KKC_0197 | KI-Wettbewerbsbeobachtung: Was tut sich wirklich?

Wettbewerbsbeobachtung scheitert selten an zu wenig Informationen, sondern an falschen Fragen, unzuverlässigen Quellen und fehlender Übersetzung in Entscheidungen. In diesem Seminar entwickeln Sie ein Competitive-Intelligence-System, das KI gezielt einsetzen, um Signale aus dem Markt zu sammeln, zu prüfen und in handlungsfähige Erkenntnisse zu verwandeln. Sie starten mit einer sauberen Wettbewerbslandkarte: Wer sind direkte Wettbewerber, wer sind Substitute, wer könnte neu angreifen und welche Hypothesen möchten Sie eigentlich testen.

Danach gehen Sie systematisch durch Quellen, die in der Praxis am meisten verraten, etwa Release Notes, Pricing-Seiten, Stellenanzeigen, Partnerverzeichnisse, App-Store-Einträge, Reviews, öffentliche Vergaben oder Patente. Sie lernen, wie Sie Monitoring, Alerting und Change-Detection aufsetzt, damit Veränderungen sichtbar werden, bevor sie im Vertrieb oder im Produktteam „überraschend“ auftauchen. Im Analyse-Teil nutzen Sie LLMs für Extraktion, Klassifikation und Vergleich: Features, Claims, Zielsegmente, Positionierung, Preisarchitektur und Packaging.

Ein Schwerpunkt liegt auf Verlässlichkeit: Sie arbeiten mit Quellenpflicht, Evidence-Links, Plausibilitätschecks und klaren Regeln, wann KI nur als Assistent und nicht als Richter dient. Zum Abschluss bauen Sie Outputs, die im Unternehmen genutzt werden: Battlecards, Risiko- und Chancenradar, Priorisierung und ein Executive Briefing auf einer Seite.

• Ziele, Wettbewerber und relevante Beobachtungsfelder definieren
• Öffentliche Quellen und Marktsignale systematisch erschließen
• Produkte, Preise, Kommunikation und Aktivitäten strukturiert vergleichen
• KI für Recherche, Clustering und Zusammenfassungen einsetzen
• Veränderungen, Muster und schwache Signale erkennen
• Quellenqualität, Aktualität und Belegbarkeit sicherstellen
• Erkenntnisse in Handlungsoptionen und regelmäßige Reports überführen

Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus Marketing, Vertrieb, Strategie, Business Development, Produktmanagement und Marktforschung.

Grundkenntnisse in Marketing, Marktanalyse oder Unternehmensstrategie sind hilfreich. KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

• Wettbewerbslandkarte statt Bauchgefühl
  • Wettbewerber-Typen, Substitutes, neue Angreifer
  • Hypothesen, Annahmen, Entscheidungsfragen
  • Signal vs. Rauschen: Relevanzkriterien
• Datenquellen, die wirklich etwas verraten
  • Websites, Pricing-Seiten, Release Notes, Changelogs
  • Stellenanzeigen, Partnerseiten, Zertifizierungen
  • App-Stores, Marktplätze, Reviews, Foren
  • Patente, Förderprojekte, öffentliche Vergaben
• KI-gestützte Sammlung und Monitoring
  • Suchstrategien, Operatoren, Alerting, Feeds
  • Scraping-Grundlagen und rechtliche Leitplanken
  • Change-Detection, Diffing, Versionierung
• Analyse mit LLMs: von Text zu Erkenntnis
  • Extraktion: Features, Claims, Zielsegmente
  • Klassifikation: Strategie, Positionierung, ICP
  • Summaries, Vergleichstabellen, Evidence-Links
  • Halluzinationsschutz: Quellenpflicht, Checks
• Preis- und Packaging-Intelligence
  • Preisarchitektur, Add-ons, Limits, Bundles
  • Promo-Muster, Trials, Freemium, Rabatte
  • Value-Metrics erkennen und bewerten
• Produkt- und Go-to-Market-Signale
  • Roadmap-Indizien aus Releases und Jobs
  • Messaging-Änderungen, SEO- und Content-Signale
  • Partner-Ökosystem und Channel-Strategie
• Aus Erkenntnissen werden Entscheidungen
  • Battlecards, Win-Loss-Fragen, Sales-Enabling
  • Risiko- und Chancenradar mit Priorisierung
  • Executive Briefing: 1 Seite, die wirkt