Competitive Intelligence
Avanzata
Automatizza il processo di analisi competitiva. Insight accurati e sempre aggiornati, arricchiti dai modelli di AI e Machine Learning per scelte strategiche migliori.
Automatizza il processo di analisi competitiva. Insight accurati e sempre aggiornati, arricchiti dai modelli di AI e Machine Learning per scelte strategiche migliori.
Il framework di Imetrics è basato sul processo ETL (Extraction, Transformation, Load) che permette di effettuare procedure di raccolta dei dati dei competitors ed è in grado di risolvere le complessità di gestione della archiviazione e analisi dei dati. In settori dove il dato viene aggiornato con una frequenza maggiore si evidenziano i limiti di un processo non informatizzato. L’utilizzo di strumenti di data collection informatizzati/digitali supera i limiti della ricerca manuale riducendo radicalmente i rischi di errore, attribuendo valore e qualità al dato stesso e sormontando i limiti di un processo manuale e non informatizzato legati a:
Fasi del processo
Extraction – permette di ottenere «raw data» provenienti da dati pubblici dei competitors in riferimento alla struttura d’offerta di prodotti – servizi.
Transformation – è la fase del processo ETL in cui i «raw data» vengono formattati e omogenizzati seguendo determinate logiche dettate dalla provenienza e tipologia del dato. In seguito i dati vengono ordinati e raggruppati in categorie. L’esito di questo procedimento è di derivare informazioni rilevanti per il Cliente e per il settore di business. Questa fase modella la vastità di dati raccolti, altrimenti inutilizzabili, e li prepara per il processo di Data Load.
Load – si intende il meccanismo di caricamento e archiviazione di dati all’interno di databases in continuo aggiornamento. La successiva storicizzazione dei dati alimenta le tecnologie di AI con l’obiettivo di estrarre insights utili per il business.
Il processo fornisce intel accurato e sistematico sulla struttura d’offerta dei competitors di interesse per ogni Cliente, ed è pensato in funzione delle tipologie di fonti che caratterizzano i diversi settori di business per rispondere alle esigenze di frequenza di raccolta e quantità di informazioni raccoglibili.
L’impiego del processo ETL favorisce le strategie di Competitive Intelligence e provvede a semplificare e automatizzare la data collection per integrare decisioni strategiche mirate al proprio business.
Alla base del nostro processo di CI vi è una solida struttura che mira all’organizzazione sistemica dei dati raccolti. Il flusso continuo di dati di CI (Competitive Intelligence) è di fondamentale importanza per Imetrics. Questi dati vengono raccolti e organizzati all’interno dei nostri database verticali, dove confluiscono informazioni di diversa natura: dati strutturati (come valori numerici, date e percentuali) e non strutturati (come testi ed immagini) generati dal processo ETL (Extract, Transform, Load). Grazie a questo processo, i dati vengono omogenizzati e strutturati in modo da essere pronti per l’analisi.
I Clienti possono accedere ai dati del database che sono di loro interesse e utilizzarli nei propri sistemi interni per sviluppare analisi personalizzate.
I benchmark, ottenuti dall’aggregazione dei dati in report, rappresentano una prima visione statica del database. Questi, raccolgono e strutturano un flusso definito di dati dei competitors e permettono di sfruttare la disponibilità di dati standardizzati e dati storici. I Benchmark forniscono una visione della struttura d’offerta dei prodotti-servizi dei competitors, rispetto al proprio settore, e aiutano a comprendere meglio il mercato in cui operano.
Inoltre, il flusso continuo di dati contribuisce alla costruzione di uno storico di dati, che possono essere utilizzati successivamente per analisi più approfondite.
Per massimizzare il valore dei dati dei competitors che rappresentano il settore competitivo di ogni azienda, è necessario contestualizzarli e analizzarli in modo completo. Questo significa che i dati dei competitors possono essere utilizzati per creare analisi mirate che aiutano a prendere decisioni sia a livello operativo che strategico. Utilizzando una combinazione di tecnologie e funzioni come il data mining, insieme a conoscenze di dominio del settore di riferimento, è possibile trasformare i dati grezzi in informazioni utili per il business dei nostri clienti.
I dati relativi ai competitors sono utili a diverse aree dell’azienda, ciascuna con i propri interessi specifici. Per questo, la piattaforma CIdeck consente un collegamento diretto ai database di Imetrics per estrarre dati e generare report, fornendo accesso a grandi quantità di dati costantemente aggiornati. Offre una visione unitaria dei dati presenti nel database del Cliente, che può essere personalizzata per le proprie esigenze. Il flusso continuo di dati dei competitors consente una lettura immediata delle informazioni e la possibilità di filtrare i dati attraverso parametri definiti, per creare report personalizzati e ottenere informazioni specifiche e rilevanti.
Il processo di ETL alimenta con dati dei competitors i databases imetrics con frequenza tipicamente determinata dalla tipologia del settore e di fonte.
La frequenza di aggiornamento dei dati consente alla piattaforma di essere un punto di “controllo” dello stato dei dati monitorati e permette al Cliente di intercettare le variazioni del dato che sono tanto più importanti quanto più accelerate sono le dinamiche competitive del settore.
Dalle attività di analisi grazie alla piattaforma, è possibile:
Il processo di monitoraggio dei dati raccolti è un’attività critica per storicizzare i dati per analisi di trend. Questi dati alimentano a diversi livelli l’analisi del dato, consentendo di identificare pattern, trend, relazioni e altre informazioni utili per prendere decisioni strategiche.
Per fare ciò, è possibile utilizzare funzioni come l’AI che consentono di estrarre insights dall’insieme di dati dei competitors, alla ricerca di correlazioni non superficiali ed immediatamente evidenti che possono essere un fattore chiave di una decisione.
L’ausilio di piattaforme di AI, ML (Machine Learning) e altri sistemi avanzati, permette di generare proiezioni probabilistiche e non, nonché modelli previsionali. Ciò consente di elaborare insights essenziali per le decisioni strategiche del business, utilizzando dati storici e correlazioni per proiettare scenari futuri e probabilistici.
Inoltre, l’analisi di secondo livello ed estrazione di valore dai dati raccolti è fondamentale per comprendere a fondo il contesto in cui si muove il business e individuare nuove opportunità di crescita. L’elaborazione di insights essenziali per le decisioni strategiche del business permette di ottenere una visione completa e precisa del contesto competitivo e delle dinamiche di mercato, in modo da poter prendere decisioni informate e mirate.
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