在 AI 没出现之前,我们做竞品分析主要是靠人工,或者一些数据分析软件。但是 AI 出来后,真的极大地解放了生产力,所以今天这篇文章简单聊聊怎么使用 AI 做竞品分析。

一般竞品分析的流程,先是采集竞品的数据,然后紧接着对数据进行清洗处理,再对清洗完成后的数据做各种维度的分析(比如情绪分析、痛点、优劣势,等等等)。

往常的数据采集,我一般都是自己编写爬虫脚本,自己去抓取相应平台的数据。至于数据清洗与整理,直接使用 Pandas 即可(当然数据量比较少时可以使用 Excel)。

可能这个过程对于有技术基础的小伙伴来说,并不是很难,但这个过程对于没有技术基础的朋友,就有点棘手了。所以从这个维度出发,AI 这种能直接读取链接内容的技术, 就极大地解放了生产力。

毕竟我们现在再去分析某款竞品的数据,直接将链接扔到 AI 工具里面去即可,再也不用写什么爬虫脚本、再也不用清洗什么数据格式了。

既然数据采集这个过程已经被 AI 取代了,剩下要做的就是自定义我们的分析维度了。

比如我现在想分析某款亚马逊竞品的评论数据,看看能不能从这些数据中发现一些有价值的信息。那我现在要做的就是直接将相应的产品链接扔到 AI 工具里,让他读取竞品评论数据。

这个过程中,我们需要做得无非就是“点点点”了(真的极大解放生产力了)。

等 AI 工具将数据读取完后,我们便可以在此基础上做一些基础分析了。且这个分析过程,完全是采用对话式的方式进行的,不像我们之前用 Pandas 还需要写分析代码。

并且,如果你不知道怎么问问题,还可以咨询 AI 工具(比如下图咨询 Claude 3.5 sonnet)。

如此一番操作下来,整个竞品分析过程就异常简便了。

当然这个中,我们最好是将这一套分析流程标准化出来。比如 Prompt 怎么写、比如数据输出的格式,等等。你会发现当你做完这一套后,整个分析流程就会异常高效。

对了,这些源数据可以让 AI 工具帮你整理下,然后输出出来。


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