Перейти к основному содержимому

Анализ конкурентов: ИИ-агент для розничной торговли

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Отсутствие актуальной информации о конкурентах: Компании часто не имеют доступа к оперативным данным о ценах, ассортименте и маркетинговых стратегиях конкурентов.
  2. Сложность анализа больших объемов данных: Ручной сбор и анализ данных о конкурентах занимает много времени и ресурсов.
  3. Недостаток персонализированных рекомендаций: Бизнесу сложно адаптировать стратегии на основе данных о конкурентах без автоматизированных решений.

Типы бизнеса​

  • Розничные сети.
  • Интернет-магазины.
  • Омниканальные торговые платформы.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Сбор данных о конкурентах:
    • Мониторинг цен, акций и ассортимента.
    • Анализ маркетинговых кампаний (реклама, скидки, промокоды).
  2. Анализ данных:
    • Сравнение цен и ассортимента.
    • Выявление трендов и изменений в стратегиях конкурентов.
  3. Генерация рекомендаций:
    • Оптимизация ценовой политики.
    • Предложения по улучшению ассортимента.
    • Рекомендации по маркетинговым стратегиям.

Возможности использования​

  • Одиночный агент: Для небольших компаний с ограниченным бюджетом.
  • Мультиагентная система: Для крупных сетей с множеством конкурентов и сложными процессами.

Типы моделей ИИ​

  1. Машинное обучение:
    • Прогнозирование изменений в стратегиях конкурентов.
    • Кластеризация данных для выявления трендов.
  2. NLP (Natural Language Processing):
    • Анализ текстовых данных (отзывы, описания товаров, маркетинговые материалы).
  3. Компьютерное зрение:
    • Анализ изображений товаров и рекламных материалов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных:
    • Автоматический парсинг сайтов конкурентов.
    • Интеграция с API маркетплейсов и социальных сетей.
  2. Анализ данных:
    • Обработка и структурирование данных.
    • Сравнение с внутренними данными компании.
  3. Генерация решений:
    • Формирование отчетов и рекомендаций.
    • Интеграция с CRM и ERP системами.

Схема взаимодействия​

1. Запрос данных → 2. Сбор данных → 3. Анализ данных → 4. Генерация отчетов → 5. Интеграция с бизнес-процессами

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов компании.
    • Определение ключевых метрик и целей.
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к внутренним системам компании.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе данных компании.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции через OpenAPI​

  1. Получите API-ключ на нашей платформе.
  2. Интегрируйте агента в свои системы через следующие эндпоинты:
    • /competitor-monitoring – для сбора данных.
    • /data-analysis – для анализа данных.
    • /generate-recommendations – для получения рекомендаций.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "endpoint": "/predict-competitor-prices",
  "method": "POST",
  "data": {
    "competitor_id": "123",
    "product_category": "electronics"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "predicted_prices": [
      {"product_id": "456", "price": 299.99},
      {"product_id": "789", "price": 199.99}
    ]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "endpoint": "/update-competitor-data",
  "method": "PUT",
  "data": {
    "competitor_id": "123",
    "new_data": {
      "price": 249.99,
      "stock": 100
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "endpoint": "/analyze-competitor-trends",
  "method": "POST",
  "data": {
    "competitor_id": "123",
    "time_period": "last_30_days"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "trends": {
      "price_changes": -5.0,
      "popular_products": ["456", "789"]
    }
  }
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /competitor-monitoring:

    • Назначение: Сбор данных о конкурентах.
    • Метод: GET.
    • Пример запроса: {"competitor_id": "123"}.
    • Пример ответа: {"status": "success", "data": {...}}.

  2. /data-analysis:

    • Назначение: Анализ данных о конкурентах.
    • Метод: POST.
    • Пример запроса: {"competitor_id": "123", "time_period": "last_30_days"}.
    • Пример ответа: {"status": "success", "data": {...}}.

  3. /generate-recommendations:

    • Назначение: Генерация рекомендаций.
    • Метод: POST.
    • Пример запроса: {"competitor_id": "123", "product_category": "electronics"}.
    • Пример ответа: {"status": "success", "recommendations": [...]}.

Примеры использования​

Кейс 1: Оптимизация ценовой политики​

  • Задача: Снижение цен на ключевые товары для повышения конкурентоспособности.
  • Решение: Агент анализирует цены конкурентов и предлагает оптимальные цены.

Кейс 2: Улучшение ассортимента​

  • Задача: Расширение ассортимента на основе данных о популярных товарах у конкурентов.
  • Решение: Агент выявляет тренды и рекомендует новые товары для добавления.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение!
Связаться с нами