定量指标一共有七个。
1)Stickiness
第一个定量指标是粘性,它是指其它业务部门使用你提供信息的频次。
如果产品经理们把自己做的竞争信息看成是一种向其它业务部门提供的内容服务的话,那么粘性就很容易理解和操作了。
在具体的操作中,产品经理需要注意两点:
(1)内容的质量;(2)业务部门阅读内容的偏重。
质量不用多说,这需要产品经理们加强三个定性指标的建设,如果质量保证了,那么,我们就需要重点关注业务部门阅读内容的偏重。
比方说,你通过统计发现销售们在定价有关的竞争信息上阅读量最高,占到了70%,这个统计其实不难,如果有竞争信息库,那么加一个阅读统计方面的功能即可,如果没有,可以以问卷的形式进行调查统计,大家看PPT7:
但是,我们必须要对获得的阅读量的数据进行分析,为什么定价方面的信息占到了70%,而技术情况下的研发水平则几乎没有阅读。
或许有两种情况,一种是产品在市场竞争中,价格因素占比很大,销售们希望从你提供的和价格有关的竞争信息中获得赢单的素材,另一种情况就是销售们想了解竞争者的研发水平情况,但你提供的这方面信息普遍流于形式,毫无深度和价值。
当然,关于粘性的量化统计,我们还是需要从整体上来创建维度进行分析的,比方说:
(1)针对新销售和老销售的统计,可以看出他们各自关注的信息差异在哪里;
(2)关于信息所支持成交的客户规模,初创企业,小型企业,中型企业,大型企业;
(3)竞争信息所涉及到的竞争企业层次,直接竞争,品类竞争,替代竞争;
……
通过设计一些维度进行分析,可以让我们更好了解竞争信息库的薄弱点在哪里,从而指导我们进行完善,并不断提升内容的粘性。
2)Theme
第二个定量指标是主题,它是指其它业务部门使用最多的信息是什么。
随着时间的推移,产品经理构建的竞争信息库会越来越庞大和复杂,这个时候就需要我们来做两个工作:
(1)竞争信息的分类是否合理?
(2)业务部门参与到竞争信息中的情况是什么?
第一个工作的主要目的是让信息分类更加合理,因为竞争信息库是一个开放和共享的平台,其它业务部门的同事也会参与到信息的输入和建设中来,而合理的信息分类则有助于他们更好的参与。
关于竞争信息的分类,大家参考PPT3即可。
第二个工作的主要目的是通过追踪他们的参与情况,以此来了解他们的能力。
这个可能有些不好理解,比方说,如果销售们经常参与这样的问题,“竞争对手的价格是多少?”,“竞争对手的产品都有哪些功能”,大家看PPT8:
那么,你作为产品经理会想到什么呢?
很显然,这说明销售们陷入到了产品功能和价格的竞争中,也就是所谓的“性价比”之争。
但是,你期望你的产品是能够体现“价值竞争”的,而现实的情况则完全与你的产品定位相悖。
出现这样的问题的原因可能有二,(1)销售们缺乏“价值竞争”的勇气和能力;(2)你的竞争视野太窄,花了太多的时间在产品“功能”的竞争信息建设上,也就是说,你没有去揭示竞争对手更复杂的情况,比方说在交易初期就向销售们提供靠谱的竞争对手的竞争战略。
这些都是通过分析竞争信息主题来不断强化和完善的,一方面竞争主题的设计要契合完整的竞争格局,另一方面主题之下的信息要能够适配你对产品的定位。
3)WR
第三个定量指标是WR,Win Rate,胜率,它是指其它业务部门通过你的信息赢了多少。
说到这个胜率,其实和上一节补充课《谈谈盈亏分析的操作》有关系,具体胜率该怎么计算呢?大家看PPT9:
很容易理解,比方说,在某个季度内,销售们一共有20个销售机会,但是最终成了8个,那么,胜率就是:8 / 20 = 0.4。
既然讲到这儿了,我就再延伸一下,其实这里还有一个概念,叫盈亏率,这个又该怎么计算呢?
也很简单,就是“赢到的机会 / 输掉的机会”,比方说,你成了8个,那么,就是丢掉了12个,8 / 12 = 0.67,这就是你在某个统计周期内(一般以季度为一个统计周期)的盈亏率。
这应该是我们评估竞争信息质量最重要的一个指标,毕竟我们向其它业务部门提供竞争信息最终的目的还是希望他们通过这些信息去面对竞争对手,要么赢,要么输,绝对没有中间结果,因此,其它团队呈现出来的竞争结果在很大程度上其实就是我们所做的竞争分析工作成果的体现,而他们的结果和我们的成果之间就可以用“胜率”这个最直接,最简单,也是最残酷的指标来表现。
在评估这个指标的时候,我们通常会以以下信息作为思考点和评估基准:
(1)你遇到的最多竞争对手是谁?
(2)哪些竞争对手对你构成了最大的竞争威胁,你是否需要用更多的策略来武装销售代表?
(3)你的竞争策略在交易中影响销售们击败竞争对手的能力如何?
当然,要想做好这个指标的评估,有一点需要注意:
我们知道,我们非常希望知道什么时候有竞争对手出现在交易的竞争中,但现实是我们可能很难获得这些信息。而这又必须依赖销售们的反馈,但他们可能没有在每笔交易中跟踪已知竞争对手的习惯,因此,我们可能需要做大量的跟进工作,并按季度对以上提到的数据进行整理。
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