Celem szkolenia jest przygotowanie uczestników do skutecznego wykorzystania AI w analizie konkurencji. Po ukończeniu kursu uczestnicy będą umieli stosować techniki AI do zbierania i przetwarzania danych o konkurencji, analizy sentymentu i opinii klientów, monitorowania rynku, analizy działań marketingowych, strategii cenowych oraz innowacyjności konkurencji. Uczestnicy zdobędą praktyczne umiejętności w tworzeniu modeli predykcyjnych, mapowaniu ekosystemu branżowego oraz zarządzaniu danymi.

Program szkolenia obejmuje

1. Wprowadzenie do analizy konkurencji za pomocą AI. Przegląd technik i narzędzi AI używanych do analizy strategii konkurencyjnej.
2. Podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w kontekście analizy konkurencji. Kluczowe koncepcje i algorytmy.
3. Zbieranie i przetwarzanie danych konkurencji. Źródła danych, metody ich pozyskiwania i wstępna obróbka.
4. Analiza sentymentu i opinie klientów. Wykorzystanie narzędzi NLP (Natural Language Processing) do analizy opinii o konkurencji.
5. Monitoring rynku i trendów rynkowych za pomocą AI. Techniki wykorzystywane do monitorowania zmian na rynku i przewidywania przyszłych trendów.
6. Analiza działań marketingowych konkurencji. Wykorzystanie AI do analizy kampanii marketingowych konkurentów.
7. Analiza strategii cenowej konkurencji. Techniki AI do monitorowania i analizy polityki cenowej konkurentów.
8. Identyfikacja kluczowych graczy rynkowych i ich strategii. Metody analizy pozycji rynkowej i strategii największych konkurentów.
9. Profilowanie klientów konkurencji. Techniki AI do analizy bazy klientów konkurencji i ich preferencji.
10. Analiza działań R&D konkurencji. Jak AI może pomóc w monitorowaniu i analizie działań badawczo-rozwojowych konkurentów.
11. Mapowanie ekosystemu konkurencyjnego. Wykorzystanie AI do tworzenia map ekosystemów branżowych i analizowania powiązań między firmami.
12. Ocena innowacyjności konkurencji. Analiza patentów, publikacji i innowacji technologicznych z użyciem AI.
13. Wykorzystanie AI do przewidywania działań konkurencji. Modele predykcyjne i scenariusze przyszłych działań konkurentów.
14. Zarządzanie danymi i ich jakością w kontekście analizy konkurencji. Metody zapewnienia wysokiej jakości danych używanych w analizie.
15. Case studies. Praktyczne przykłady skutecznego wykorzystania AI do budowania przewagi konkurencyjnej.
16. Projekty praktyczne i warsztaty. Ćwiczenia praktyczne i projekty, które pozwolą uczestnikom zastosować zdobytą wiedzę w rzeczywistych sytuacjach biznesowych.

Praktyczne informacje o szkoleniu

• 2 dni szkolenia po 8 h (09-10.12.2024)
• Technologia transmisji video Clik Meeting
• Podczas spotkań online korzystamy z takich narzędzi jak: Mentimeter, Miro, Mural, Padlet, Xmind
• Instrukcja logowania i pomoc naszego helpdesku
• W trakcie realizacji spotkania online do dyspozycji uczestników jest konsultant, który dba o jakość szkolenia
• Zadania poszkoleniowe
• E-mentoring z trenerem do 30 dni po zakończeniu szkolenia
• Podczas szkoleń online uczestnicy otrzymują materiały w wersji pdf oraz certyfikat online

Masz pytania- skontaktuj się z nami przez formularz kontaktowy