啦！啦！啦!……我的学习分享接着来（ps：之前已经发了两篇了，分别是 “产品经理之getStart” 和 “产品经理之竞品分析”）。
这里迫不及待的，无法抑制的……，先感谢一下之前阅读点赞甚至打赏的朋友【捂脸】【流泪】。我打算把这个 “产品经理” 系列一直写下去，用以记录和分享自己的学习和实践的历程。
0. 前话
之前写了两篇， 门外窥探（Baby Steps）级的 “产品经理之getStart”, 以及一个必答小题但是Hot Topic “产品经理之竞品分析”，这个也是方法论的东西。
这里我是自己学习实践的，不想在搞那些高大上的从简入烦，从理论到实践那一套了。我的律条：
“学着，用着； 用着，学着” ------------>>>>>>>by FangGe
So， 今天做个简单的竞品分析，2个产品：拉勾和大街
LaGou_vs_DaJie.png
无论是谁（大牛or小白）做竞品分析，都要有几个方向（切入点，对比点），今天我打算按前面说过的：行业发展与趋势，竞品的分级与策略，以及竞品的基础结构这三个大的方面展开。Let's go!
1. 行业发展与趋势
招聘行业的发展，从上世纪90年代中后期到现在，我把它大概划分为三个阶段：
trend.png
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0.0-传统时代
看看99年的51Job, 94年的智联，估计就可以看出吧，那时的招聘媒介是报纸的小广告（那是相当意向风的），还记得你那些年里看的港片吗？ 茶餐厅里阿凤，阿龙看的报纸背面是啥？……这个时期发展的招聘网站风格大多是：招聘信息覆盖面广，从家门中到外太空，职位应有尽有。就是到今天，也有它的优势及优秀案例（58同城，赶集……） -
1.0-物联网招聘时代
随着互联网的应用与普及，各大招聘猎头纷纷转向网络招聘。和传统的招聘渠道（eg. 报刊杂志、电视广播、人才猎取、人才服务中心、员工推荐、校园招聘)比，网络招聘的时间快，费用低，这无疑是它快速风靡的主要原因，以招聘网站的开端为例，1998年1月，《财富》500强中有17%积极在互联网上招聘，仅仅一年后，这个数字上升到45%，1998年，美国公司用于网上招聘的开支由1998年的1.05亿美元上升到1999年的12亿美元。而现在很多公司的招聘只保留网络招聘的形式，甚至从2014年开始大多公司的笔试面试都改用网络的形式。这里的佼佼者，智联，51Job，应届生……，其中丰富的招聘信息，加上完整的简历系统都是其优势所在。但是这些优势也是劣势，比如一个java后台的常常无法快速的定位自己想要的职位（职位搜索功能太**），或者一个屌丝常常收到模特的职位邀请……。这其实就是大规模的招聘领域信息，很难做到点对点的匹配。由此应运而生的：技术面--->>>大数据挖掘（推荐系统）技术；行业面---->>>垂直领域招聘。 -
2.0-社交招聘平台or垂直领域招聘
如1.0中说的，垂直领域招聘行业的出现是精细化需求（或者个性化服务）的体现，这里的代表 “拉勾网”。说的2.0时代，伴随着互联网社交风，不得不说一下社交招聘平台的兴起，代表为 “大街网”，需要讨论的是 “大街是不是垂直领域？”， 个人觉得它是0.5垂直领域， 因为我们可以看到，大街的招聘企业大多也是物联网行业及知名的一些银行，硬件制造企业。
So，今天在这，我想分析一下目前最火的，也是2.0时代的代表， “拉勾” vs “大街”……好不好，配不配，咱比比就知道了。
2. 竞品的分级与策略
分级这里就省了，就两个“拉勾” vs “大街”，或者说分级的结果是“拉勾” 与 “大街”为核心竞品，我这里做的也就算是核心竞品分析吧。
类似与SWOT分析法，我这里也用一个表格来分析，一目了然。现在确定几个维度，产品定位，用户人群，优势feature，盈利模式。
strategy.png
3. 竞品的基础结构
基础结构分析都是基本功，下面从几个方面完成。
- 3.1 信息架构图
下面的MindManager做的图，小伙伴们感受一下吧……
拉勾APP_INFO.png
大街.png
到这里，我想聪明如我的你，应该可以感到扑面而来的difference了，总结如下：大街重社交，拉勾重职位效率。
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3.2 UI 和 features
feature（功能）其实在信息架构图中已经反映了，同时，UI也会在下面的流程交互中体现，So， fangGe大胆的在这里把它们两个省略……嘿嘿…… -
3.3 流程交互图
根据之前说的大街重社交，拉勾重职位效率的特点，下面奉上两个特色流程交互图。大街的为搭讪模块中的交互设计，它采用了社交软件中目前非常流行的 “卡片式滑动” 交互界面，YY一下这要是美女的卡片，右滑喜欢，左滑无感……
这里只是两个特色功能的交互例子做个学习分享，理解方法，有空多练……
lagou_interactive.png
dajie_interactive.png
4. 总结
今天搞大了，有点多啊~~ 哈哈，重在学习分享，欢迎讨论。
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