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作者从自身经验出发,分享了完成 B 端硬件产品行业分析和竞品分析的方法并进行了梳理
总结,希望能够给你带来一定的启发。
做竞品分析的时候,公认的 B 端产品比 C 端产品难,硬件产品比软件产品难。
看了网上各种分享总结,发现一方面 B 端硬件产品的竞品分析实在少;另一方面很多人看
待问题的视角很高,文章里面所谓“道”的层面的东西远远多于“术”的层面的东西。换
句话说,不具备很强的实操指导性。
这一年多来因为数篇劣作,身边陆陆续续聚集了一圈做硬件产品的朋友,大家在交流的时
候经常反馈 B 端硬件产品的行业分析及竞品分析很难做,也尝试过从自己的经验里面提炼
总结,却感觉离方法论还差临门一脚。希望本文能起到抛砖引玉的作用,对大家有点启发
。
我将行业分析与竞品分析放在一起,概因为 B 端的硬件产品往往是行业整体解决方案的一
部分。这里我想举一个例子:某“零售行业数字化解决方案”。
引言:B 端硬件与行业解决方案的关系
此“零售行业数字化解决方案”的定义如下:
针对线下零售场景数据缺失,无法用数据驱动决策的痛点,旷视基于业界领先的计算机视
觉算法及物联感知终端体系,自主研发出”云”、”端”结合的零售智能化解决方案,可
多维度感知线下零售场景中各类数据,并通过对数据的融合分析和深度挖掘,帮助商家提
升店务运营人员的能力边界、优化经营策略与供应链管理,以在门店数据化进程中实现降
本增效的目的。
其应用场景如下所示:
其核心硬件产品举例如下:
应用场景中的“客流分析与轨迹热力”,属于新零售商铺内人-场交互信息的一部分,借
助智能相机进行捕获,可以更好的把握商品陈列逻辑,并提炼出用户画像中的兴趣偏好属
性和意识认知属性,具体内容可见《新零售环境下,如何快速精准触及目标受众?》。
这款硬件产品的核心功能在于动态人脸识别检测、高底库实时比对识别及人员属性识别。
试想你在对其竞品分析,你所需关注的就不仅是市面上类似的人脸识别相机,更应该是 AI
智能感知硬件设备如行为分析仪等;也不仅要关注光圈、快门、ISO、焦距、景深、曝光
等相机自身的参数,还要关注其 AI 算法能力。
B 端硬件如果脱离系统独立存在,有时是无法发挥最大作用的。产品服务于方案,方案服
务于行业。如果在做 B 端硬件产品竞品分析时,忽略行业忽略方案只关注产品本身,就很
可能抓不住重点。
我的策略是以产品定行业,以行业定竞品。所以在做竞品分析之前,优先进行了行业分析
。
一、行业分析
必须在对行业有了清晰深入的了解之后才能谈得上分析(具体操作可见《硬件产品经理如
何构建自己的知识架构》),我所在的行业可这样归类:IT 通讯业大类——卫星通信行业
——卫星通信地面端系统。
涉及到商业信息,以下附图多为举例。
1.1 行业数据收集(图中数据仅为示例)
如何以最快的速度从整体层面了解一个行业的发展状态,市场容量及发展趋势?研究院所
发布的官方行业报告是一个非常重要的数据来源。
1)工具:淘宝/企查查
2)实操步骤:图方便,我在淘宝上直接购买了通信行业的行业报告;随后登录企查查(
需为 VIP 账户),在首页的“应用”内找到“行业数据”,进入“行行查”,查询所在行
业的信息,两相结合,得出全面准确的行业图表
3)实操建议:淘宝购买行业报告——使用企查查内的“行行查”功能,找到行业信息—
—结合两者得出全面图表
1.2 竞争公司原始数据收集(图中数据仅为示例)
如何深挖数据,找到真正的竞争公司,我使用了三种数据收集方法。
(1)百度搜索-爬虫筛选(图中数据仅为示例)
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supeerzdj
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