Автоматический анализ конкурентов
Раньше такого разбора не делали вовсе: были разовые справки на несколько компаний, нерегулярно и каждый раз по-своему.
Теперь это повторяемая процедура: человек называет направление и объём, а система выбирает конкурентов из готового списка рынка — 574 компании отраслевого рейтинга, переписанные к себе один раз за 4 минуты.
- Заказчик
- Компания с широким набором услуг и несколькими направлениями работы
- Объём
- Круг поиска — 574 компании рынка; каждое досье из 15 одинаковых разделов
- Запуск
- Когда угодно: около 8 минут на компанию — от поиска до готового досье
Ролик и кадры сняты на моём собственном демонстрационном стенде. Он собран отдельно, на другой отрасли — поставщики промышленного оборудования, — и показывает, как устроена такая система, а не решение заказчика: у того свой интерфейс и свой состав документа. Компании, их документы и все значения в них выдуманы: ни одна строка не относится к существующей организации.
Коротко: что было и что стало
Раньше делали разовые справки: под конкретную задачу смотрели несколько компаний — обход сайтов, реестров и публикаций руками, каждый раз по-своему. Единой структуры и расписания у этого не было.
Теперь он говорит, по какому направлению смотрим и сколько компаний берём, — всё остальное собирает программа и сама себя проверяет.
Кейс в трёх числах
Что было
- Регулярного разбора не было. Делали разовые справки на несколько компаний, нерегулярно и без единой структуры. Рынок при этом меняется, и вчерашние сведения уже неточны — значит, разбор должен быть дешёвым и повторяемым.
- Конкурент не по всем направлениям сразу. Набор услуг широкий, направлений несколько, и пересекаются они лишь частично: сначала надо посчитать процент пересечения, а потом браться за разбор.
- Искать приходится отдельно по каждому направлению. Отраслевой рейтинг покрывает направления неравномерно, и знать это надо заранее, а не в конце работы.
- Основная часть работы — механическая. По каждой компании — обход сайта,
реквизиты в государственных реестрах, сверка финансовых сведений, публикации.
Ошибиться легко именно здесь: упустить деталь, забыть раздел, переврать число.
В машинном конвейере эту механику видно числом: около 38 % обращений ИИ-агента к источникам шло за реквизитами, финансами и картой сайта — среднее по 61 замеренному сбору. Всё это теперь считают обычные программы, до того как включится модель.
Что сделали
- Запуск настраивает человек. Выбирает направление, отмечает услуги, указывает, сколько конкурентов взять.
- Конкурентов подбирает система. Проходит по отраслевому рейтингу и считает по каждой компании процент пересечения услуг.
- Досье собираются по одному образцу. В каждом 15 разделов, одинаковых для всех компаний.
- На выходе — готовые документы. По одному досье на каждую компанию.
Границы. Сервис ничего не меняет в чужих системах: он только собирает, считает и сверяет.
Как это работает
Само досье — тот документ, ради которого всё это делается. Ниже — все 12 страниц документа со стенда целиком: с какими разделами, таблицами и полями он выходит. Компания «Оснастка-Юг», её реквизиты, цены, сроки и отзывы выдуманы от начала до конца — документ показывает формат и полноту отчёта, а не сведения о ком-то существующем. Любая страница открывается крупно по клику, дальше можно листать стрелками.
Откуда уверенность в данных
Первый вопрос здесь: не выдумывает ли модель. Отвечаю механикой, а не обещаниями.
- Считает программа, а не модель. Всё, что берётся формулой, модели не поручается: процент пересечения — сопоставление списков, суждения там нет. Справочник на 574 компании собирает обычная программа за 4 минуты — один раз, дальше он лежит готовым.
- На каждое утверждение — ссылка. В досье не бывает фразы без ссылки на источник, а отдельная проверка следит, чтобы это были полные адреса, по которым можно перейти, а не отсылки «см. выше».
- Готовое досье смотрит приёмщик. Это программа, а не модель: проверяет, все ли разделы на месте, нет ли пустых и сходятся ли числа. На корпусе из 22 готовых досье модель для исправлений не понадобилась ни разу. Если приёмщик найдёт пустой раздел, модель всё-таки зовут — этот случай схема оставляет за ней.
- Пустое место остаётся пустым. Если данных нет, система пишет «не найдено» и объясняет почему, а не подставляет правдоподобное.
- Просили 12 — получили 12. Число в поле — точное требование, а не пожелание: если после отбора компаний не хватает, система идёт вторым проходом. Больше, чем есть подходящих, она не выдумает: на узком направлении на запрос 12 вышло 8, и интерфейс сказал об этом прямо.
- Реквизиты берутся из отдельной базы. Не из «памяти» модели — поэтому одна и та же компания в следующем месяце не превратится в другую.
- Обрыв не съедает работу. Если прогон прервался, сторож разбирает причину и спасает уже собранное досье.
Проверяемость здесь — устройство, а не обещание: любой факт в документе открывается по ссылке.
Что делает программа, а что человек
За человеком — решения: какое направление смотрим, какие услуги считаем сходными, сколько компаний берём и кто останется в разборе.
За системой — исполнение: обход источников, сбор сведений, подсчёт пересечений, сборка документа и самопроверка.
Процесс автоматизирован целиком: человек управляет, а не исполняет, а разбор запускается когда угодно, от 3 до 25 компаний.
Что изменилось
Время и цена — характеристики сегодняшнего прогона и мои расходы на модель, а не финансы заказчика. Сняты живыми замерами на 1–2 прогонах, а не усреднены по многим.
Разбор конкурентов из разовой ручной справки стал процедурой, которую можно повторять.
Чего система не делает
- Не решает, кого считать конкурентом. Система предлагает список и считает процент пересечения, но отмечает компании человек — он и отвечает за состав разбора.
- Не видит больше, чем есть в открытых источниках. Если по направлению в рейтинге пусто или сведений нет, система так и говорит, а не додумывает.
- Развёртывание у заказчика и дополнительные условия отбора — отдельная работа, на момент этого кейса не закрытая.
