Automatisierte Wettbewerbsanalysen

Besonders in weltweiten Märkten mit vielen Marktteilnehmern und relativ hoher Volatilität ist es sinnvoll die Wettbewerbsanalyse technologiegetrieben zu unterstützen. Dadurch gelingt es neue Wettbewerber oder Strategieänderungen von Wettbewerbergruppen zeitnah und umfassend im Blick zu haben, wenn die manuelle Recherche bereits zu zeit- und ressourcenaufwändig wird.

Mithilfe von Data Mining sammeln wir Textdaten oder Kennzahlendaten von und über uns bekannte Wettbewerber im Internet oder in spezialisierten Datenbanken. Arbeiten wir mit Textdaten, wie Pressebeiträgen, Webinhalten der Wettbewerber selbst, Kommentaren aus Onlineforen, etc., dann kommt ein sprachverarbeitender KI-Algorithmus zum Einsatz, der die Textinhalte automatisch interpretiert und die zusammengefasste Information bereitstellt. Arbeiten wir mit numerischen Markt- oder Kennzahlendaten kommen andere KI-Algorithmen zum Einsatz, die durch das Erkennen von Mustern in den Daten spannende Wettbewerbsentwicklungen sichtbar machen können.

Sie müssen vorab definieren, wer die interessierenden Marktbegleiter sind oder woran neue Marktteilnehmer zu erkennen sind.

Die Auswertung und Interpretation von Wettbewerbsdaten bedarf nicht notwendigerweise einer KI-Anwendung. Auch statistische Verfahren oder Methoden der klassischen Textanalyse können erste Erkenntnisse liefern. Nichtsdestotrotz ermöglichen KI-Anwendung tiefgreifendere Analysen und einen höheren Automatisierungsgrad.