Россия
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.
автоматизированные системы, анализ конкурентоспособности, конкурентный анализ
1. Баранов И.В. Информационные технологии и конкурентная разведка / И.В. Баранов. – М.: Академия, 2020. – 320 с.
2. Григорьев, А.В., Иванова, Н.С. Методы анализа данных и их применение в маркетинге / А.В. Григорьев, Н.С. Иванова. – СПб.: Питер, 2019. – 256 с.
3. Петров С.М. Основы автоматизации бизнес-процессов в условиях цифровой экономики / С.М. Петров // Вестник цифровой экономики. – 2021. – Т. 5, № 3. – С. 120–130.
4. Иванов И.И., Петрова А.С. Современные системы сбора и анализа данных для управления конкурентоспособностью / И.И. Иванов, А.С. Петрова // Журнал прикладных исследований. – 2023. – Т. 15, № 1. – С. 25–33.
5. Литвинов В.П. Конкурентный анализ: теоретические аспекты и инструменты / В.П. Литвинов. – СПб.: Наука, 2020. – 290 с.
6. Гузь А.Р. Анализ факторов конкурентоспособности компании и основные методики её оценивания//Актуальные вопросы современной экономики. 2023.- №3. С.81-88
