Автоматизированный мониторинг конкурентов по 2000+ параметров

В EdTech побеждает не тот, кто отслеживает конкурентов раз в квартал, а тот, кто замечает каждое их действие. Даже небольшая скидка или новая акция у конкурентов может стоить компании сотен клиентов и упущенной выручки. В этом кейсе расскажем, как внедрили автоматизированную систему конкурентного анализа. Она ежедневно отслеживает десятки параметров у всех ключевых игроков рынка и сообщает об изменениях быстрее, чем о них успевают написать в Telegram.

Привет. Мы Haiku— лаборатория ИИ-решений для крупного бизнеса. Мы исследуем, разрабатываем и внедряем ИИ-технологии, а также управляем масштабными ИТ-проектами крупных российских компаний. Сегодня делимся кейсом внедрения ИИ-мониторинга конкурентов в бизнес.

В статье:

1. Задача проекта

2. Решение

3. Результаты для бизнеса

4. Вывод по окончании проекта

Задача клиента

Наш клиент — крупная EdTech компания, которая активно масштабирует продуктовую линейку и следит за динамикой конкурентов. Команда бизнес-девелопмента хотела наладить регулярный и автоматизированный сбор информации о конкурентах.

Конкуренты активно тестируют гипотезы, запускают новые акции, корректируют цены, вводят новые форматы и пересобирают образовательные программы. Компания чувствовала, что теряет скорость реакции: между запуском акции у конкурента и ответом компании проходило несколько недель. Это означало упущенную выручку и потерю конкурентных преимуществ.

Команда искала способ отслеживать изменения у 20+ ключевых конкурентов по 50+ параметрам — регулярно, автоматически, с высокой точностью. Важно было минимизировать участие людей и получить систему, которая будет обновляться ежедневно без ручного труда.

Решение: Система автоматического мониторинга конкурентов

Мы предложили построить автоматическую систему мониторинга, которая самостоятельно отслеживает действия конкурентов, анализирует открытые источники и собирает информацию в удобный, структурированный формат. В основе системы — связка поисковых систем и больших языковых моделей.

Мы создали сервис, который автоматически собирает информацию о конкурентах по сотням критериев: скидки, акции, появление новых продуктов, условия рассрочек, партнерства с банками, внедрение новых форматов обучения.

Сервис умеет:

1. Понимать, что важно. Пользователь формулирует критерии простыми словами, а система интерпретирует их и превращает в параметры для оценки.
2. Сканировать открытые источники. Поисковые системы (включая Perplexity) находят свежую информацию, LLM анализирует её и формирует сжатые, но информативные ответы.
3. Формировать отчёты. Результаты собираются в таблицу и отправляются в нужный канал, по email, в мессенджер или на дашборд.
4. Приводить доказательства. Система не просто делает выводы, а прикладывает ссылки на источники, чтобы можно было быстро проверить или узнать детали.

Система не требует ручной настройки при каждом запуске, а также не зависит от конкретной структуры сайтов. Она обучена работать на уровне бизнес-задачи, а не отдельных скриптов. Это позволяет легко масштабировать мониторинг на новые рынки.

Технический стек

1. Google APIs для поиска и работы с данными из открытых источников.
2. Perplexity API для расширенного поиска и агрегирования информации.
3. OpenAI API для понимания языка пользователя, качественной интерпретации и формирования отчетов.

Проект мы запустили поэтапно. Сначала собрали и уточнили бизнес-требования: какие конкуренты важны, какие параметры критичны, что должно быть в отчёте. Вместе с командой клиента сформулировали типовые запросы — они легли в основу промптов для моделей.

Далее настроили модули и их взаимодействие:

1. Поисковый модуль собирает свежую информацию из открытых источников, включая сайты конкурентов, агрегаторы, лендинги, медиапубликации.
2. LLM-модуль анализирует найденное, отвечает на запросы, сравнивает параметры, структурирует данные.
3. Сборка отчёта — все результаты автоматически собираются в отчет со ссылками на источники.
4. Доставка — система отправляет обновления в удобный канал: email, Telegram, Slack с учетом заданной частоты обновлений.

Для on-premise сценариев мы заложили возможность развертывания внутри IT-контура клиента, с кастомной настройкой API, подбором моделей и логирования.

Результаты для бизнеса

Ранее команда ориентировалась на данные, собранные вручную раз в квартал. Сейчас получает актуальную картину конкурентного поля каждый день.

1. Оперативность реакции выросла радикально: с 45 дней до 2 часов.
2. Объём мониторинга увеличился в 10 раз — с 200 параметров до 2000+, без расширения команды.
3. Каждый вывод сопровождается ссылками на источник, что исключает домыслы и снижает риск неверных интерпретаций.
4. Видимость изменений стала системной: больше не нужно полагаться на случайные наблюдения или сигналы из рынка. Теперь у бизнеса есть ежедневная онлайн «разведка».

Компания перестала «догонять» рынок. Стратегические и маркетинговые решения теперь принимаются на основе свежих данных, а не ретроспективных обзоров.

Если вы чувствуете, что конкурентный ландшафт меняется быстрее, чем успевает реагировать ваша команда, используйте ИИ-агентов или готовые системы для решения этой задачи. Важно выстроить процесс, который обновляет информацию ежедневно, без ручного труда и с нужным уровнем детализации. Если вы видите похожую задачу у себя — мы готовы показать, как она решается на практике.

Напишите мне на почту sergey.ershov@haiku.dev или в Telegram @Ershovsa. Проведём демо и обсудим вашу ситуацию.

Haiku внедряет ИИ-решения, которые органично вписываются в корпоративные процессы, соответствуют требованиям безопасности и масштабируются вместе с вашим бизнесом.