Como a inteligência artificial pode automatizar a análise competitiva para inovação empresarial?

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A análise competitiva é um processo vital para a inovação empresarial, pois ajuda a identificar seus pontos fortes, fracos, oportunidades e ameaças em relação aos seus concorrentes. No entanto, conduzir uma análise competitiva completa e oportuna pode ser um desafio, especialmente em mercados complexos e em rápida mudança. É aí que entra a inteligência artificial (.AI) pode ajudar. A IA pode automatizar e aprimorar vários aspectos da análise competitiva, como coleta de dados, análise, visualização e relatórios. Neste artigo, exploraremos como a IA pode automatizar a análise competitiva para inovação de negócios e quais benefícios ela pode trazer.

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Selecionados pela comunidade a partir de 4 contribuições. Saiba mais

David Sweenor

B2B Marketing Leader, Founder TinyTechGuides, DataIQ 100, Top 25 AI and Analytics Thought Leader, Master Gardener

1 Recolha de dados

Uma das tarefas mais demoradas e tediosas na análise competitiva é a coleta de dados. Você precisa reunir informações relevantes e confiáveis sobre os produtos, serviços, preços, estratégias, clientes, avaliações, feedback e muito mais de seus concorrentes. Isso pode envolver várias fontes, como sites, mídias sociais, blogs, fóruns, notícias, relatórios e bancos de dados. A IA pode automatizar a coleta de dados usando web scraping, processamento de linguagem natural e técnicas de visão computacional. Essas técnicas podem extrair, processar e classificar dados de várias fontes on-line e filtrar o ruído e os dados irrelevantes. A IA também pode monitorar e atualizar os dados regularmente, garantindo que você tenha as informações mais recentes e precisas.

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Ranganath Venkataraman

Digital Transformation through AI and ML | Decarbonization and Oil&Gas | Project Management and Consulting
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As important as data collection is data validation. As AI helps to collect data, it also supports customizable validations that ensure your competitive analysis isn't influenced by misleading data e.g. one-off outliers. These validations also remain unaffected by personnel shifts within organizations, a known source of lost expertise in data checking.

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2 Análise de dados

Depois de ter os dados, você precisa analisá-los e obter insights que possam informar suas decisões de negócios e esforços de inovação. Isso pode envolver comparar e contrastar diferentes aspectos de seus concorrentes, como sua proposta de valor, participação de mercado, segmentos de clientes, modelos de preços, pontos fortes, fracos, oportunidades e ameaças. A IA pode automatizar a análise de dados usando aprendizado de máquina, aprendizado profundo e métodos estatísticos. Esses métodos podem identificar padrões, tendências, correlações, anomalias e lacunas nos dados e gerar insights que podem revelar suas vantagens e desvantagens competitivas, bem como áreas potenciais para melhoria e inovação.

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David Sweenor

B2B Marketing Leader, Founder TinyTechGuides, DataIQ 100, Top 25 AI and Analytics Thought Leader, Master Gardener
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A great example on how generative AI could help with this process is that it can analyze various scenarios for the competitive team. It can quickly use a variety of frameworks (SWOT, Five Forces, etc.) to present the information in a way that is most consumable for the end-user.

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Ranganath Venkataraman

Digital Transformation through AI and ML | Decarbonization and Oil&Gas | Project Management and Consulting
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Data analysis can broadly be characterized as descriptive, predictive, and prescriptive. These are ideally in order of level of sophistication. Descriptive analysis gives the current state i.e. competitor A has 25% of the market share for product A and their price point is 10% lower than ours, but with fewer features that customers want. Predictive analysis suggests what could happen e.g., if you were to lower your prices. The final stage is prescriptive analysis: with a robust data model and comprehensive models and analytics, the output of the model is a recommendation geared to your needs e.g., "lower price by 5% and remove feature x to achieve an extra 3% market share".

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3 Visualização de dados

Outra tarefa importante na análise competitiva é a visualização de dados. Você precisa apresentar os dados e insights de forma clara e convincente, usando tabelas, tabelas, mapas, painéis e outras ferramentas visuais. A visualização de dados pode ajudá-lo a comunicar suas descobertas e recomendações às partes interessadas, como sua equipe, gerentes, investidores e clientes. A IA pode automatizar a visualização de dados usando ferramentas de ciência de dados e design. Essas ferramentas podem criar e personalizar visualizações que se adequam aos seus objetivos, público e tipo de dados, além de destacar os principais pontos e mensagens. A IA também pode interagir com as visualizações, como por zoom, filtragem ou detalhamento, para explorar mais os dados.

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4 Relatórios de dados

A tarefa final na análise competitiva é o relatório de dados. Você precisa documentar e compartilhar os dados e insights com as partes interessadas e fornecer sugestões acionáveis para a inovação do seu negócio. O relatório de dados pode envolver a escrita de resumos, relatórios, apresentações ou propostas que expliquem seu processo de análise competitiva, resultados e implicações. A IA pode automatizar a geração de relatórios de dados usando técnicas de geração e sumarização de linguagem natural. Essas técnicas podem criar e editar conteúdo escrito que resume os dados e insights e fornece recomendações claras e concisas para a inovação do seu negócio. A IA também pode adaptar o conteúdo a diferentes formatos, estilos e tons, dependendo do seu propósito e público.

A IA pode automatizar a análise competitiva para inovação de negócios, executando várias tarefas que, de outra forma, exigiriam muito esforço humano, tempo e recursos. Usando IA, você pode coletar, analisar, visualizar e relatar dados de forma mais eficiente, eficaz e precisa, e obter insights mais profundos e ricos sobre seu cenário competitivo e suas oportunidades de inovação. A IA também pode ajudá-lo a ficar à frente da curva e responder às mudanças nas condições do mercado e às necessidades dos clientes de forma mais rápida e melhor.

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David Sweenor

B2B Marketing Leader, Founder TinyTechGuides, DataIQ 100, Top 25 AI and Analytics Thought Leader, Master Gardener
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Historically, competitive intelligence required people to create reports and competitive battle cards--and there are a handful of companies that help automate this process. But with generative AI, this model is now flipped on its head. One can imagine that a sales professional or product manager can simply ask (via a prompt) how to compete against a certain vendor or product. Enabled by a template, the system would format the prompt correctly and then create personalized advice and guidance for the AE or product manager.

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