競爭情報(CI)在任何競爭激烈的市場中都至關重要。隨著競爭的加劇和行業的不斷變化，掌握市場的動態以及你的競爭對手如何應對當前的趨勢是至關重要的。
最近的一篇文章《福布斯》他說:“關鍵是要找出挑戰、優勢和空白區域，以建立一個創造競爭差異化的戰略。”通過這種方式，你是在補充，而不是直接與對手競爭。您可以使用這些信息來開發不同的交付模式、新產品或吸引不同的市場部門。
與任何數據驅動的信息源一樣，CI依賴於能夠篩選大量數據並理解這些數據的係統。這必須以最小的誤差有效地進行。這就是人工智能的用武之地。速度和效率與哪種人工智能可以提供洞察力讓它成為一個值得考慮的工具。
使用AI進行CI的優點
- 速度和生產力-人工智能的工作速度比人類研究團隊快得多。如果你需要，它可以運行整個晚上和周末。在討論結束時，你會得到你需要的所有數據。
- 範圍和範圍-雖然人類工作人員可能會選擇一個資源列表來關注，但你的AI可以在一個更大的數據集上進行訓練。
- 減少重複-雖然你的同事不喜歡無腦的重複任務，但你的AI卻喜歡它們。機器學習的工作原理是從重複的活動模式中得出推論，並變得更有效率。當你的人工智能在埋頭苦幹時，你的人類員工可以繼續做更有趣的任務。
- 可定製性-一個好的人工智能可以被訓練來尋找數據中的一係列能指，這意味著你可以根據你選擇的任何目的對它進行微調。
- 互動性和參與性-最好的工具可以在它們沒有交付時進行調整和修改。更改參數或增加數據源的寬度;人工智能不會抱怨。
- 改進的分布和影響-數據抓取爬蟲程序可以在整個網絡中廣泛漫遊，不需要局限於地理區域或母語。知道你沒有錯過任何東西會讓你更容易做出令人信服的商業案例。
- 詳細數據分解用於CI係統的最佳AI將允許你獲得非常細粒度的結果。缺口應該很容易識別。
將AI用於CI的缺點
- 假陽性-由於使用機器學習，你不一定確切地知道你的AI是如何識別合適的數據點的，編程疏忽可能會導致錯誤的陽性結果。你需要對數據進行隨機抽查，以確保AI能夠識別你所需要的內容。
- 缺乏背景-人工智能驅動的見解有一定的“黑箱”性質，即你將數據輸入一端，答案從另一端出現，但兩者之間的過程是不透明的。你的人工智能可能會識別出一個意想不到的趨勢，但它無法告訴你為什麼會發生這種情況。這些調查仍是你的工作。
- 過時-目前人工智能領域有如此多的創新，以至於有可能發現你大膽的新投資已經被更強大的東西所取代。密切關注當前的情況可以避免這種危險。
- 過度信賴-有時，像人工智能這樣時尚的東西會讓我們忽視我們擁有的其他工具，包括手動和機器主導的工具。
常見用例
那麼，哪些行業和部門正在使用人工智能進行競爭情報，如何使用?以下是這項技術的一些常用應用:
- 消息跟蹤-識別和整理在書麵和視聽媒體內容中提到您的品牌或競爭對手的品牌。
- 社交媒體監控-與上述相似，但側重於社交媒體內容。這就需要能夠識別屏幕上的標識，並將休閑對話內容置於語境中。
- 著-將標簽應用於各種媒體的內容，以最大限度地擴大其覆蓋麵和可分享性。
- 人工智能搜索和內容推薦-理解用戶的演講或書麵問題，準確傳達他們想要的東西。
- 機會跟蹤-尋找用戶對特定產品或服務的搜索或請求，超越品牌提及。
結論
人工智能不僅僅是“另一種工具”。盡管它的使用可能會被誤解或誤讀，但就覆蓋麵、效率和中立性而言，幾乎沒有什麼比這種收集方法更好的了競爭情報在規模上發展可持續的競爭優勢。
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艾琳·皮爾森
Erin Pearson是Evalueserve的GTM總監。