一、痛点,做竞品调研为什么这么累
竞品调研这活儿,每个职场人都干过,没人觉得难,但都觉得累。
累在哪,拆开来看就很清楚。
- 定方向累,每次接到调研任务,第一件事就是想框架,从哪些维度比,用什么方法分析,光这一步就能耗半天
- 找数据累,确定了维度,得去翻各种信息源,官网、行业报告、用户评价,十几个渠道来回切换,信息还零散
- 理数据累,找到的信息格式不统一,有的成段,有的成句,得手动整理成表格才能对比
- 做分析累,数据摆齐了,怎么提炼洞察,用什么分析模型,SWOT 还是波特五力,结论怎么落地
- 出报告累,最后还得排版、调格式、画图表,一份像样的报告改来改去又是半天
总结下来,80% 的时间花在搬砖,只有 20% 留给真正的思考。
我用 TRAE Work 重构了这个流程。核心思路很简单,把每一步对应到 TRAE Work 的具体能力上,让工具干工具该干的事,人专注做判断。
二、实操过程,4 步完成竞品调研
Step 1，用 TRAE Work 搭调研框架,结合分析法则（10 分钟）
做竞品调研最怕一上来就找数据,没有框架,找完发现漏了维度,又得返工。
以前我会翻以前的报告,照着改。但每个赛道不一样,框架不能硬套。
这次我直接让 TRAE Work 帮我搭框架,关键是结合经典的分析法则。以我这次做的在线协同文档赛道为例,对比产品是石墨文档、腾讯文档、金山文档、Notion、语雀。
我的指令, 我需要做一份在线协同文档赛道的竞品调研报告,对比产品包括,石墨文档、腾讯文档、金山文档、Notion、语雀。请帮我设计调研框架。要求,
- 结合 SWOT 分析法和波特五力模型,设计对比维度
- 输出对比表格的列结构
- 建议报告章节结构
- 信息来源建议
TRAE Work 做了一件让我意外的事。它不光给了 8 个对比维度,还把每个维度对应到了具体的分析模型上。
比如,核心功能和差异化功能对应 SWOT 里的优势和劣势,定价策略和目标用户对应波特五力里的买方议价力,协作能力和生态集成对应替代品威胁。具体到这个赛道,它指出 Notion 的模块化设计是差异化优势,腾讯文档背靠微信生态是替代品威胁的典型来源,金山文档依赖 WPS 办公套件绑定,供应商议价力较高。
这个对应关系很重要。以前我做调研,数据是数据,分析是分析,两张皮。现在框架本身就带着分析逻辑,后面填数据的时候,每一条数据都知道它要支撑哪个分析结论。
这里我追问了一步。
追问指令, 这个框架里,哪些维度是必须深挖的,哪些做到有数据就行？
TRAE Work 帮我分了层级。3 个核心维度需要深挖,包含具体数据、案例、对比分析。其他 5 个维度有数据就行,不展开。
这一步省了很多时间。8 个维度全面铺开,时间根本不够。聚焦 3 个核心,其他补充,报告反而更有重点。
Step 2，用 TRAE Work 检索数据,自动结构化整理（1.5 小时）
框架搭好了,接下来是以前最耗时的环节,找数据。
这次我没有手动去翻网页。我让 TRAE Work 直接检索,它的联网搜索能力可以查到公开信息源的内容。
关键是,我对每个竞品逐个检索,不是一次性全丢进去。先从石墨文档开始。
我的指令, 请检索石墨文档的以下信息,并按调研框架整理成结构化数据,
- 核心功能与差异化功能（查官网和产品文档）
- 定价策略（查官网定价页面）
- 协作能力、生态集成（查应用商店和用户评价）
- 用户口碑（查应用商店评分和公开评测） 输出格式,按 8 个维度逐条整理,标注信息来源可信度（高/中/低）,标记需要二次核实的信息
TRAE Work 做了三件事。
第一,它去检索了石墨文档的官网、应用商店、公开评测等来源,不用我手动开网页。
第二,它把零散信息整理成了结构化数据,每条信息归到对应的维度下,还标注了可信度。比如石墨文档官网写明的功能标高可信度,用户评论里提到的小众功能标中,来源不明的标低。
第三,它主动标出了 2 条需要二次核实的信息。一条是石墨文档企业版的实际报价,官网写的参考价和销售给的实际报价可能不一样。另一条是某个用户提到的 AI 写作功能,官网没有明确文档,需要确认是否已上线。
说一个踩过的坑。第一次我让 TRAE Work 一次性检索所有 5 个竞品,结果出现了张冠李戴,把 Notion 的 database 功能安到了语雀头上。后来改成逐个检索,每个竞品单独一轮对话,准确率立刻上来了。
5 个竞品,每个大约 15 到 20 分钟。1.5 小时搞定了过去需要 1.5 天的数据整理工作。而且数据天然就是结构化的,直接可以用来做对比分析,不用再手动整理成表格。
Step 3，用 TRAE Work 做深度分析,套分析模型（1 小时）
数据齐了,接下来是最有价值的环节,做分析。
这一步我让 TRAE Work 把数据和前面的分析框架结合起来,用 SWOT 和波特五力的逻辑来做分析。
我的指令, 基于前面检索整理的 5 个竞品结构化数据,请,
- 生成横向对比表（功能 × 产品矩阵）
- 用 SWOT 分析法,找出每个竞品的优势、劣势、机会、威胁
- 用波特五力模型,分析这个赛道的竞争格局（现有竞争者、潜在进入者、替代品、买方议价力、供应商议价力）
- 综合两个模型,给出差异化定位建议
TRAE Work 输出了一份结构很清晰的分析文档。它先出了横向对比矩阵,5 个产品在 6 项核心功能上逐项对比。然后每个产品一张 SWOT 表,最后是波特五力的五维分析。
比如石墨文档的 SWOT,优势是产品简洁上手快、先发积累了一批忠实用户,劣势是生态薄弱没有打通办公套件,机会是 AI 写作浪潮下可以差异化切入,威胁是巨头免费策略挤压生存空间。
但这里有个问题,第一轮分析看着全面,深度不够。
比如它说 Notion 在协作能力上领先,但没说领先多少,也没说凭什么领先。
我的做法是追问。
追问指令, 你说 Notion 在协作能力上领先,具体领先在哪？数据支撑是什么？和第二名差距多大？
这一步追问,让分析从泛泛而谈变成了有据可依。TRAE Work 给出了具体的功能颗粒度对比。比如 Notion 支持页面级的 block 级权限控制,可以精确到单个模块谁能看谁能编辑,而腾讯文档和石墨文档还停留在文档级权限。再比如 Notion 的评论可以挂在任意 block 上,其他产品只能挂在段落级。这些细节才是报告里真正有价值的东西。
追问这个小技巧,是我摸索出来的。AI 的第一轮回答往往是框架性的,结论对但不够深。你逼它给数据,它就会去挖更细的信息。一轮追问不够就两轮,两轮不够就三轮。通常两轮就能挖到有价值的细节。
Step 4，用 TRAE Work 生成报告,人工微调（30 分钟）
分析做完了,最后一步是整合成完整报告。
我的指令, 基于前面的调研框架、结构化数据和深度分析,生成一份完整的竞品调研报告。要求,
- 结构,执行摘要 → 竞品概览 → 详细对比 → 趋势分析 → 行动建议
- 每个 SWOT 和波特五力的分析点都要有数据支撑
- 关键结论用加粗标注
- 语言专业但不过度术语化
TRAE Work 生成了一份 3500 字左右的报告。结构完整,分析有据,但我知道它还缺了三样东西,这三样必须人工补。
- 补充行业报告的权威数据。TRAE Work 检索到的是公开信息源,一些付费行业报告的深度数据它拿不到。我从公司已购的艾瑞咨询报告里摘了 2 条关键数据补进去,一条是这个赛道 2026 年市场规模预计 87 亿元,另一条是用户留存率行业均值只有 23%。这两条数据让报告的市场规模判断和用户粘性分析更有说服力
- 调整建议的优先级排序。TRAE Work 给的建议方向没问题,但排序不够贴合我们自己的情况。比如它建议优先做 AI 写作功能,但我们公司的技术储备在权限管理方向,我根据内部判断把权限精细化排到了第一位,AI 写作排第三
- 加了一段风险提示。AI 不会主动写风险类内容,但决策层很看重这个。我手动加了一段,提示金山文档可能通过 WPS 捆绑降价打价格战,以及 Notion 本土化不足但如果补上合规资质会快速抢占企业市场
这 3 处调整花了大约 20 分钟,但让报告从 80 分变成了 90 分。工具负责生成,人负责把关和补位,这个配合才是对的。
三、落地成果
最终交付了三样东西。
- 5 个竞品（石墨文档、腾讯文档、金山文档、Notion、语雀）× 8 个维度的结构化对比表,数据全部来自 TRAE Work 检索,天然结构化,直接可以用于汇报
- 一份 3500 字左右的竞品调研报告,包含 5 个竞品的 SWOT 分析、在线协同文档赛道的波特五力分析、横向功能对比、趋势判断、行动建议
- 一份汇报用的对比矩阵图,一页纸版,适合会议投屏
效率对比方面,数据说话。
| 环节 | 传统方式 | TRAE Work | 提效倍数 |
|---|---|---|---|
| 框架搭建 | 2 小时 | 10 分钟 | 12x |
| 数据检索整理 | 1.5 天 | 1.5 小时 | 8x |
| 分析撰写 | 1 天 | 1.5 小时 | 5x |
| 格式调整 | 半天 | 30 分钟 | 8x |
| 合计 | 约 3 天 | 约 4 小时 | 约 6x |
最大的变化体现在时间分配上。以前 80% 的时间花在搜集整理,20% 给分析。现在反过来了,20% 搜集整理,80% 留给深度分析和判断。这个比例的变化,才是提效的核心。
四、可复用的经验
这部分是我踩完坑后总结的,遇到竞品调研类任务,直接套用以下指令模板。
模板 1，框架搭建指令,结合分析法则
markdown
我需要做一份[赛道名称]的竞品调研报告,对比产品包括,[产品A、产品B、产品C...]。
请帮我,
1. 结合 SWOT 分析法和波特五力模型,设计对比维度
2. 输出对比表格的列结构
3. 建议报告章节结构
4. 追问,哪些维度需要深挖,哪些有数据就行？适用场景,任何竞品调研的启动阶段。关键两点,一是结合分析法则,让框架自带分析逻辑。二是第 4 条追问,帮你聚焦核心维度。
模板 2，数据检索指令,逐个竞品查询
markdown
请检索[竞品名称]的以下信息,并按调研框架整理成结构化数据,
1. 核心功能与差异化功能（查官网和产品文档）
2. 定价策略（查官网定价页面）
3. 协作能力、生态集成、移动端体验（查应用商店和用户评价）
4. 用户口碑（查应用商店评分和公开评测）
输出要求,
- 按 8 个维度逐条整理
- 标注信息来源可信度（高/中/低）
- 标记需要二次核实的信息适用场景,对每个竞品逐个使用这条指令。注意,一次只检索一个竞品,避免张冠李戴。
模板 3，分析生成指令,套分析模型
markdown
基于前面检索整理的竞品结构化数据,请,
1. 生成横向对比表（功能 × 产品矩阵）
2. 用 SWOT 分析法,找出每个竞品的优势、劣势、机会、威胁
3. 用波特五力模型,分析赛道的竞争格局
4. 综合两个模型,给出差异化定位建议
追问模板,[结论] 的具体原因是什么？数据支撑是什么？和第二名差距多大？适用场景,所有竞品数据整理完后,生成分析。两个关键点,一是套分析模型让分析有逻辑骨架,二是追问逼出数据细节。
模板 4，报告生成指令
diff
基于前面的框架、数据和分析,生成完整竞品调研报告。
要求,
- 结构,执行摘要 → 竞品概览 → 详细对比 → 趋势分析 → 行动建议
- 每个 SWOT 和波特五力的分析点都要有数据支撑
- 关键结论加粗
- 语言专业但不过度术语化适用场景,最后整合阶段。生成后务必人工微调,补充权威数据,调整建议优先级,加风险提示。
避坑清单（5 条经验）
| 序号 | 坑 | 正确做法 |
|---|---|---|
| 1 | 一次性检索所有竞品的混合信息 | 逐个竞品检索,每个单独一轮对话 |
| 2 | 直接接受 AI 的第一层分析结论 | 追问为什么和凭什么,逼出数据支撑 |
| 3 | 完全依赖 AI 检索的数据 | 关键数据需人工核实来源 |
| 4 | 直接用 AI 生成的建议排序 | 结合内部业务判断调整优先级 |
| 5 | 框架和分析脱节,数据和结论两张皮 | 框架搭建时就结合 SWOT 和波特五力,让数据天然指向结论 |
五、写在最后
竞品调研的核心在于提炼洞察,搜集信息只是手段。
但传统流程里,我们大部分时间花在了搜集和整理上,留给分析的时间少得可怜。TRAE Work 把这个比例反转了,联网检索解决了数据获取,结构化输出解决了数据整理,多轮对话解决了深度分析,报告生成解决了最后一步。
工具负责搬砖,人负责判断。这是我这段时间用下来最大的感受。
具体来说,TRAE Work 在这个流程里解决了四个问题。框架搭建从 2 小时压到 10 分钟,靠的是它对分析法则的理解和快速结构化能力。数据获取从 1.5 天压到 1.5 小时,靠的是联网检索和信息源覆盖。分析撰写从 1 天压到 1.5 小时,靠的是多轮对话和追问机制。格式调整从半天压到 30 分钟,靠的是一键生成完整报告。
每一步提效都有明确的功能支撑,不是玄学。
如果你也在被各种会做但费时的报告折磨,试试这套流程,然后根据自己的场景调整指令模板。有更好的用法,欢迎评论区交流。