Библиографическое описание:Автоматизированные системы анализа конкурентоспособности : доклад, тезисы доклада / Е. А. Семенов. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Актуальные аспекты развития науки и общества в эпоху цифровой трансформации (шифр -МКАА) : Сборник материалов XVIII Международной научно-практической конференции / Актуальные аспекты развития науки и общества в эпоху цифровой трансформации (шифр -МКАА) (2024 ; 06.11 - 06.11 ; Москва). - Москва, 2024. - С. 77-81. - ISBN 9785605291992.
Аннотация:В условиях растущей конкуренции на рынке актуальными становятся технологии, способные оперативно оценивать конкурентоспособность компаний и их продукции. Данная статья посвящена разработке и применению автоматизированных систем анализа конкурентоспособности, позволяющих собирать, обрабатывать и анализировать данные о конкурентах в режиме реального времени. Рассматриваются основные подходы к созданию таких систем, включая использование методов машинного обучения, веб-скрейпинга и анализа больших данных для сбора информации о ценах, ассортименте, отзывах клиентов и позиционировании конкурентов. Приведены примеры успешных внедрений подобных систем в различных отраслях, а также обсуждаются возможные проблемы и ограничения при их использовании. Результаты исследования показывают, что автоматизация процесса конкурентного анализа не только повышает точность и скорость обработки данных, но и предоставляет бизнесу дополнительные инструменты для стратегического планирования и принятия решений.
In the context of growing competition in the market, technologies capable of promptly assessing the competitiveness of companies and their products are becoming relevant. This article is devoted to the development and application of automated competitiveness analysis systems that allow collecting, processing and analyzing data on competitors in real time. The main approaches to creating such systems are considered, including the use of machine learning methods, web scraping and big data analysis to collect information on prices, product range, customer reviews and competitor positioning. Examples of successful implementations of such systems in various industries are given, and possible problems and limitations in their use are discussed. The results of the study show that automation of the competitive analysis process not only increases the accuracy and speed of data processing, but also provides businesses with additional tools for strategic planning and decision-making.
