SWOT-аналіз підприємства на основі ШІ: покращення конкурентного аналізу

Роль SWOT у розробці стратегій

Під час розробки різного типу стратегій (маркетингової, бренду, розвитку та інших) завдяки своїй простоті та ефективності SWOT-аналіз є одним із найчастіше застосовуваних методів

SWOT-аналіз – це стратегічний інструмент оцінки ситуації, в якій знаходиться компанія чи продукт, як зовні (в ринковому середовищі), так і всередині (стан внутрішніх процесів, команди), в тому числі в порівнянні з конкурентами

В основі методу лежить завдання - знайти відповіді на 4 блоки питань:

• S – Strengths – Внутрішні сильні сторони - переваги

• W – Weaknesses – Внутрішні слабкі сторони - недоліки

• O – Opportunities – Можливості - зовнішні фактори зростання, тренди

• T – Threats – Загрози - зовнішні негативні фактори, ризики

 

Таким чином, SWOT-аналіз допомагає ухвалювати важливі стратегічні рішення:

• зрозуміти поточну позицію компанії чи продукту

• провести порівняння з конкурентами

• визначити вектор та дорожню карту розвитку

• завчасно підготуватися до ризиків на ринку, загроз від конкурентів

• розробити або покращити стратегію

Чому ручний SWOT-аналіз має свої обмеження 

Попри популярність, користь і простоту використання, SWOT-аналіз не є універсальним інструментом. Він може стати хорошою відправною точкою, проте має і свої обмеження, які важливо враховувати, щоб уникнути помилкових висновків. Ось деякі недоліки:

1. Велика трудомісткість його виконання, в тому числі складність залучення різних спеціалістів компанії для проведення аналізу

2. Упередженість - іноді дається взнаки схильність перебільшувати свої сильні сторони та применшувати слабкі, недооцінювати потенціал та сильні сторони конкурентів, ризики на ринку

3. Недовговічність - дає зріз поточного стану, але через високу динаміку ринкових змін та дій конкурентів, швидко втрачає актуальність

4. Потребує системного виконання, а з цим є складнощі у компаній, з огляду на перший пункт

Як AI прискорює збір даних для матриці SWOT-аналізу

Завдяки розвитку ШІ ми маємо можливість продовжувати використовувати сильні сторони SWOT-аналізу та нівелювати слабкі. Системи штучного інтелекту, включаючи алгоритми машинного навчання та обробки природної мови, кардинально змінюють процес збору та аналізу даних для SWOT-аналізу, роблячи його швидшим і точнішим

Автоматизація збору даних з багатьох джерел 

AI-системи можуть безперервно сканувати сайти конкурентів та їхні профілі в соціальних мережах, галузеву аналітику, тренди, звіти та багато іншого. Замість виснажливого багатогодинного або навіть багатоденного ручного пошуку, AI-сервіси збирають дані за лічені хвилини

Реальний час моніторингу 

AI забезпечує відстеження змін в реальному часі, на відміну від аналізу вручну. Наприклад, постійний моніторинг відгуків клієнтів та відповідна фіксація змін споживчих настроїв

Обробка великих обсягів даних 

Наприклад, генеративні моделі аналізують новини, дослідження, звіти, контент в соціальних мережах та багато іншого. Далі вони обробляють ці масиви даних та надають конкретну релевантну інформацію щодо конкурентів, їхніх товарів та сервісів (позиціонування, переваги, комунікаційні повідомлення, особливості, ціни та ін.)

Автоматизація та приклади SWOT-аналізу для SaaS

AI суттєво покращує спосіб оцінки компанії чи продукту через застосування передових аналітичних методів з точністю та швидкістю, що неможлива для аналізу в ручному режимі

Аналіз тону відгуків 

AI-алгоритми аналізують тисячі клієнтських відгуків, автоматично визначаючи, які аспекти можуть вважатися сильними сторонами, а які - слабкими (наприклад, високий чи низький рівень задоволеності клієнтів або сприйняття ними бренду)

Оцінка фінансових показників 

АI-моделі обробляють фінансові звіти та виявляють сильні або проблемні місця (наприклад, в блоках доходів чи витрат)

Аналіз операційної ефективності

AI аналізує дані про внутрішні процеси та автоматично ідентифікує сильні та слабкі сторони операційної діяльності (наприклад, високу чи низьку швидкість обробки запитів)

Порівняння 

Генеративні моделі проводять бенчмаркінг, порівнюючи показники компанії з конкурентами та стандартами галузі, а також визначаючи сильні та слабкі сторони. 

Наприклад, в порівнянні з галузевим стандартом 82%, рівень утримання клієнтів компанії складає 90% – відповідно, це внутрішня сильна сторона компанії. Або ж під час аналізу виявлено, що присутність бренду у соціальних мережах складає 2,3%, натомість лідер ринку має 9,8% – відповідно, це слабке місце компанії

Аналіз трендів пошуку та звітів 

Автоматизований аналіз дозволяє вчасно виявляти можливості та ризики (наприклад, виявлене квартальне зростання на 9% ринку інтеграцій з CRM дає можливість використати це)

AI-моніторинг новин 

Дозволяє відразу дізнатись про сильний крок конкурента чи навпаки – про бізнес-помилку, і вчасно відреагувати. Наприклад, бренд-конкурент некоректно прокомунікував зі своєю аудиторією, потрапив у PR-скандал, що призвело до падіння попиту. Цим одразу ж можна скористатись, прокомунікувавши до аудиторії, що пішла від конкурента, та задовольнити попит, який з’явився, збільшивши власні продажі

Інтеграція з іншими AI-аналітичними модулями

AI-SWOT-інструменти рідко працюють у вакуумі. Вони набагато цінніші, коли підключаються до інших аналітичних модулів, створюючи ефект синергії. Це схоже на конструктор: кожен блок дає свій зріз інформації, а разом вони формують цілісну картину ринку

Наприклад, класичний SWOT можна підсилити модулями прогнозування ринкових трендів, які показують, як певні можливості чи загрози можуть розвиватися протягом наступних місяців. А NLP-модулі аналізу тональності допомагають виявляти зміни в репутації бренду чи конкурентів буквально в режимі реального часу. Додатково інтеграція з аналітикою продажів відкриває доступ до «жорстких цифр» – і сильні сторони чи слабкості бізнесу перестають бути абстракціями, адже їх можна співставити з конкретними фінансовими результатами

У підсумку компанія отримує динамічну систему, яка з’єднує стратегічне бачення з живими даними. Це дозволяє ухвалювати рішення швидше, впевненіше й точніше, і водночас бачити, як стратегія може працювати в майбутньому, а не лише сьогодні

Підсумуємо. AI-SWOT-аналіз та переваги у цифрах (статистика)

SWOT-аналіз, підсилений AI, еволюційно покращує стратегування. Замість:

• багатогодинного

• складного

• витратного

• обмеженого

• іноді субʼєктивного

• рідко виконуваного

• швидко втрачаючого актуальність

але все одно ефективного процесу аналізу, компанії тепер мають:

• швидкий

• простий

• доступний

• масштабований

• об'єктивний 

• системний

• актуальний 

стратегічний інструмент

 

Компанії, які впроваджують AI-рішення, отримують значні конкурентні переваги:

1. Суттєва економія витрат:

• у першій половині 2024 року від 33% і до 50% компаній у різних бізнес-сегментах досягли скорочення витрат завдяки використанню генеративного AI

• з них від 4% і до 15% компаній скоротили витрати на 20% і більше

• а вже в другій половині 2024 року загальне скорочення витрат стосувалось 43–61% компаній 

• і 7-19% з них скоротили витрати на 20% і більше

• бізнеси, які використовують AI (зокрема, Copilot), досягли 20% скорочення операційних витрат

 

2. Зростання доходів:

• до 19% компаній у сфері управління ланцюгами постачання фіксують збільшення виручки більш ніж на 10% після впровадження генеративного AI (друга половина 2024 року)

• компанії, що імплементували в роботу AI (зокрема, Copilot), досягли 6% збільшення чистих доходів

 

3. Зростання продуктивності:

• компанії, які використовують AI (зокрема, Copilot), досягли 25% прискорення адаптації нових співробітників

 

Отже, ті компанії, що ефективніше та швидше поєднають людське стратегування з новими потужними інструментами AI-аналітики, будуть швидше адаптуватися до ринкових змін, трендів, настроїв аудиторії, реагувати на атаки та загрози конкурентів, а значить - ставатимуть все більш успішними

 

Джерела:

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2024/10/17/microsoft-365-copilot-drove-up-to-353-roi-for-small-and-medium-businesses-new-study/

https://tei.forrester.com/go/Microsoft/365Copilot/?lang=en-us