竞争智能：战略规划新范式

Jul 18, 2024 1 min read

竞争智能概况

来自搜索引擎的信息

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秘塔

根据搜索引擎对“竞争智能”、“竞争情报分析”的响应内容，总结，竞争智能所做之事包括：

通过结构化的方法收集大量数据并通过分析从数据中提取出可指导战略决策的参考信息。
- 收集来自各种源的竞争情报数据，如社交媒体、新闻报道、竞争对手网站、行业动态报告、知识产权申请、论文发表等。
- 通过大数据分析了解市场上竞争对手的优劣势、研发动态以及客户/用户对各类产品的态度，从而预测市场对某一种产品、技术的反响或者识别风险。
解决当前市场快速变化及数据迅速产生背景下的信息过载问题，提升竞争情报分析、战略规划的效率。
- 简化和自动化竞争情报采集和分析过程：报告数据收集、竞争对手监控、行业分析报告生成。让战略规划人员更专注于战略分析及制定建议等高级别任务。
  
  降低战略规划成本和门槛：人员成本和时间成本。传统战略规划可能需要经过较长的周期才能产出一份规划方案或报告，原因在于情报收集与分析的耗时较长，最终产出规划结果时所引用的信息或者方案的结论时效性可能也面临问题，通过引入自动化和AI技术有望提升上述流程的效率，并提高战略规划结果的可用性（通过对实时信息快速分析减少信息时效性与由市场快速变化产生的问题）。
竞争力提升

根据从竞争情报中总结出的洞见：
- 更深入地了解市场动态，包括竞争对手的行为、客户偏好和新兴趋势，从而实现更有效的市场定位。
- 改进产品和服务，从竞争情报中获得的见解可以指导产品开发和服务改进，确保产品满足或超出市场标准和客户期望。
- 提升资源分配效率和合理性，战略性地分配资源，重点关注最具竞争优势或增长潜力的领域。
- 未来增长指引。为长期规划提供了宝贵的见解，帮助企业识别并为未来的挑战和机遇做好准备。

参考链接

竞争智能的应用场景与市场空间

应用场景

金融风控

分析关注公司/团体的财务状况、市场表现和战略动向，识别潜在的风险因素，并提供决策支持。
新产品研发

收集同行业竞争对手的产品信息和技术发展动态，从而指导自身的产品开发和技术创新。
- 自动驾驶
- 智能制造
广告投放

通过分析竞争对手的广告投放、市场活动和客户反馈，企业可以优化自己的营销策略，提高市场竞争力。
供应链管理

预测市场需求变化、优化库存管理和物流调度。
咨询领域

AI算法可以生成详尽的商业情报和战略尽职调查报告，帮助咨询公司提供更深入的市场分析和预测。AI可以分析大量的历史数据，识别潜在的成本趋势和风险因素，为咨询顾问提供数据和分析内容支撑。

主要受众

企业高管
业务分析师
市场研究人员
产品经理
销售和营销专业人员
供应链经理
风险管理
金融分析师
IT经理
竞争情报专业人员
战略规划者
顾问

市场空间

竞争情报软件市场规模及 2030 年预测

通用竞争智能的技术可行性与挑战

数据采集的实时性、覆盖率问题
数据可靠性问题

数据需要来自可信源或者业务专家，经过清洗、结构化和算法或专家验证，以确保后续数据驱动的分析决策具备良好的质量基础。
智能信息提取的准确性问题
海量数据存储、管理、检索、处理与分析的效率问题
数据隐私、网络安全问题

假设：战略规划团队希望自身对市场分析、规划的前沿决策是秘密的，而竞争智能软件如果是非自研产品，可能会出现暴露战略意图的情况，影响产品的未来市场表现。

推论：竞争智能分析工具需要提供严格的隐私保护策略，并可能需要构建私有化部署、集成到第三方平台的能力。
团队协作的便利性

信息共享、协作信息加工、信息加工成果共享的便利性
用户心理阻碍

对于大部分企业而言，竞争情报工具所带来的价值和效益难以量化，而成本却很明显。

我们可以笼统地认为：竞争情报能促进质量的提高，更好的战略规划和对市场更广泛的了解。但是用钱来量化上述效益较为困难，我们难以估计没有实施竞争情报时公司会损失多少或者说错过多少。如何说服用户并让用户对竞争情报投资价值进行认可可能也是一种挑战，即需要设计一种合理可行的价值量化策略、投资回报率计算模型。
合规性

所有数据收集和分析活动需要以合法且合乎道德的方式进行，尊重隐私和法律界限。
定制性竞争策略产出

不同行业或同一行业的不同用户的背景、需求不同，所需要的竞争策略往往也不同，战略咨询和市场情报必须量身定制，以满足每个企业的特定需求、目标和能力。
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