新手如何做市場分析?

本文為我的產品之路學習課程的第二課《市場與競品分析之市場分析》學習筆記,課程來自起點學院《90天產品經理實戰班》,如果剛好可以幫到你,那么我深感榮幸;如果有表達不當之處,歡迎指正。

本節課由吳季丹老師(PPTV初創成員,前PPTV移動產品負責人,前阿里音樂產品總監)傾情分享,課程內容及我的思考整理如下:

目錄

1.為何去做市場分析

2.如何做市場分析

3.市場分析案例(蝦米音樂)


·1.為何去做市場分析

·定義市場:商品服務交易的地方

·三要素:購買者,購買力,購買欲

·市場分析:對市場容量,市場規模市場特性等相關內容進行的實事求是的經濟分析及預測

·市場分析的要求:客觀真實,系統嚴密,信息加工(有參考價值),決策導向

·市場分析的重要性:

1.對于公司而言

策略制定的基礎

規劃實施的保障

商業模式構建的基礎

2.對于個人而言

快速了解行業

提高行業理解力及融入度的好辦法

培養個人系統性思維及信息加工能力

·互聯網市場分析

·工具屬性

·跨行合作

·用戶量大

·需求復雜

·技術導向

·剛需行業

·互聯網+

·細分市場

·發展預測

·用戶引導

·政策風險

·盈利風險

個人理解:

電影,音樂,共享單車,視頻都是市場。市場分析把握人錢欲。

·2.如何做市場分析

·市場分析的方法

·面(宏觀 行業背景)

? ? PEST宏觀分析

? ? 波特五力競爭態勢

? ? 行業技術趨勢

·線(中觀 市場現狀)

? ? 市場階段

? ? 市場規模

·點(微觀? 個體分析)

? ? 商業畫布

? ? SWOT分析

? ? 用戶調研


·面(宏觀 ?行業背景)

·PEST宏觀分析

·PEST模型分析

PEST分析是指宏觀環境的分析,通過政治(political),經濟(economic),社會(social),技術(technological)這四個因素來分析企業所面臨的狀況。

·舉例:共享汽車

·P ?節能減排,疏通交通,解決擁堵

·E ?人均可支配收入提高,工具變現,時間變現

·S ?駕照為基本,車牌難求

·T ?車聯網,AI

·波特五力競爭態勢

·波特五力模型分析

·

波特五力模型分析一個行業的基本競爭態勢(完整的供應鏈)。競爭的五種主要來源,即供應商和購買者的討價還價能力,潛在進入者的威脅,替代品的威脅,以及最后一點,來自在行業內競爭者的威脅

·供應商

·購買者

·潛在進入者

·替代品

·行業內競爭者

·舉例:共享汽車

·行業技術趨勢

PS:多閱讀科技資訊,行業報告(新浪微博,36Kr,虎嗅等)?

·技術趨勢

1.觀察技術發展規律

2.專家意見

3.監控與情報

4.歷史對比

·舉例:共享汽車

PS:查閱資料可百度新聞,知乎等

·未來會是什么樣子?

·無人駕駛

·車聯網

·純電動

·智能輔助

·線(中觀 市場現狀)

·波士頓矩陣分析

波士頓矩陣(BCG Matrix),又稱市場增長率 - 相對市場份額矩陣。

以發展率和相對市場份額為坐標,將業務分為:明星業務,奶牛業務,瘦狗業務和問題業務四種。這種方法的和核心在于,要解決如何使企業的產品品種及其結構適合市場需求的變化,只有這樣,企業的生產才有意義。同時,如何將企業有限的資源有效地分配到合理的產品結構中去,以保證企業受益,是企業在激烈競爭中能否取勝的關鍵。?

·波士頓矩陣= 市場規模(增長空間)+ 市場階段(增長速度)

·市場階段

·導入階段(剛開始,比如共享汽車)

·發展階段(已經有很多家在做了)

·成熟階段(商業模式足夠成熟)

·退出階段(收入不再增長,有新的替代者)

·市場規模

·市場規模

·市場規模主要是研究目標產品或行業的整體規模

·可能包括目標產品或行業在一點時間內的產量,產值等

-具體根據人口數量,人們的需求,年齡分布,地區的貧富度調查所得的結果。

·如何計算市場規模

·從供應端和專家得到的信息和數據,并以此進行市場推算

·從消費端進行分層抽樣再進行數據匯總

·同時采集供應端和消費端數據,并進行數據交叉驗證

·舉例:如何計算市場規模- 共享汽車

·全中國共享汽車的市場規模?

·中國人口基數:M人

·中國每日出行用戶規模:M*60%人

·私家車用戶量:N

·公共交通每日運力:X人

·人均城市內交通消費:R元

·共享汽車的市場規模預算計為每年等于(0.6M-2N-X)R*365

·點(微觀? 個體分析)

·商業畫布

·商業畫布九問

·1.【解決痛點】是為了解決哪些具體問題?

·2.【解決方案】你如何解決這些痛點?

·3.【命中G點】是否能用一句簡明扼要的話讓新用戶產生濃厚興趣?

·4.【目標用戶/市場】你的目標用戶或市場是什么?

·5.【渠道】目標用戶都分布在哪些地方?

·6.【收入分析】營收模式會有哪些?

·7.【成本分析】直接,可變和間接成本是什么?

·8.【核心指標】哪些指標能直接體現出核心表現?

·9.【門檻優勢】是否有建立競爭壁壘的方式?

·舉例:滴滴打車

·

·SWOT分析

SWOT分析實際上是將企業內部外部條件各方面內容進行綜合和概括,進而分析組織的優劣勢,面臨的機會和威脅的一種方法

·SWOT

·優勢(strengths)

·劣勢(weakness)

·機會(opportunity)

·威脅(threats)

·舉例:共享汽車

·S ?純電技術,政策利好

·W 管控和維修成本過高

·O 車牌,交通,停車等社會問題日趨嚴重

·T ?準入門檻較低,無核心競爭力

·范例:當PPTV準備進入機頂盒市場之前,做的SWOT分析

·

·用戶調研(用戶研究)

1.問卷調查

2.用戶訪談

3.用戶畫像

4.數據分析

1.問卷調查

~問卷設計

設計流程:收集所需資料>>研究問卷形式>>列出標題和各部分項目>>修改及測試>>項目分析重新修訂>>正式測試

設計原則:客觀,必要,可能,自愿

~問卷設計- 用戶滿意度調查

·

2.用戶訪談

一種定性的研究方法,用于定位問題,挖掘問題背后的用戶需求

·訪談要求:

1.生活化提問避免傾向性問題

2.關注用戶的體驗

3.傾聽與追問

~方法技巧

·

3.用戶畫像

是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型

·產品經理如何進行用戶畫像:

1.目標用戶的選擇可參考行業,競品進行分析

2.參考相關產品的周圍人員的使用習慣及場景

3.初步建立用戶標簽體系

4.后續通過市場反饋進行用戶畫像的修正

·舉例:共享汽車的用戶畫像

·

4.數據分析

用適當的統計分析方法對收集的數據進行分析,提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程

·分析步驟:獲取數據,模型選定,推斷分析

1.獲取數據

·常見第三方統計工具:

·Alexa,中國網站排名,網絡媒體排名(iwebchoice),Google Analytics,百度統計,友盟

2.模型選定

~漏斗分析法

·描述某個流程的每一步向下的流動率

·舉例:會員支付流程

會員充值頁面的打開—100%

點擊充值按鈕—60%

選擇支付渠道—30%

操作支付頁面—20%

支付確認—15%

~AARRR模型

·獲取,Acquisition--如何獲取用戶

·激活,Activation--如何提高用戶活躍度

·留存,Retention--如何提升用戶留存率

·收入,Revenue--如何提高收入

·推薦,Refer--如何引導用戶推薦產品給其他人

3.推斷分析

·

·3.市場分析案例(蝦米音樂)

·蝦米音樂- 行業背景分析

·宏觀經濟

·PEST

·- 音樂版權保護基本成熟(政治)

·- 經濟發展緩慢,但娛樂消費力不減(經濟)

·- 明星社會影響力不減,90后00后成追星主力(社會)

·- 4G網絡普及,流量成本降低,VR AR技術(技術)

·競爭態勢

·五力模型

·- 音樂版權方越來越強勢(供應商)

·- 用戶已習慣對音樂付費(購買者)

·- 潛在進入者威脅相對少(潛在進入者)

·- 替代產品消費成本高,如演唱會,CD (替代品)

·- 行業內競爭激烈,同質化競爭趨勢明顯(行業內競爭者)

·行業技術預測

·音樂行業預測

·- 電子唱片消費增加

·- 專業唱片及口水歌爆款占據內容兩端

·- 音樂平臺與上下游企業的合作增多,如合作造星

·- 新興技術如VR可刺激產生新型的音樂社交互動

·市場階段

··成熟階段

··基本為寡頭競爭態勢,如阿里音樂集團,酷狗及QQ音樂組成的音樂集團,網易云音樂等

·市場規模

··市場規模較大

··僅數字音樂行業2015年產值就有近500億元

··整體音樂產業2015年有超3000億元的產值

·SWOT分析

··優勢,用戶基數大

··劣勢,內容庫構成復雜,用戶尋找優質版本成本較高

··機會,音樂大產業融合

··威脅,競品的轉型及上游音樂公司

·用戶研究

··用戶畫像

·- 16~35歲為主力

·- 愛好音樂

·- 有一定消費力

·行業數據分析

·- 人均音樂消費近200元

·- 人均聽音樂時長137分/日

·蝦米音樂- 市場分析結論

·在音樂產業中獲得更多收益可從以下方面入手:

·- 線上,獨家音樂內容;長尾用戶的滿足;跨行業合作增加音樂的多場景使用,如VR,智能音箱等

·- 線下,造星;音樂會,直播等

·- 周邊,音樂季明星周邊,促使流量變現


·課后思考:共享汽車的市場機會如何?

以上


寫在最后

由于一些必須要去做的事及其一些借口,導致我的轉化率極低,日后慢慢補上來


最后編輯于
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