Кейсы
HunterMob
02.12.2025
ADPASS рекомендует материал к прочтению
Haiku AI
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:
-
Понимать, что важно. Пользователь формулирует критерии простыми словами, а система интерпретирует их и превращает в параметры для оценки.
-
Сканировать открытые источники. Поисковые системы (включая Perplexity) находят свежую информацию, LLM анализирует её и формирует сжатые, но информативные ответы.
-
Формировать отчёты. Результаты собираются в таблицу и отправляются в нужный канал, по email, в мессенджер или на дашборд.
-
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
-
Google APIs для поиска и работы с данными из открытых источников.
-
Perplexity API для расширенного поиска и агрегирования информации.
-
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:
-
Поисковый модуль собирает свежую информацию из открытых источников, включая сайты конкурентов, агрегаторы, лендинги, медиапубликации.
-
LLM-модуль анализирует найденное, отвечает на запросы, сравнивает параметры, структурирует данные.
-
Сборка отчёта — все результаты автоматически собираются в отчет со ссылками на источники.
-
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.
-
Оперативность реакции выросла радикально: с 45 дней до 2 часов.
-
Объём мониторинга увеличился в 10 раз — с 200 параметров до 2000+, без расширения команды.
-
Каждый вывод сопровождается ссылками на источник, что исключает домыслы и снижает риск неверных интерпретаций.
-
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.
Лучшее в блогах
Вам понравится
deez.studio
27.11.2025
Невидимый бренд: почему самые прибыльные клиенты проходят мимо
![]()
Представьте бизнес в виде комнаты, где свет есть, но он еле заметен. Там кто-то все время копошится, создавая сильный продукт —, но ощущение такое, будто процесс идет, а ничего не меняется. Ваша идеальная аудитория вообще не знает такого адреса и проходят мимо, даже не догадываясь, что вы могли бы быть для них лучшим выбором.
Веб-интегратор «Компот»
27.11.2025
Manzana Group
14.11.2025
Неделя рекламы 
Новости 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Просто о сложном 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании