Erstellen Sie ein auf KI basierendes Competitive Intelligence-Tool

Jeder, der derzeit Geschäfte macht, hat einen Konkurrenten, und angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie weiterentwickelt, ist es nicht nur wichtig, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein – es ist unerlässlich.

Zu diesem Zweck greifen viele Unternehmen auf Competitive Intelligence (CI)-Tools zurück, die dabei helfen, Aktivitäten, Angebote, Marktveränderungen sowie Kundenverhalten und -stimmungen von Wettbewerbern zu verfolgen. Wenn diese Tools auf KI basieren, gehen sie noch einen Schritt weiter, indem sie Daten analysieren und sie in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die diesen Unternehmen helfen können, intelligentere Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu wahren.

Anstatt nur Trends zu beobachten, vermitteln KI-gestützte CI-Tools Unternehmen ein tieferes Verständnis dafür, was in ihrer Branche passiert, oft in Echtzeit. Auf diese Weise können sich Unternehmen proaktiv auf Veränderungen einstellen, auf Maßnahmen der Wettbewerber reagieren und sogar neue Chancen erkennen, bevor sie allgemein bekannt werden. Tatsächlich ist CI nicht nur für große Unternehmen gedacht – es kann auch kleineren Unternehmen gleiche Wettbewerbsbedingungen bieten und sie in die Lage versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die genauso fundiert sind wie die ihrer größeren Kollegen.

Warum Competitive Intelligence wichtig ist

Bei Competitive Intelligence (CI) geht es nicht nur darum, im Auge zu behalten, was Ihre Konkurrenten tun – es geht darum, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihre Geschäftsentscheidungen leiten. Ganz gleich, ob Sie Ihre Preisstrategie optimieren, Ihre Botschaften verfeinern, Ihre Wertversprechen optimieren oder neue Produkte entwickeln: CI liefert Ihnen die Daten, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Aber es geht nicht nur um das Sammeln von Informationen; Es geht darum, diese Informationen effektiv zu nutzen, um an der Spitze zu bleiben.

Hier sind einige wichtige Probleme, die KI-gestützte CI-Tools lösen können:

• Der Konkurrenz einen Schritt voraus sein:
  Durch die Verfolgung der Preise, Produkte und Kampagnen der Wettbewerber in Echtzeit können Unternehmen Marktveränderungen antizipieren und handeln, bevor sie eintreten, anstatt erst im Nachhinein zu reagieren. McKinsey & Company hebt hervor, wie CI-Tools Unternehmen dabei helfen, im Wettbewerbsumfeld die Nase vorn zu behalten.

• Verbesserung der Marktpositionierung:
  Ein CI-Tool zeigt auf, wie Wettbewerber ihre Produkte positionieren, identifiziert Marktlücken und ermöglicht es Unternehmen, ihre Angebote anzupassen. Harvard Business Review zeigt, wie CI die Positionierung verbessern und dabei helfen kann, unerschlossene Märkte anzusprechen.

• Optimierung der Entscheidungsfindung:
  KI-gestützte CI-Tools filtern unnötige Daten heraus und liefern umsetzbare Erkenntnisse, sodass Führungskräfte schnell fundierte Entscheidungen treffen können. Laut Gartner ermöglicht diese Automatisierung eine schnellere und strategischere Entscheidungsfindung.

• Aufkommende Trends erkennen:
  KI-Tools können riesige Datensätze scannen, um aufkommende Trends und Verbraucherverhalten frühzeitig zu erkennen und so Unternehmen dabei zu helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben. Forrester erklärt, wie diese Tools Unternehmen einen Überblick über Trends verschaffen, bevor sie zum Mainstream werden.

• Verbesserung der Produktentwicklung und Innovation:
  Durch das Verständnis der Produkte der Wettbewerber und des Verbraucherfeedbacks können Unternehmen ihre eigenen Angebote verfeinern, um den Marktanforderungen gerecht zu werden. Forrester betont die Rolle von CI bei der Förderung von Innovation und Produktentwicklung.

• Marketing und Vertrieb optimieren:
  CI-Tools analysieren die Marketingstrategien der Wettbewerber, zeigen auf, was funktioniert (oder nicht), und helfen Unternehmen dabei, ihre Kampagnen zu verfeinern und das Engagement zu verbessern. Harvard Business Review beschreibt, wie CI Marketingstrategien für eine bessere Kundenkonvertierung verfeinern kann.

• Risikominimierung und Steigerung des Marktbewusstseins:
  Die Verfolgung der Aktivitäten von Wettbewerbern kann Unternehmen dabei helfen, potenzielle Risiken oder plötzliche Marktveränderungen zu erkennen und ihre Strategien anzupassen, um Rückschläge zu vermeiden. McKinsey & Company weist darauf hin, wie CI Risiken minimiert, indem es die Bewegungen der Wettbewerber vorhersieht.

Bei all diesen Vorteilen ist es klar, dass die Integration eines Competitive Intelligence-Tools in Ihr Unternehmen nicht mehr optional – sondern von wesentlicher Bedeutung ist.

So erstellen Sie ein Competitive Intelligence-Tool mit Python

Da wir nun den Wert von Competitive Intelligence verstanden haben, wollen wir uns damit befassen, wie Sie Ihr eigenes KI-gestütztes Competitive Intelligence-Tool erstellen können.

Wir würden die folgenden Tools verwenden:

• Python
• LangChain
• Ollama (Lokales LLM)
• BrightData
• Selen
• Streamlit

Schritt 1: Richten Sie die Python-Umgebung ein

Richten Sie zunächst eine Python-Umgebung ein. Erstellen Sie dann im Stammordner Ihres Projekts eine Datei mit dem Namen „requirements.txt“. Kopieren Sie die folgenden Abhängigkeiten und fügen Sie sie in diese Datei ein:

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Als nächstes aktivieren Sie Ihre Umgebung, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

./name_of_environment/Scripts/Activate

Dann installieren Sie alle Abhängigkeiten auf einmal, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

pip install -r requirements.txt

Schritt 2: Streamlit-Benutzeroberfläche

Erstellen Sie eine Python-Datei mit dem Namen main.py in Ihrem Stammordner. In dieser Datei erstellen wir eine einfache Streamlit-Benutzeroberfläche.

Streamlit ist ein unglaublich einfaches Tool zum Erstellen von Python-basierten Webanwendungen mit minimalem Code. Dies ist eine der einfachsten Möglichkeiten, mit Tools wie Large Language Models (LLMs) zu interagieren, die wir in diesem Tutorial verwenden werden.

Hier ist der Code zum Einrichten der Schnittstelle:

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Um die Streamlit-Anwendung auszuführen, öffnen Sie Ihr Terminal, aktivieren Sie Ihre virtuelle Umgebung (falls nicht bereits aktiv) und geben Sie den folgenden Befehl ein. Geben Sie dabei den Namen der Python-Datei an, die Ihre Streamlit-App enthält (in diesem Fall main.py). :

./name_of_environment/Scripts/Activate

Es wird ein Webserver geöffnet, der die Anwendung enthält.

Sobald wir die Streamlit-Benutzeroberfläche erstellt haben, besteht der nächste Schritt darin, tatsächlich Daten von der Website abzurufen, die wir extrahieren möchten. Dazu verwenden wir ein Python-Modul namens Selenium.

Selenium ermöglicht es uns, einen Webbrowser zu automatisieren, sodass wir tatsächlich zu einer Webseite navigieren, den gesamten Inhalt dieser Seite abrufen und dann den Inhalt filtern und ihn dann an ein LLM wie ChatGPT übergeben können oder Gemini, und dann können wir dieses LLM verwenden, um die Daten zu analysieren und uns eine aussagekräftige Antwort zu geben.

Schritt 3: Bright Data einrichten

Bright Data ist eine Web-Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, alle öffentlichen Webdaten zu sammeln und zu strukturieren sowie das Web dank eines breiten Proxy-Netzwerks von jedem Standort aus genau zu sehen, ohne blockiert oder in die Irre geführt zu werden.

Für dieses Tutorial können Sie sie völlig kostenlos verwenden.

Klicken Sie hier, um ein Konto zu erstellen.

Gehen Sie danach zu Ihrem Dashboard und erstellen Sie eine neue Instanz/Zone eines Tools namens Scraping Browser.

Der Scraping-Browser enthält einen Captcha-Löser und stellt eine Verbindung zu einem Proxy-Netzwerk her. Das bedeutet, dass automatisch Ihre neuen IP-Adressen vergeben und diese durchlaufen werden, um zu simulieren, als ob Sie ein echter Benutzer wären, der auf eine Website zugreift.

Es bedeutet auch, dass ein Captcha automatisch für Sie gelöst wird, sodass Sie sich nicht mit der Blockierung durch CAPTCHAs herumschlagen müssen.

Geben Sie also einen Zonennamen ein und erstellen Sie ihn.

Dann klicken Sie auf OK.

Ein Hauptvorteil von Bright Data für Entwickler besteht darin, dass es nur mit dem Code funktioniert, den Sie bereits haben.

In unserem Fall verwenden wir Selen. Kopieren Sie also einfach die URL

Erstellen Sie dann eine .env-Datei in Ihrem Stammverzeichnis und fügen Sie die URL ein:

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Schritt 4: Web Scraping-Komponente

Als nächstes erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen scrape.py. Hier schreiben wir unsere Web-Scraping-Funktionalität und trennen sie von der Hauptdatei, damit wir leichter navigieren können.

Importieren Sie zunächst ein paar Selenium-Module in Ihre scrape.py-Datei und schreiben Sie dann eine Funktion, die die Domain einer Website übernimmt, den gesamten Inhalt der Webseite scrapt, sie bereinigt und den gesamten Inhalt zurückgibt.

./name_of_environment/Scripts/Activate

Schritt 5: Ollama LLM einrichten

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen parse.py. Kopieren Sie dann den Code unten und fügen Sie ihn ein. Anschließend richten wir Ollama lokal ein, das zum Ausführen des LLM verwendet wird.

pip install -r requirements.txt

Ollama ermöglicht Ihnen die lokale Ausführung von Open-Source-LLMs auf Ihrem Computer. Sie müssen sich also nicht auf Dinge wie API-Tokens verlassen und es ist völlig kostenlos.

Um mit Ollama zu beginnen, besuchen Sie diesen Link: https://ollama.com/download

Sobald Ollama heruntergeladen und installiert ist, öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und geben Sie den Ollama-Befehl ein:

import streamlit as st

st.title("Competitive Intelligence Tool (Demo)")
url = st.text_input("Enter Competitor's Website URL")

if st.button("Gather Insights"):
    if url:
        st.write("Analyzing the website...")

Sie erhalten etwas, das so aussieht:

Als nächstes müssen Sie ein Ollama-Modell ziehen. Sie müssen das Ollama-Modell lokal herunterladen, bevor Ihr Code ausgeführt werden kann.

Besuchen Sie dazu https://github.com/ollama/ollama

Hier sehen Sie alle verschiedenen Modelle, die Sie verwenden können.

Wählen Sie ein geeignetes Modell basierend auf den Spezifikationen Ihres Computers aus. Für dieses Tutorial verwenden wir das Modell Llama 3.2. Es sind nur 3 GB RAM erforderlich.

Als nächstes gehen Sie zurück zu Ihrem Terminal oder Ihrer Eingabeaufforderung und führen diesen Befehl aus:

streamlit run main.py

Dadurch wird das Modell dann für Sie auf Ihren Computer heruntergeladen. Sobald dies abgeschlossen ist, können Sie dieses Modell nun in Ihrer parse.py-Datei verwenden.

Schritt 6: Testen Sie Ihr Tool

Jetzt können Sie Ihren Code mit diesem Befehl ausführen:

SBR_WEBDRIVER="paste_the_url_here"

Und es ist alles vorbereitet.

Sie können den Code nach Belieben ändern und ihn aktivieren, um Daten von mehreren URLs oder mehreren Domänen gleichzeitig abzurufen.

Fügen Sie mithilfe von pandas.pydata.org und matplotlib.org Datenvisualisierung hinzu, um sie für Ihr Unternehmen umsetzbar zu machen

Oder automatisieren Sie sogar den Datenerfassungsprozess, um die Aktualisierungen der Wettbewerber regelmäßig zu verfolgen. Verwenden Sie Cron-Jobs oder das Schedule-Modul von Python, um die Daten-Scraping- und Analyse-Skripte in definierten Intervallen auszuführen.

Um den vollständigen Code zu sehen, schauen Sie sich das GitHub-Repo an:

sholajegede / CompetiAI

KI-gestütztes Competitive Intelligence Tool

CompetiAI

KI-gestütztes Competitive Intelligence Tool

Auf GitHub ansehen

Abschluss

Der Aufbau eines Competitive Intelligence Tools für Ihr Unternehmen oder innerhalb Ihres Produkts bietet viel Potenzial. Durch die Kombination von Web Scraping und Textanalyse können Sie ein Tool erstellen, das Ihnen hilft, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Dies kann Ihre Produktentwicklung, Marketingstrategien, Verkaufsreichweite und allgemeine Marktbekanntheit erheblich verbessern.

Der Wettbewerbsvorteil, den diese Tools bieten, ist von unschätzbarem Wert, insbesondere in Branchen, in denen sich Veränderungen schnell vollziehen und der Wettbewerb hart ist. Mit Fortschritten bei KI und maschinellem Lernen können Sie noch ausgefeiltere Funktionen erwarten, von prädiktiven Analysen bis hin zu Echtzeit-Marktwarnungen.

Wenn Sie darüber nachdenken, ein CI-Tool zu entwickeln, ist der Start mit einem Projekt wie diesem eine fantastische Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln. Experimentieren, iterieren und verbessern Sie das Tool, während Sie neue Wege finden, wie es Ihren Geschäftsabläufen einen Mehrwert verleihen kann.

Haben Sie Gedanken oder Feedback zu diesem Tutorial? Teilen Sie sie in den Kommentaren unten oder nehmen Sie gerne Kontakt mit mir auf. Ich würde gerne hören, wie Sie Wettbewerbsinformationen nutzen, um Ihr Unternehmen zu transformieren!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie ein auf KI basierendes Competitive Intelligence-Tool. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!