Конкурентний аналіз є в кожній компанії і часто робиться нерегулярно. Бо це багато нудної роботи руками, результат якої застаріває швидше, ніж встигаєш його дочитати. Розповідаємо, як у нас цю задачу закрив проджект-менеджер, якому ніхто такої задачі не ставив!
Чому конкурентний аналіз вручну складний?
Щоб зробити його якісно, треба відкрити кілька десятків сайтів конкурентів, пройтись по оферах, цінах і складу послуг, зафіксувати що змінилося з минулого разу, і звести все це в одну таблицю. На повний цикл йде кілька днів роботи, і саме тому в багатьох командах він перетворюється на разову вправу перед стратегічною сесією, а не на регулярний процес.
Далі спрацьовує вибір, який доводиться робити кожній команді: або глибоко по кількох найочевидніших конкурентах, або поверхнево по всіх. Ресурсу на обидва варіанти одночасно часто не вистачає.
Як Андрій автоматизували цю задачу?
Наш проджект-менеджер Андрій Пухальський зібрав під цю задачу окремий проєкт на Claude Code CLI. Що вирішує цей проєкт:
- Робить глибинний аналіз 11 ключових конкурентів.
- Моніторить 35 конкурентів поверхнево.
- Кожного проходить по 10 осях аналізу, від позиціонування і УТП до складу послуг та цінових моделей.
- Всередині працює близько 100 агентів, які розходяться по своїх ділянках паралельно.
Паралельність вирішує, бо один великий запит, який намагається охопити 46 компаній одночасно, неминуче з’їхав би на поверхневі узагальнення, тому що глибина розбору падає тоді, коли ростуть обсяг і кількість критеріїв. А розділення на окремих агентів по своїх ділянках дозволило втримати обидва параметри.
На виході команда отримує звіт із детальними інсайтами по позиціонуванню, УТП, оферах, фічах і нових послугах конкурентів. Разом з ним іде зіставлення з нашими власними позиціями і перелік зон росту, заради якого все це, власне, і будувалося.
Що це змінило?
Ручна робота ділилася на 2 частини, і AI скоротив кожну з них. Збір джерел, скоротив витрати часу на 10 годин в місяць. Аналіз зібраного, коли треба звести метрики докупи і зрозуміти, що з цього щось означає, скоротився ще на 5 годин. За нашою оцінкою, аналогічна робота з тією ж глибиною вручну тривала б 60-70 годин.
Головне, що зник сам вибір між «глибоко» і «широко»: обсяг моніторингу виріс у 10 разів, і зараз ми бачимо всіх 46 конкурентів замість кількох найбільш очевидних.
Щоб ми порадили? Автоматизувати варто не весь процес одразу, а ту його частину, яка з’їдає найбільше часу і містить найменше рішень. У конкурентному аналізі це детальний збір, а не висновки. Висновки все одно робить людина, просто тепер вона робить їх на повних даних і з хорошою допомогою АІ.
Чому для нас впровадження важливіше за сам інструмент?
Задачі «автоматизуй конкурентний аналіз» не існувало, і ніхто Андрію її не ставив. Він уперся у проблему, витратив на неї час і довів рішення до робочого стану інструментом, який для цього довелося освоїти з нуля.
Андрій прийшов у команду на позицію QA, потім став проджект-менеджером, а зараз готується до переходу в продакт-овнери. Ця ініціатива стала одним з аргументів за підвищення і розширення його зони відповідальності.
Ми ростемо і шукаємо людей. Актуальні вакансії: Djinni | DOU
Микита Захарченко, CBDO NeedMyLink
