Agent Skills
返回列表
📊

竞品情报分析

数据分析 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @kunlungrowth/kg-competitor-intel。

技能介绍

问题:竞品分析不该是「凭感觉」的临时任务

很多团队的竞品分析是零散的:销售追问「竞品比我们强在哪」时,只能翻聊天记录找零散信息;季度更新时临时搜竞品官网、公众号,漏掉定价调整、客户案例等关键动态;竞品突然发新功能,没人能快速判断对业务的影响——最终分析结果不可复用,决策也缺依据。

核心能力:三个模块让竞品情报可复用、可追踪

  • ## **竞品分层与档案卡**:将竞品划分为直接(目标用户+方案高度重叠)/间接(用户相同但方案不同)/潜在(暂不竞争但有进入可能)三层,避免漏掉替代威胁或潜在对手;每个竞品生成标准化档案,包括成立时间、融资、定位、目标客户及近6个月动态,所有数据标注来源与可信度,让情报不再零散。
  • ## **功能矩阵与定价对比**:选取8-12个关键功能维度,用✓/△/✗同时标注「有没有」和「好不好用」,清晰区分我方差异化与竞品优势;拆解竞品定价模式(免费增值/订阅/按用量)、价格档位、免费版范围及隐性成本(实施费/接口费等),明确我方定价定位(Premium/性价比/Freemium),解决「竞品比我们强在哪」的模糊问题。
  • ## **SWOT应对与监控日历**:每个主要竞品生成快速SWOT,对应「竞品优势→我方差异化应对」「竞品弱点→我方攻击点」「竞品近期动作→响应策略」;建立「每周扫官网/招聘信息→每月更产品更新+定价+客户案例→每季度全面评估」的情报日历,整理公开信号源(官网/公众号/36氪/招聘网站/客户反馈),让竞品追踪成为持续动作而非临时任务。

适用边界与注意点

这个技能不适用深度技术逆向工程(以法律边界为限,不鼓励逆向竞品代码),也不支持商业间谍或非法数据获取手段——仅基于公开信息进行分析。最终输出分为「竞品全景」(分层+档案卡+功能矩阵+定价+SWOT)和「监控计划」(周/月/季情报日历)两部分,可直接对接战略决策或定价策略等下游环节。

使用场景

  • 新产品进入新市场前,需梳理竞品格局、分层并产出完整进入前分析报告
  • 月度固定任务:季度末提交竞品动态更新,覆盖产品功能、定价和客户案例
  • 竞品发布AI新功能,产品团队需快速评估影响并明确我方跟进或差异化应对
  • 销售跟进大客户时被问竞品优势,需基于功能矩阵和定价对比给出有依据的话术

适合人员

  • 市场情报分析师,需搭建可复用的竞品追踪体系并定期输出分层和SWOT分析
  • 产品负责人,竞品更新后要输出功能矩阵差异和应对策略
  • 销售运营,需在客户提出竞品疑问时快速获得定价对比和优势说明
  • 创业公司创始人,进入新赛道前要厘清直接/间接/潜在竞品并建立监控日历