Хороший продакт, помимо контроля метрик своего сайта/продукта/приложения, должен довольно активно смотреть в сторону конкурентов, ежедневно проверяя, как у них дела и не убежали ли они сильно вперед (подразумеваем, что продакт действительно хороший и конкуренты определены). Помимо контроля за значимыми доработками (решается подпиской на каналы с новостями и установкой приложения-конкурента), по-хорошему, нужно еще и контролировать трафик и основные метрики конкурентов. Или хотя бы единоразово получить эти метрики, чтобы определить свое место в "пищевой цепочке" и ориентироваться на них в качестве бенчмарка.  И если инструментов контроля своих метрик огромное количество и все из них достаточно известны и просты в своем использовании, то получение метрик конкурентов всегда было трудозатратным и неочевидным, потому что для многих непубличных (да и публичных тоже) компаний DAU, Conversion Rate и прочие продуктовые метрики являются чувствительной информацией и активно делиться ей они не намерены.  В этой статье я предлагаю инструменты, которые на коленке позволят проанализировать сайт конкурента и получить значимые бизнес-инсайты, имея на руках только URL.  Один из самых мощных инструментов для получения инсайтов о компании - similarweb. Сервис предоставляет услуги веб-аналитики, глубокого анализа данных и бизнес аналитики. Имея на руках только URL, мы получаем: а) DAU, разбиение трафика по устройствам и основные метрики вовлечения: среднее время визита среднее количество просмотренных страниц за сессию Примечание 1: Если мы хотим получить CR (Conversion Rate) в конкретный элемент сайта (баннер, виджет), берем ссылку, на которую этот элемент ведет и также прогоняем его через similarweb. Получаем трафик по этой ссылке, и простым делением этого показателя на общий трафик сайта получаем CR (Conversion Rate) в этот элемент. Ровно также можно поступить со всеми шагами воронки и построить дерево метрик сайта-конкурента.  б) Маркетинговые каналы. Трафик по ним в разбиении по месяцам в) Сайты, которые ссылаются на сайт-конкурент и сайты, на которые ведет сайт конкурента Примечание 2: часто в исходящем трафике есть ссылки вида wbpay.ru, sberpay.ru. Это ссылки на систем оплаты. Таким образом, имея общее количество визитов и количество переходов на системы оплаты, мы можем получить еще одну важную метрику конкурента - CR (Conversion Rate) в оплату.  г) Трафик из социальных сетей д) Демографический анализ аудитории Каждый из этих параметров (метрик) имеет более глубокую детализацию. Например, вы можете детально изучить поисковые запросы, по которым пользователи чаще всего ищут сайт. Также присутствует возможность по всем выбранным параметрам сравнивать сайты конкурентов со своим или между собой. Стоит также отметить, что у сервиса есть  7-дневная пробная версия, позже за широкие возможности анализа нужно будет платить.  На первом этапе аналитики мы получили уже достаточно подробные данные и ключевые метрики, на основании которых можно строить гипотезы и проецировать их на свой продукт.  Если нам нужно более детально проанализировать трафик конкурента или просто ознакомиться с тем, как менялся его сайт с течением времени, в связке с similarweb, мы можем воспользоваться инструментом Wayback Machine — бесплатным интернет-архивом, который с помощью поисковых роботов сохраняет версии интернет страниц.  На этом этапе также можно построить целый ряд гипотез. Например, при каком изменении страницы (появлении каких элементов: баннеров, растяжек, кнопок и прочее), наиболее сильно изменился трафик (его мы получили из similarweb).  Пойдем еще глубже. Проанализируем скорость загрузки сайта и его производительность (параметры, которые косвенным образом сильно влияют на восприятие сайта клиентами). Для этого воспользуемся инструментом PageSpeed Insights.  С помощью этого инструмента мы получаем целый набор метрик, которые показывают, насколько быстро загружается сайт и то, как это воспринимается пользователем, а именно: Скорость загрузки основного контента (LCP) TTFB - метрика, которая измеряет время между запросом ресурса и началом поступления первого байта ответа. Совокупное смещение макета (CLS) - метрика, ориентированная на пользователя, показывающая визуальную стабильность сайта и то, как часто пользователи сталкиваются с неожиданными сдвигами макета. И целый набор других метрик, позволяющих количественно оценить техническую составляющую сайта, а также получить метрики, отражающие непосредственное восприятие скорости работы сайта и удобство его использования (например, метрика, показывающая наличие изображения с некорректным соотношением сторон у сайта).  Дальше проанализируем визуальную составляющую сайта и составим его предполагаемую тепловую карту (heatmap). Напомним, что на руках у нас есть только URL и использовать инструменты по типу Яндекс.Метрика мы не можем. Для этого используем feng-gui - сервис, который на основании внутренних алгоритмов и машинного обучения рисует тепловую карту картинки или страницы.  Загружаем ссылку в сервис и получаем следующие данные (для примера был взят сайт OZON):  На основании этой тепловой карты также можно сделать несколько достаточно важных гипотез и проверить их с помощью указанных выше сервисов. Например, с помощью тепловой карты, получить элементы, на которых больше всего фокусируется пользователь и сравнить их конверсию (Conversion Rate) с помощью similarweb (Примечение 1).  Используя инструменты разработчика Google Chrome, также можно получить несколько важных бизнес-инсайтов.  Пример: заходим на сайт любого маркетплейса, открываем инструменты разработчика, добавляем товар в корзину и смотрим, какой ответ пришел от API этого самого маркетплейса.  Конкретно из этого запроса, мы получили вид идентификатора поставщика (11-00000000000000000012). Сделав несколько запросов, можно сделать гипотезу об общем количестве поставщиков. Также из этого запроса, мы получили график работы поставщика, который не отображается на фронте.  Помимо того, что мы можем получить некоторые данные, которые не отображаются на фронте сайта, мы можем еще верхнеуровнево оценить архитектуру компании-конкурента (какие методы используют (типы и прочее), какие правила наименования полей в json).  Имея на руках только URL сайта-конкурента, за час-полтора с помощью предложенных инструментов можно получить огромное количество данных и использовать их при анализе конкурентов или выстраивании стратегии своего продукта. Данные, которые мы получили: Пользовательские метрики Метрики вовлеченности Источники трафика История версий сайта Анализ производительности сайта и ее восприятие пользователями  Приблизительная тепловая карта сайта Конверсия  Дальнейший анализ этих метрик и степень их использования ограничена только фантазией и скиллами продакта).  Примечание 3: Данная статья не претендует на глубокий анализ сервисов аналитики компаний-конкурентов, которые есть на рынке и их детальное описание, а направлена на то, чтобы показать подход, который можно применить.  Product Manager, ex-System & Business Analyst