Créez un outil de veille concurrentielle alimenté par l'IA

Toute personne qui fait des affaires à l'heure actuelle a un concurrent et, avec la rapidité avec laquelle la technologie évolue, garder une longueur d'avance sur la concurrence n'est pas seulement important, c'est essentiel.

Pour ce faire, de nombreuses entreprises se tournent vers des outils d'intelligence économique (CI), qui permettent de suivre les activités, les offres, les évolutions du marché, ainsi que le comportement et les sentiments des clients. Lorsqu'ils sont alimentés par l'IA, ces outils vont encore plus loin, en analysant les données et en les transformant en informations exploitables qui peuvent aider ces entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et à conserver un avantage concurrentiel.

Plutôt que d'observer simplement les tendances, les outils CI améliorés par l'IA permettent aux entreprises de mieux comprendre ce qui se passe dans leur secteur, souvent en temps réel. Grâce à cela, les entreprises peuvent s'adapter de manière proactive aux changements, répondre aux mouvements des concurrents et même identifier de nouvelles opportunités avant qu'elles ne soient largement connues. En fait, CI n'est pas réservé aux grandes entreprises : il peut également uniformiser les règles du jeu pour les petites entreprises, en leur permettant de prendre des décisions fondées sur des données qui sont tout aussi éclairées que celles prises par leurs homologues plus grandes.

Pourquoi la veille concurrentielle est importante

La veille concurrentielle (CI) ne consiste pas seulement à garder un œil sur ce que font vos concurrents : il s'agit également d'obtenir des informations précieuses qui guident vos décisions commerciales. Que vous ajustiez votre stratégie de tarification, affiniez vos messages, optimisiez vos propositions de valeur ou développiez de nouveaux produits, CI vous fournit les données dont vous avez besoin pour faire des choix éclairés. Mais il ne s’agit pas seulement de collecter des informations ; il s'agit d'utiliser ces informations efficacement pour garder une longueur d'avance.

Voici quelques problèmes clés que les outils CI basés sur l'IA peuvent résoudre :

• Garder une longueur d'avance sur les concurrents :
  En suivant les prix, les produits et les campagnes des concurrents en temps réel, les entreprises peuvent anticiper les changements du marché et agir avant qu'ils ne se produisent, plutôt que de réagir après coup. McKinsey & Company souligne comment les outils CI aident les entreprises à garder une longueur d'avance dans un environnement concurrentiel.

• Améliorer le positionnement sur le marché :
  Un outil CI révèle comment les concurrents positionnent leurs produits et identifie les lacunes du marché, permettant aux entreprises d'ajuster leurs offres. Harvard Business Review montre comment CI peut améliorer le positionnement et aider à cibler des marchés inexploités.

• Rationaliser la prise de décision :
  Les outils CI basés sur l'IA filtrent les données inutiles et fournissent des informations exploitables, permettant ainsi aux dirigeants de prendre rapidement des décisions éclairées. Selon Gartner, cette automatisation permet une prise de décision plus rapide et plus stratégique.

• Identifier les tendances émergentes :
  Les outils d’IA peuvent analyser des ensembles de données massifs pour détecter rapidement les tendances émergentes et les comportements des consommateurs, aidant ainsi les entreprises à rester compétitives. Forrester explique comment ces outils donnent aux entreprises une idée des tendances avant qu'elles ne deviennent courantes.

• Améliorer le développement de produits et l'innovation :
  En comprenant les produits des concurrents et les commentaires des consommateurs, les entreprises peuvent affiner leurs propres offres pour répondre aux demandes du marché. Forrester souligne le rôle de CI dans la conduite de l'innovation et du développement de produits.

• Optimisation du marketing et des ventes :
  Les outils CI analysent les stratégies marketing des concurrents, révélant ce qui fonctionne (ou non), aidant ainsi les entreprises à affiner leurs campagnes et à améliorer l'engagement. Harvard Business Review explique comment CI peut affiner les stratégies marketing pour une meilleure conversion client.

• Minimiser les risques et accroître la sensibilisation au marché :
  Le suivi des activités des concurrents peut aider les entreprises à repérer les risques potentiels ou les changements soudains du marché, leur permettant ainsi d'ajuster leurs stratégies pour éviter les revers. McKinsey & Company souligne comment CI minimise les risques en anticipant les mouvements des concurrents.

Avec tous ces avantages, force est de constater qu’intégrer un outil de veille concurrentielle dans votre entreprise n’est plus une option, c’est un incontournable.

Comment créer un outil de veille concurrentielle à l'aide de Python

Maintenant que nous comprenons la valeur de la veille concurrentielle, voyons comment vous pouvez créer votre propre outil de veille concurrentielle alimenté par l'IA.

Nous utiliserions les outils suivants :

• Python
• LangChain
• Ollama (LLM local)
• BrightData
• Sélénium
• Streamlit

Étape 1 : configurer l'environnement Python

Tout d’abord, configurez un environnement Python. Ensuite, dans le dossier racine de votre projet, créez un fichier nommé exigences.txt. Copiez et collez les dépendances suivantes dans ce fichier :

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Ensuite, activez votre environnement en exécutant la commande suivante :

./name_of_environment/Scripts/Activate

Ensuite, installez toutes les dépendances d'un coup en exécutant la commande suivante :

pip install -r requirements.txt

Étape 2 : interface utilisateur simplifiée

Créez un fichier Python nommé main.py dans votre dossier racine. Dans ce fichier, nous allons créer une interface utilisateur Streamlit simple.

Streamlit est un outil incroyablement simple pour créer des applications Web basées sur Python avec un minimum de code. C'est l'un des moyens les plus simples d'interagir avec des outils tels que les grands modèles linguistiques (LLM), que nous utiliserons dans ce didacticiel.

Voici le code pour configurer l'interface :

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Pour exécuter l'application Streamlit, ouvrez votre terminal, activez votre environnement virtuel (s'il n'est pas déjà actif) et tapez la commande suivante en précisant le nom du fichier Python qui contient votre application Streamlit (main.py dans ce cas) :

./name_of_environment/Scripts/Activate

Il ouvrira un serveur Web contenant l'application.

Une fois que nous avons créé l'interface utilisateur Streamlit, l'étape suivante consiste à récupérer les données du site Web que nous souhaitons récupérer. Pour ce faire, nous allons utiliser un module Python appelé Selenium.

Selenium nous permet d'automatiser un navigateur Web, afin que nous puissions réellement accéder à une page Web, récupérer tout le contenu qui se trouve sur cette page, puis appliquer un filtrage sur le contenu, puis le transmettre à un LLM comme ChatGPT. ou Gemini, puis nous pouvons utiliser ce LLM pour analyser les données et nous donner une réponse significative.

Étape 3 : Configurer Bright Data

Bright Data est une plate-forme de données Web qui permet aux entreprises de collecter et de structurer toutes les données Web publiques ainsi que de voir le Web avec précision depuis n'importe quel endroit sans être bloquées ou induites en erreur grâce à un vaste réseau proxy.

Pour ce tutoriel, vous pouvez les utiliser entièrement gratuitement.

Cliquez ici pour créer un compte.

Après cela, accédez à votre tableau de bord et créez une nouvelle instance/zone d'un outil appelé Scraping Browser.

Le navigateur de scraping comprend un solveur captcha et se connecte à un réseau proxy. Cela signifie qu'il donnera automatiquement vos nouvelles adresses IP et les parcourra afin de simuler comme si vous étiez un véritable utilisateur accédant à un site Web.

Cela signifie également que s'il y a un captcha, il le résoudra automatiquement pour vous afin que vous n'ayez pas à vous soucier d'être bloqué par les CAPTCHA.

Alors, saisissez un nom de zone et créez-le.

Puis cliquez sur OK.

L'un des principaux avantages de Bright Data pour les développeurs est qu'il fonctionne uniquement avec le code que vous possédez déjà.

Dans notre cas, nous utilisons Selenium. Alors, copiez simplement l'URL

Créez ensuite un fichier .env dans votre répertoire racine et collez l'URL :

streamlit 
langchain 
langchain_ollama
selenium
beautifulsoup4
lxml 
html5lib
python-dotenv

Étape 4 : Composant de grattage Web

Ensuite, créez un nouveau fichier nommé scrape.py. C'est ici que nous allons écrire notre fonctionnalité de web scraping, en la séparant du fichier principal afin qu'il nous soit plus facile de naviguer.

Pour commencer, importez quelques modules Selenium dans votre fichier scrape.py, puis écrivez une fonction qui prend le domaine d'un site Web, gratte tout le contenu de la page Web, la nettoie et renvoie tout le contenu.

./name_of_environment/Scripts/Activate

Étape 5 : Configurer Ollama LLM

Créez un nouveau fichier appelé parse.py. Copiez et collez ensuite le code ci-dessous, puis nous configurerons Ollama localement qui sera utilisé pour exécuter le LLM.

pip install -r requirements.txt

Ollama vous permet d'exécuter des LLM open source localement sur votre ordinateur. Ainsi, vous n'avez pas besoin de compter sur des éléments tels que les jetons API et c'est totalement gratuit.

Pour démarrer avec Ollama, visitez ce lien : https://ollama.com/download

Une fois Ollama téléchargé et installé, ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et tapez la commande Ollama :

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...")

Vous obtiendrez quelque chose qui ressemble à ceci :

Ensuite, ce que vous devez faire est de tirer un modèle Ollama. Vous devrez télécharger le modèle Ollama localement avant que votre code puisse être exécuté.

Pour ce faire, visitez https://github.com/ollama/ollama

Ici, vous verrez tous les différents modèles que vous pouvez utiliser.

Choisissez un modèle approprié en fonction des spécifications de votre ordinateur. Pour ce tutoriel, nous utilisons le modèle Llama 3.2. Il ne nécessite que 3 Go de RAM.

Ensuite, retournez à votre terminal ou à votre invite de commande et exécutez cette commande :

streamlit run main.py

Cela téléchargera ensuite le modèle pour vous sur votre ordinateur. Une fois cette opération terminée, vous pouvez maintenant utiliser ce modèle dans votre fichier parse.py.

Étape 6 : Testez votre outil

Vous pouvez maintenant exécuter votre code à l'aide de cette commande :

SBR_WEBDRIVER="paste_the_url_here"

Et tout est prêt.

Vous pouvez modifier le code comme vous le souhaitez, lui permettre d'obtenir des données de plusieurs URL ou de plusieurs domaines à la fois.

Ajoutez la visualisation des données pour les rendre exploitables pour votre entreprise en utilisant pandas.pydata.org et matplotlib.org

Ou même automatiser le processus de collecte de données pour suivre régulièrement les mises à jour des concurrents. Utilisez les tâches cron ou le module schedule de Python pour exécuter les scripts de récupération et d'analyse des données à intervalles définis.

Pour voir le code complet, consultez le dépôt GitHub :

sholajegede / CompétitionIA

Outil de veille concurrentielle alimenté par l'IA

CompétiIA

Outil de veille concurrentielle alimenté par l'IA

Voir sur GitHub

Conclusion

Il existe un grand potentiel pour créer un outil de veille concurrentielle pour votre entreprise ou au sein de votre produit. En combinant le web scraping et l'analyse de texte, vous pouvez créer un outil qui vous aide à garder une longueur d'avance sur la concurrence et à prendre des décisions plus judicieuses.

Cela peut améliorer considérablement votre développement de produits, vos stratégies de marketing, votre portée commerciale et votre connaissance globale du marché.

L'avantage concurrentiel qu'offrent ces outils est inestimable, en particulier dans les secteurs où les changements se produisent rapidement et où la concurrence est féroce. Grâce aux progrès de l'IA et de l'apprentissage automatique, vous pouvez vous attendre à des fonctionnalités encore plus sophistiquées, de l'analyse prédictive aux alertes de marché en temps réel.

Si vous envisagez de créer un outil CI, commencer par un projet comme celui-ci est un moyen fantastique d'acquérir une expérience pratique. Expérimentez, itérez et améliorez l'outil à mesure que vous identifiez de nouvelles façons dont il peut ajouter de la valeur à vos opérations commerciales.

Vous avez des idées ou des commentaires sur ce tutoriel ? Partagez-les dans les commentaires ci-dessous ou n'hésitez pas à me contacter. J'aimerais savoir comment vous utilisez la veille concurrentielle pour transformer votre entreprise !

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