),W代表weakness(弱势),O代表opportunity(机会),T代表threat(威胁),其中,S、W是内部因素,O、T是外部因素。按照企业竞争战略的完整概念,战略应是一个企业“能够做的”(即组织的强项和弱项)和“可能做的”(即环境的机会和威胁)之间的有机组合。
介绍POWER SWOT分析法。POWER是个人(Personal)、经验(Experience)、规则(Order)、比重(Weighting)、重视细节(Emphasize detail)、权重排列(Rank and prioritize)的首字母缩写,这就是所谓的高级SWOT(POWER SWOT)分析法。
首先对于任何一份分析报告,开篇的点题和背景介绍都很重要,因此前面应该有这样几部分:1、行业概述。 介绍互联网的背景(发展情况及发展趋势)。
介绍产品对应市场情况(市场规模、用户群体、产品组成及竞争情况、有何新趋势)2、产品概述 产品的战略定位与目标 产品的发展历程(针对已有的产品) 产品的发展规划3、用户需求分析 用户特点分析 用户需求收集与总结(出现了哪些需求,哪些还未被满足或较好的满足,便于后面提出优化方案)4、产品功能分析(功能列表、主要业务流程介绍,便于后面对比优缺点) 行业背景和产品都介绍之后,就该通过SWOT搭建产品分析的核心框架了。5、产品优势分析 用户体验方面 功能设计方面(包括横向和纵向,即功能是否全面,流程是否完善、简便) 资源、性能方面6、产品劣势分析(同上分为3个方面)7、行业竞争分析(从上面3个方面对行业内同类产品进行横向比较) 最后结题并总结8、产品发展建议通过优劣势及竞争对手分析,自然而然导出机会分析。
哪些优势需要巩固和发扬,如何规划。 哪些劣势需要弥补和完善,如何规划。
哪些行业机会、新需求可以满足,如何规划。
3.一份互联网产品分析报告,怎么评价
1.你的资源(信息渠道:对手、市场、产品等等,投入时间,效率,环境)都不可能和产品团队相比,这也注定你的眼界和深度停留在很基础用户的阶段,如果你能写出领团队leader艳惊的分析报告那肯定是有人代笔了;
2.你做了越轨的事:分析报告想写出来很容易,但想想写出深度、写出彩来太难,没有深入观察整个产品,时刻关注市场、用户需求的基础,必然决定了不是随便一个人就能写出分析报告的。整个 产品的发展思路和运作流程也是有了一定安排(至少在决定产品走向的leader心中)的,所以对产品的宏观把控和相应优缺点早已在团队leader脑中形成,你写这份毫无亮点的报告一点意义都没有。对leader来说这只是浪费时间和经历而已,或许还会被当成笑话讲给同事;
吐槽完你,再给出我的一些建议把(听不听由你,我是做产品的,所以只给产品):
2.找出自己的优势:你的报告逻辑性就有问题:有横向分析却没有纵向。你的优势绝不是比较同类产品的不同来得出垃圾结论,而是应该分析产品不同版本做出的改变,然后再写一份自我推荐,在其中流漏出来,给人一种:我关注你们产品很久了,我对你们产品很热爱,的感觉。如果你能再在其中表现出对互联网产品的狂热那再好不过;
3.认真写自我推荐、反复修改(可以请同学帮忙修改):带我入门的老师对细节要求很严(他在腾讯、新浪都干过,据他说大公司都是这样要求的),一个字体大小的不同他一眼就可以看出来,这也直接导致我在他手里没少挨批,不过也学到很多(扯远了)。所以,大公司对细节要求还是很严的,看到你的推荐信中的细节错误会给人留下不好印象(第一印象很重要)。因此,你一定要确保你所发给团队的是一份你能做到最好的文章,千万不要给团队一种怠慢的感觉;
4.如果你能去面试:如果幸运的得到面试的机会,你能做的就是设计一下面试中你表现的情绪:对其产品的热爱、对互联网的热爱。因为对于大二学生来讲,你很难有足够的点去打动他们,有的也只是不切实际的热爱了(不过你能早出校门一步也证明你相对于同学的优秀,这点很赞)。面试前建议你列出产品的几点不足和优势,不要夸夸其谈,一定要落到实处。正确的废话会令务实的产品经理反感的。设计一下你要说的话吧,不然很有可能没说几分钟就无话可说了(我第一次就是这样)。
吐槽你的内容或许会招来很多批评,我先解释一下吧:每一个用户都是产品经理,但大多只是自己的产品经理,他知道自己要什么,但却不知大众要什么。他们总以为自己找到了产品的诸多不足,进而认为做这产品的是猪,换我来就会很牛叉,这是最普遍、可笑的想法。切记:你有可能半个月才想、看、用这个产品,但团队都是天天在做,也天天测试,查看内部数据、探寻竞品数据,你以为以你外部的眼光在毫无事实支撑的情况下可能提出建设性意见?别做梦了!少年,听我一句劝,放弃你这篇毫无营养的废品吧,找到自己的位置,努力在已有水平表达自己的热爱和兴趣吧,不要去做不切实际的东西了。最后一句:顺畅的交流往往是决定是否要你的关键,祝你好运。
4.如何做好互联网产品的数据分析
要想做好数据分析,有以下4个关键点:
(1) 业务调研:理解业务是基础,否则分析是无本之木。
(2) 创新思考:广阔的知识面和积极的思考力,是分析思路的源泉。
(3) 逻辑推理:对数据指标做出正确的归因和判断。
(4) 可行建议:产生对业务切实有效的改进建议和执行方案。
业务调研”是数据分析的起点,也是获取分析思路的基础,但需要兼具深度和广度的“创新思考”,才能获取更独到的分析思路。分析思路也可以认为是统计数据的角度,完成数据统计后,需要“逻辑推理”来保证从数据到结论判断的正确性。最后,用“可行建议”来保证分析结论的落地执行,产生可量化的业绩。这就是数据分析从业务中来,回业务中去的完成过程。
换个角度说,可以把这四个关键点分解为数据分析的5个执行步骤:
选择分析主题、确定方案思路、实现数据统计、产出分析报告、推进业务落地。
业务调研和创新思考决定了“分析主题”的高低和“方案思路”的好坏;逻辑推理决定了从统计数据得出的“分析报告”是否可信;可行建议决定了分析报告的“业务落地”效果。做好这四个关键,才能确保数据分析项目的每个步骤都卓有成效,最终产生业务改进。
加入数据技术领域的三步曲
如果有技术背景的朋友想入行,应该做哪些准备呢?通常,首先决策想成为偏重业务的数据分析人员,还是想成为偏重技术的数据建模人员。这两种人在技术基础和掌握的领域知识面上均有所差别。偏重业务的数据分析人员不需要有深入的数学和统计学背景,更需要对业务的深刻理解、灵活的头脑和清晰的逻辑,在学习时偏重很多与业务分析相关的领域知识,如经济学、心理学、营销学,甚至财务和企业管理方面的学科。偏重技术的数据分析人员需要有良好的数学和统计背景,专注于数据挖掘和机器学习的算法原理与应用场景。但无论选择哪个方向,下面三个项准备均需要做好:编程技术、项目实践和理论学习。
5.互联网产品经理如何分析数据
显然,这里所说的数字和数据,不是指我们每月银行卡里面多出来的那个,而是产品的数据,其中包括行业整体数据、网站运营数据、用户数据、广告投放/转化率数 据、业务/产品销售量数据、产品投入/收益数据等等,所有这些数据构成的综合指标,将决定一个产品经理的业绩评定——当然,最终反映出来的,可能就是个人 银行卡里的数字。在数据指标是很科学的体系的情况下,数据分析得出的结论确实比主观的臆断会更具有确定性和说服力。那么,产品经理在管理一个互联网产品时,到底需要关注哪些数据呢?一般来说,我们主要关注的有以下几个方面:1.网站流量数据。比如访问量、点击量、浏览量、转化率、停留时间等等。以上是基础的指标,但结合到几十万网页还有不同来源、不同时间的时候,就是非常复杂数据体系了。 2.网站用户数据。比如用户人口的属性特征:年龄、性别、行业、职位、地区等等;另外,还有用户行为特征:登录次数、注册数、注销数、点击数、收藏数、操作数、订购量等等。3.访谈数据。可能有些公司会做一些调查问卷,如果能够按照统计学规范设计成量表,那么这种访谈数据也是很有价值的。一般的统计就能从里面了解不少信息,如果问卷设计合理,还可以利用多元统计的方法进一步挖掘更深入的信息。4.财务数据。比如总销售额、毛利、纯利润、成本、广告投放额等。产品是不是赚钱,能赚多少钱,是一个产品经理关注的重点,也是追求的目标。5.外部来源数据:行业市场份额、竞争对手数据等。6.搜索引擎数据:搜索引擎来源比例、SEM流量所占比例、搜索关键词以及各个关键词产生的PV值等。 以上这些数据,是我们经常需要经常用到的,具体在使用的时候,还可能需要根据产品性质不同、KPI不同和职责不同,来选择不同的数据类型,因为市场部和BD和老板所看的数据都是不一样的。对于一个产品经理来说,他不只需要像一个市场分析者或者财务分析者一样了解数据结果,更要通过这些数据的积累和经验进行更加细化的分析和研究,从而了解用户是如何创造出这些数据的,以及为什么创造出这样的数据。只有做到了这些,才能将繁琐枯燥的数字转化为运营能力的提升。那产品经理如何才能做好数据分析呢?首先,要拥有一个好的统计系统,没有好的数据来源,再强的分析能力,也没有用武之地。现在互联网上提供很多,如CNZZ,当然也可以根据产品情况有针对性地进行自主开发;其次,要持续关注数据的变化,最好有专人负责数据汇总和解读。运营数据分析是一个数据持续积累和研究的过程,越多越细致的数据,越能从中获得有价值的分析结果。第三,要定出产品的主要考核指标,并进行定期的周度、月度、季度、年度或者某一个特别事件的专项数据分析,从而了解一个阶段内的发展过程,了解发展趋势;第四,需要采用一些图表,以增强数据的可读性。有时候,再好的语言和文字,也不如一张图来得简洁明了;
最后,除了自己的产品外,我们还需要时刻关注行业数据的变化,以及中国整体网民对同类型产品的偏好度、用户属性和变化情况。目前也有很多第三方公司提供这类报告,比如艾瑞、CNNIC等。总而言之,数据分析是一个过程漫长,事务繁杂的工作,但只要你对它保持足够的重视程度,坚持不懈地去做,却可能有意外的收获。
6.如何做互联网产品的竞品分析
给你一套竞品分析的模板
1、市场趋势、业界现状;
2、竞争对手的企业愿景、产品定位及发展策略;
3、目标用户;
4、市场数据;
5、核心功能;
6、交互设计;
7、产品优缺点;
8、运营及推广策略;
9、总结&;行动点。
除了定期输出竞品分析报告外,我建议情报收集&;竞品分析工作要持续地搞下去。坚持每天收集行业情报,每月定时输出一份竞品分析&;行业情报报告,然后再与团队成员沟通,一起头脑风暴。坚持搞个半年一年,不仅可以让你对行业动态了如指掌,而且也能提高自己的市场敏感性。
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