编辑点评：一款电商竞品分析软件
电商竞品价格分析软件是一款很好用的竞品分析工具，通过这款工具运营者可以进行电商店铺数据分析，帮助你更好的进行店铺的商品优化，轻松提高店铺的营业额。
“秒杀”模块竞品分析报告
项目背景
秒杀功能是一种典型的单品促销活动，秒杀的特点：限时、限量。
对平台方来说，秒杀有利于用户的拉新和促活；对商家端来说，可以利用它引流，增加订单数。因为业务需求，产品计划增加秒杀模块，因此此次主要针对各大电商类app的秒杀功能进行对比分析。
二、竞品概述
在竞品选择上，知识兔选择淘宝、京东、拼多多这几种体量最大、且是全品类的头部产品；除此之外，还选择了唯品会、一淘、网易严选等垂直类电商产品作为竞品对比。
三、竞品目标功能对比
1. 秒杀入口
1.1 位置
秒杀入口通常位于首页首屏，不过因为电商产品的特性，经常有各种大型运营活动，为了增加当前活动的曝光，会直接在首屏插入活动入口——此时秒杀就会被推至首页二屏甚至三屏。
1.2 入口形式
秒杀的入口通常有两种形式：
和其他运营入口一起组成一整个运营模块，通常包含模块标题、倒计时、场次信息、商品图、价格等信息；
——适合综合性电商、或者商品品类、活动等信息非常丰富的产品，比如：淘宝和京东。
秒杀作为单独的一个模块展示，此时可以单独展示主推商品，除了模块标题、倒计时、场次信息之外，还可以展示每个商品的商品图、价格对比、甚至商品名称等；除了常规模块之外，也可以使用侧滑方式，增加后续商品的曝光和点击。
——适合垂直类、品类相对单一简单的产品，或者需要通过秒杀模块来带动用户活跃、增加订单数等，比如：唯品会、京东到家。
2. 秒杀活动页
2.1 秒杀页结构
对比淘宝、京东、拼多多、严选、蘑菇街，知识兔可以看到，这5款产品整体的大结构都是秒杀场次导航+商品运营模块。淘宝、京东、拼多多都在页面底部配置了标签栏来承载更多的功能信息。
2.2 秒杀场次
淘宝、京东、拼多多的秒杀场次频繁（淘宝一天13场，京东场，拼多多24场）——这也和平台本身商品的丰富度有关。
严选和蘑菇街的场次相对较少，分别为4场、6场，场次的时间集中在用户活跃的高峰期：中午和晚间。为了给用户呈现丰富秒杀场次，二者都采用了显示昨天+明天的场次（一倍）的方式。
2.3 运营模块
因为背靠海量的商品和商家，淘宝京东二者的运营模块非常丰富，从常规推荐，到热抢、即将售罄、品牌、返场、专属推荐等，多模块运营秒杀。
相比其他竞品，京东因为人群定位更高的原因，还有品质维度的秒杀。除此以外，京东还在秒杀模块内增加了拼团和砍价（因为这两种活动和秒杀的性质不一样，在此略过，后面有机会单独展开说）。
拼多多的商品也非常丰富，这从它每隔一小时一场的秒杀可以看出来，但是它的运营维度比较单一，只有常规+品牌+品类三种。
从目前的页面结果反推来看：
一是拼多多的定位就是便宜低价，表现在秒杀上就是多+快，简单粗暴，毕竟天下武功唯快不破嘛；
二是拼多多的核心是拼团，因此秒杀模块的权重就不会那么高
严选和蘑菇街的秒杀页就比较单一了，商品统一以列表形式展示（蘑菇街有品牌和返场，但是是以标签形式呈现）。也同样是因为这个原因，二者的页面顶部都增加了banner模块，给用户更多的跳转选择。比较适合品类单一、商品数有限的产品。
（1）秒杀商品模块
秒杀商品模块的趋同化非常明显，各大APP都统一采用左图右文的方式作为基本结构，只是在模块内元素的安排上有一些区别。
就秒杀进度条来说，淘宝、拼多多、蘑菇街，都突出显示进度条，营造紧张氛围。
在进度条提示文本上，分别有三种表示方式：已抢件数、进度百分比、剩余件数。具体采用哪种表示方式，需要根据商品设置的秒杀库存数，以及是否显示真实库存等方面去考虑。毕竟从用户行为方面来说，用户的从众心理会使他们在无法下决定的时候，依赖大多数人的选择。如果进度条数据过低，必然会进而影响用户的决策。
除此以外，已开场和未开场的秒杀状态也是需要考量的。京东和淘宝分别用红色和绿色两种对比色来进行明确的状态区分，严选、蘑菇街则采用了同一种颜色。
3．秒杀商品详情页
秒杀商品详情页的常见结构为在商品主图下方增加秒杀提示模块，通常包括价格、结束/开抢时间，模块底色高亮突出显示。在此基础上，淘宝额外增加了抢购件数和进度条的信息，通过大众的选择，来引导用户从众下单。
淘宝、蘑菇街等产品的秒杀中和未开始状态都是明确显示的，严选的未开始状态做了背景色弱化处理，而京东未开始状态则和普通商品详情页保持一致，仅在商品名称下增加了秒杀预告。
除此之外，底部工具栏相对于普通商品也有所变化，尤其在秒杀未开始时，因为前后价格的差距和商品来自第三方商家的特点，淘宝、蘑菇街都把购买按钮替换为设置提醒，来提醒用户此商品的活动即将开始，防止用户高价购买产生的后续纠纷。（用户加购后仍然可以正常下单结算）
而京东、严选的底部工具栏和普通商品详情页保持一致，秒杀未开始时也是可以按正常流程购买的。这是因为二者的大量平台自营商品，可以享受7天保价服务，对用户影响不大。
四、总结
本次报告主要总结了几大电商竞品的秒杀活动的结构层和表现形式，主要分析页面为秒杀入口、秒杀活动页和秒杀商详页，同时分析了不同表现形式的适用场景。
具体需要根据公司的实际业务需求来进行设置和优化。
如何安装电商竞品价格分析工具？
1、下载电商竞品价格分析工具，双击exe文件，进入安装向导，点击下一步
2、查看许可协议，点击我接受，点击下一步
3、设置安装目标位置，这里默认在C盘，想要更换的话，点击浏览，然后点击下一步
4、选择开始菜单文件夹，点击下一步
5、软件正在安装，知识兔耐心等待
6、软件安装完成
电商团购的用户行为分析研究
这几年，电商价格战打得不亦乐乎，而消费者们作为这场游戏中的弱者，不断地被这些真假价格战挑逗着和引导着。然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。
最典型的当属全球电子商务的创始者亚马逊(Amazon.com)了，从 1995 年首创网上售书开始，亚马逊以迅雷不及掩耳之势，彻底颠覆了从图书行业开始的很多行业的市场规则及竞争关系，10 年之内把很多像 Borders 以及 Barnes and Noble 这样的百年老店逼到破产或濒临破产。亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘。
何为“用户行为信息”（User Behavior Information）呢？简单地说，就是用户在网站上发生的所有行为，如搜索、浏览、打分、点评、加入购物筐、取出购物筐、加入期待列表（Wish List）、购买、使用减价券和退货等；甚至包括在第三方网站上的相关行为，如比价、看相关评测、参与讨论、社交媒体上的交流、与好友互动等。
和门店通常能收集到的购买、退货、折扣、返券和最终交易相关等信息相比，电子商务的突出特点就是可以收集到大量客户在购买前的行为信息，而不是像门店收集到的是交易信息。
在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。而放到整个中国电商的角度来看，更意味着每天高达数千 TB 的活跃数据。
正是这些购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向。
例如：
客户 A
连续浏览了 5 款电视机其中 4 款来自国内品牌 S，1 款来自国外品牌 T
4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术
5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元
这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。
而客户 B
连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T，2 款是另一国外品牌 V ，2 款是国产品牌 S
4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术
6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元
类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。
亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。例如：当客户浏览了多款电视机而没有做购买的行为时，在一定的周期内，把适合客户的品牌、价位和类型的另一款电视机促销的信息通过电子邮件主动发送给客户;再例如，当客户再一次回到网站，对电冰箱进行浏览行为时，可以在网页上给客户 A 推荐国产中等价位的冰箱，而对客户 B 推荐进口高档价位的商品。
这样的个性化推荐服务往往会起到非常好的效果，不仅可以提高客户购买的意愿，缩短购买的路径和时间，通常还可以在比较恰当的时机捕获客户的最佳购买冲动，也降低了传统的营销方式对客户的无端骚扰，还能提高用户体验，是一个一举多得的好手段。
纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
团购的尴尬
相信很多人和我一样，每天电子信箱中都充满了这样的邮件，但是从来没有打开过。
很多团购公司都会虔诚地每天发给订户各种各样的促销信息，坦率地说其中很多都的确非常优惠，非常吸引人，但是这些团购公司忽略了一点——用户体验。
知识兔看看其中的一两个团购邮件，来分析里面的问题
1、美食的推荐不分地域：一封邮件中，从五道口到王府井，从苏州桥到簋街，可能有人会因为一个 3 折或者更低的团购感兴趣，但是真的会从东五环开车去西四环吗?
2、娱乐的推荐也有类似的问题，丝毫没有考虑用户的地理位置，价格等因素。
3、更有甚者，不分收信人的性别，有没有考虑可能带来的尴尬。
其实，所有这一切现象都表明现在的团购网站在EDM的思路上，基本上还是粗旷式的，把所有客户当作一人，彻底把电商的优势放弃了，回到了传统零售门店和邮寄销售模式的阶段去了。不仅如此，其实在电商的环境中这样的 EDM 有时候比没有还糟糕，因为它们恰恰带给这些可能成为他们客户的人们一个非常负面的用户体验，用长期不相关的占用大量篇幅的邮件占领用户的邮箱，长此以往，他们离“讨人嫌”只一步之遥了……而对他们的惩罚可能是既简单而又残酷的，鼠标轻轻一点，他们的邮箱地址送到垃圾邮箱，从而再也无法给这个潜在的客户推送促销信息。
如果看看你的用户们的垃圾邮箱，当你看到你辛辛苦苦设计的促销直邮，规律地，全部地，在垃圾邮箱中按时报到的话，你做何感想?据专业人士分析，对一个 500 万会员的电商来说，每次 0.5% 的退订或者放进垃圾邮箱，意味着近 100 万元的营销费用打了水漂。
那么，团购网站应当如何做呢?个性化是最基本也是很有效的方法
1、对客户进行多维度地分析：以用户的地域、性别、年龄等人文属性建立分析维度，把所有的团购信息进行筛选，这样可以简单地把 EDM 的相关性大幅提高，起码用户收到的邮件是基本在住宅、工作场所附近，和自己的普通属性相关的，可能有一些兴趣的商品。
2、对客户过去是否有点击，是否有购买，购买的产品价值，购买的频率，最近一次什么时候购买等属性进行量化，产生客户价值的评分，把客户分出价值的高低，对推荐的接受难易程度作出评估，依据这些评分来决定多频繁对该客户进行 EDM 操作，以及推荐的商品的细类，以提高反馈率。
3、对购买过商品客户的购买记录，以及点击过的商品记录进行分析，对团购的折扣比例，商品原价，折扣金额，团购时间长短，能否退款，是否单人使用，口味(餐饮类)，风格等等分别打分、统计、归类，以对客户的可能兴趣点进行“预测”，这是一个相对高级、相对复杂的过程，但是运用得好的话会收到非常良好的效果。
4、考虑在所有推荐的商品旁边增加一个“不喜欢”的按钮，收集客户不喜欢的东西对个性化推荐来说具有几乎和喜欢的商品一样重要的价值。假设一个客户告诉你他不喜欢一款 49 元的西餐厅的双人午餐，可能比他点击甚至购买另外一个 99 元日餐双人套餐给你透露的信息还要多。
比如我观察到的一个比较成功的案例：一个旅游网站对客户之前的浏览、搜索行为进行了跟踪，并以此进行了有效的推荐，注意：该推荐中体现了客户的目的地、价位、旅游诉求等多方面的需求。按照这些方法，业界专门从事 EDM 优化的公司可以把 EDM 的点击率从传统意义上的 1% 左右提高到近 10% ，5000 封 EDM 产生 370 个人，510 个点击，最终共产生 800 个订单。
因此无论从什么角度来说，电子商务和团购都还有大量的优化空间，我相信以大数据为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海大战中赢得战役的利剑。
选品的好坏决定你的成败
俗话说得好“最了解你的人不是你的朋友，而是你的敌人”，做任何事都是如此，如果不清楚、不熟悉竞争对手的情况，想要仅凭自己的想法做好一件事，其结果是必然有偏差的。
竞品分析第一步：确定竞争对手
所谓的竞争对手，不仅仅指和你所卖的产品一模一样的那些卖家和Listing，对于竞品，知识兔要分两个方向考虑：
1、同类型产品，这包括同款产品、同功能可替代的产品等。
2、同参数，这才是很多卖家狭隘的理解的竞品，即参数相同、组合相同或相似、或价格处在同一阶段等。
对于竞品两阶的定义，不可逆，不可漏。否则，根本把握不到全面的竞品信息。
竞品分析第二步：选出竞争同行们
当你决定做一个产品时，第一步是需要知道竞争对手是谁，而竞争对手不会仅有一个，要找出这些同行，关注、分析、学习，取其精华，弃其糟粕。
要想找出这些竞争对手，需要从这几方面做：
1、用核心关键词搜索，查看搜索结果前三页，卖得好的那些Listing，都是值得作为竞争对手圈定和记录的。
2、查看Best Seller榜单，把Best Seller榜单五个维度的500条Listing逐个浏览，选择同类好的Listing作为自己的竞争和学习对象。
3、精选20个竞品Listing，关注这些好的Listing产品详情页上出现的那些关联Listing。
竞品分析第三步：竞品细节分析、学习和应用
具体包括以下几个方面：
1、产品：从产品的功能和款式方面考虑，要考虑用户需求的真实原因，应用场景等，通过这一环节的分析，你可以得出结论，这产品究竟是刚需还是伪需求，而这个结论的准确性将影响着选品的成功与否。
2、Listing详情参考：对确定为竞品的Listing逐个分析，从图片、标题、五行特性、产品描述，到价格、Review、QA等等，一个细节都不放过，遇到好的点，记录并应用于自己的Listing优化中。
3、价格利润核算：根据你所圈定的竞争对手们的价格，核算和评估自己在打造过程中的前景和节奏，如果利润空间太小，就需要对该选品要慎重了。
4、消费者反馈：包括Review，Feedback以及销量评估等，Review等情况是消费者购物过程中的真实体验和感受的反映，而竞品的销量情况将直接决定着你自己的销量情况，只有详细分析这些内容，才能对后期的打造有预期。
5、侵权要素评估：无论多么热卖的产品，都不意味着不存在侵权风险，从长期稳定运营的角度，侵权是底线，也是红线，所以一定要做好分析，通过向供应商核实，向有经验的卖家请教，专利网站查询等方式，对产品的侵权要素确认清楚，一旦有确定的侵权存在，应该坚决放弃。
6、卖家情况：要对确定出来的竞争对手们进行分析，是否有巨无霸型的大卖，是否有卖家霸屏，如果一个产品已经被大卖把持，如果里面的竞争对手们做事无底线，那这样的产品也需要谨慎考虑了。
商品卡片竞品分析
项目背景
1. 关于卡片化设计
安卓5.0Lillipop提出了MD设计语言，其中最重要的就是魔法纸片的概念——把真实物理世界中承载信息的“纸张”概念带入屏幕中，它拥有现实中的厚度、惯性和反馈。
魔法纸片是卡片化设计的前身，卡片的优势毋庸置疑：它可以将内容固定为不同的区块，统一容器，便于理解和记忆；又利于一稿适配不同尺寸的适配；而在卡片内可以搭建不同的内容，去满足各种的商业和业务需求。
从14年谷歌这一设计概念推出之后，卡片化设计逐渐风靡，也被引入IOS设计之中，如今已经成为各类APP表现层的常态，电商APP商品卡片化就是其中一种。
2. 知识兔为什么要做卡片化？
为了在原有商品feed流的基础上，丰富运营维度。借助卡片这一容器，承载除了商品之外的更多内容，给用户分享场景化推荐信息，比如搭配推荐、关键词细分、运营活动、榜单等。
目标：吸引用户在浏览中二次跳转，给其他页面引流，增加用户的使用时长和参与度，减少页面流失。
竞品概述
在竞品选择上，知识兔依旧选择淘宝、京东、拼多多、天猫这几款流量顶级的产品，以及1688、当当、唯品会、盒马生鲜、严选、考拉、咸鱼、转转等垂直类电商的产品。
经过进一步的分析，京东、拼多多、严选、唯品会并没有对商品卡片做多样化设计，依旧是常规的的单品卡片，因为此次不列入分析。
竞品目标功能
1. 卡片功能入口
电商类商品卡片形式丰富，常见于APP首页瀑布流、品类页、搜索结果页、为你推荐等等，此类卡片通常为竖版，基本结构为图片+商品信息。
当然除了常规商品卡片之外，还有秒杀、拼团、导购类商品卡片，第二类卡片不在此次分析范围内。
2. 卡片内容
通过对比和分析竞品的商品卡片，探索卡片具体可以承载的内容和信息。
根据分析，除了承载常规的商品之外，卡片还可以承载产品内部的频道、主题，各个榜单，搜索关键词，品牌，类目以及各种运营内容，具体见下图表格：
竞品目标功能纵向对比
1. 淘宝
淘宝的商品卡片在常规单品卡片的基础上，增加了：
搭配推荐：相关商品9宫格展示，点击进入搭配推荐页
相关频道推荐：ifashion、咸鱼、小黑盒、全球购、聚划算等频道，点击进入频道页
淘宝经验：可查看相关商品(左滑更多，点击进入商详页、点击底部切入淘宝经验tab
关键词筛选，点击进入关键词搜索结果页。
2. 天猫
天猫的商品卡片样式非常丰富，在首页商品瀑布流里，卡片包含推荐文案；而在天猫超市、天猫国际的频道里，商品卡片包含加入购物车按钮。
除此以外，卡片内容还包含店铺推荐：
推荐商品相关店铺：点击后直接进入店铺页；
榜单推荐为热销榜单：点击进入榜单页；
品牌推荐：商品品牌筛选结果页。
3. 考拉
考拉的单品卡片有两种：一种常规卡片、第二种包含实时用户评论。
必买清单和正在热议为社区内UGC或者PGC的内容，榜单为PGC或者OGC内容：点击后为文章类榜单列表页；分类推荐：点击后为筛选搜索结果页。
可能感兴趣则根据用户浏览数据，推荐3种类别。
4. 1688
1688首页FEED流和搜索结果页feed流的卡片整体结构虽然一致（图片+标题+介绍+按钮），但是设计风格差异比较大。
前者延续了淘宝的设计风格，在主题市场推荐和榜单推荐卡片中，都采用了轻量化、大圆角风格；而搜索结果页里，榜单和主题市场视觉上更加突出，单品卡片则展示更多的信息，优惠标签、发货地、回头率。
重点功能横向对比
1. 商品单品
单品是商品卡片最基本、最基础的内容构成，这个知识兔就不多说了。商品卡片最基础内容——商品图片、标题、价格。
商品卡片通常有竖版卡片和横版列表两种表现形式，很多APP都可以根据用户习惯在这两种形式之间进行切换，比如：淘宝、京东。
也有一些产品是只有竖版卡片的，此类对图片有更大的展示空间，适合服装饰品等以图片视觉为卖点的商品，比如主打穿搭的蘑菇街、主营水果蔬菜的每日优鲜。而横版列表可以展示更多的文字介绍信息，适合标品，或者说对图片不敏感的商品，比如叮当快药的药品、京东得电子产品、美妆日化等。
一个很典型的案例就是天猫搜索服装和美妆，搜索结果页里商品卡片有明显的区别。当然因为本司产品的定位为第一种，知识兔此次分析只聚焦于竖版卡片。
2. 频道
卡片承载频道功能，适合综合型电商类、产品体量庞大且品类丰富的产品。通过竞品分析知识兔可以看到，只有淘宝系的三款产品——淘宝、天猫、1688拥有此功能。
频道功能通常在搜索结果页feed流中出现，比如淘宝就根据搜索词推荐各种相关导购频道，如ifashion、小黑盒、天猫国际、天天特卖、极有家、每日好店等。
而在表现层上，淘宝和1688的卡片基本与常规商品卡片保持一致，均为单张商品图+文本信息的结构。相比而言，天猫的频道功能从视觉上看却更加突出，纯色渐变背景、1个or3个商品、点击按钮……这些设计上的视觉引导都体现出天猫频道功能有更高的权重。
3. 榜单
榜单也是商品运营维度中的一种，点击后进入榜单列表页，常见的榜单有热销榜、人气榜、趋势榜、好评榜等，也可以根据品类制作各种细分榜单。榜单类卡片的基础是榜单名称、介绍等基础信息，除此以外，还会通过按钮等CTA的设计，引导用户点击。
通过对竞品的分析对比，榜单卡片通常展示3-4个商品，给用户以内容丰富的预期；包含排名的角标，强化传递“榜单”这一信息，可以说是利用从众心理去激起用户想要了解的欲望，比如天猫和考拉。
也有产品显示单张商品图的、比如1688，卡片显示单个商品能够与其他商品卡片保持更好的一致性，当然缺点也是在此了，因为过强的一致性而不够突出。
具体选择单个还是三四个图显示，需要知识兔根据产品各个功能的优先级去衡量具体的表现方式。
4. 关键词
关键词推荐是各个竞品中使用率比较高的一个功能，主要使用在APP首页的feed流中以及搜索结果页feed流中。
在首页feed流，关键词根据用户的历史浏览、购买记录等推荐相应的品类，点击后进入该词的搜索结果页，比如1688和转转、盒马都是如此；而在搜索结果页feed流中，关键词功能有两种，一种是筛选，比如淘宝会根据筛选里的分类，随机推荐各种筛选，比如价格区间、品牌、风格、参数等，点击后进入筛选结果页，关闭筛选词可退出。
第二种是添加搜索词，点击后依旧是搜索结果页，多个关键词组合后更精细搜索。比较适合商品品类、种类丰富的平台，比如淘宝和1688。
总结
本次报告主要对相应竞品的商品卡片入口、卡片内容、具体承载功能进行分析和总结。
建议结合具体功能内容及业务偏重，选择适合的呈现方式。如榜单推荐、店铺推荐类以入口展示为主，可以增加视觉吸引力，使用多个产品图模式展示；具体商品和以内容及价格展示为主，需要偏重浏览效率及内容完整性，使用单张图列表模式展示。
除此之外，建议以上模块加入CTA按钮，吸引潜在客户的注意力，诱使他们点击跳转、进入下一个阶段。
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