赛立信竞争情报研究
情报信息的深度挖掘
来源:赛立信竞争情报网 作者:赛立信竞争情报事业部 胡家耀 日期:2014年01月26日

赛立信竞争情报事业部  胡家耀

随着互联网在现代商业活动中作用越来越大,当今商业竞争处于高速度、大数据的阶段,而且市场竞争激烈程度将会日益激烈,那么对竞争对手情报的研究价值也会越来越大。研究人员获得竞争情报后,需要对信息进行解读,以帮助企业设计出应对竞争对手的最佳方案。赛立信竞争情报研究发现,由于竞争对手信息保密、情报模糊、情报信息不全等各种问题,有时候会导致情报解读遇到障碍,这时候就需要对竞争情报进行深度挖掘。所谓的情报深度挖掘,可以理解为在提取情报表面所有明显易理解的信息后,结合市场外部环境、历史竞争活动、对手状况等因素把情报隐含信息挖掘出来,把情报内容研究深化,提升其对竞争决策的支撑作用。

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而情报的挖掘包括数据型情报挖掘和非数据型情报挖掘(如文字、影像等)。数据型情报由于本身带有数字性质,可以结合数据挖掘的方法进行剖析,而非数据型情报由于其特殊性,进行信息挖掘的方法将会更加多元化、更加复杂,其研究也是最考验功力的。

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以下主要探讨这两类型情报的挖掘方法:

(一)数据型情报

之前提到过可以结合当今常用的数据挖掘方法进行研究。在竞争情报里用到的主要有关联性分析、时间序列数值变化观察、数据重要性权重法、排序法等。

1.关联性分析:

关联分析主要是对情报里面表面上没有直接联系的数据利用统计方法进行处理,如相关性分析,发掘出其隐含关系。

一个典型的案例就是“啤酒与尿布”, 在一家超市中,人们发现了一个特别有趣的现象:尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。主要原因是妇女通常在家照顾孩子,所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布,而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。这就是透过研究数据中不同类别的隐藏联系揭示,从而更好地帮助企业提升竞争力。

把关联性分析应用到竞争情报挖掘上,如制造业,在得到对方产品A成本、产量、各原材料投入、分销渠道数量、价格、总销量地区分布这些数据后,通过这些数据组之间相互组合,计算相关系数,就能够清楚明白哪些因素对于销量起到主要促进作用。

2.时间序列观察:

首先建立起以时间作为横坐标,把历史情报代入其中,结合对手市场重大事件、热点事件探讨对手未来动向和竞争侧重点。

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建立起时间序列观察体系,目的在于结合历史经验,总结出在对手作出竞争行为时会伴随哪些相关行为(资金上、管理上、采购上……)。这样做的好处可以更好利用历史信息,有事实参照,并且能够增强情报解读准确性。

同样地,除了建立时间轴作为线索,也可以按不同市场地区进行划分,如农村、城中村、大型社区、厂区等,标示出每个区域情报与竞争活动相关数据,再进行信息挖掘探索。

3.数据重要性权重:

如制造业情报研究,对手新产品A的各方面指标可能数据会非常多,该如何提炼出产品A的竞争要点呢?这就需要对A各维度进行评估,得出哪个要素在产品成功(失败)中扮演主要角色。

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通过产品本身信息、产品营销策略结合销售数据研究产品A各个营销要素的贡献值。

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数据权重分析,目的就是为了摸索出产品成功的要点,再计划出如何作出应对,是从优点优化还是弱点对照突破。

4.排序法:

以服装生产为例,对于竞争对手服装A、B、C、D,在得到其生产数据后,可以确定由高到低的方向,把产品价格、成本、生产线数量、分销点数量、人员投入等因素放进列表中,进行比对分析。

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通过列联表方式,可以看出例子中产品A价格较低,成本低,而且分销点多,销量不错,所以竞争力较强,预计未来一段时间内依然是主力产品。这样一来就可以集中“火力”针对产品A进行部署。

排序法也可以把我方产品,代入其中,从而比较出双方产品综合竞争力。

赛立信竞争情报认为,数据型情报挖掘由于有数据挖掘技术作支撑,所以方法较为丰富,而且在不断衍生,体系日益庞大,实际进行情报挖掘时可以尝试使用各种方法结合,提升挖掘深度和准确度。

(二)非数据型情报

对于非数据型情报,往往会是一些文字描述、影像画面甚至是录音,这类型的情报研究难度在于无法直接使用量化的方法对其进行定位。所以往往需要把这类情报进行“预处理”,把里面模糊的信息转化成数字信息,把情报变得更为直观易理解。这里的“预处理”可以通过这样一个例子解释,如文字情报里出现“很”、“非常”这样的字眼,可以把其代表的程度算成分值8分(假定满分10分),通过量化把情报信息数字化直观化。又比如食品企业研究对方产品,可能用一些文字描述该产品的属性,如微辣、甘甜、口感柔软等,这样的一些描述虽然可以概括出产品大致性质,但是一下子还不能非常确切突出产品竞争力,我们可以把风味定为最高10分,这类食品对于爱好吃辣的人群吸引力有9分,这样一来产品竞争力就可以清晰展示出来。当然这些只是个比较简单的例子,在实际操作当中需要明确哪些文字应该转换、如何进行数值转换。

而影像画面或者声音情报,如超市行业在研究竞争对手采取拍摄和录音的方式记录对手店面摆设、商品价格、营销口径等。这些情报实际上也可以转化为文字和数字情报,这类型情报就需要先经过一次转换。当然也有影像直接分析挖掘的情况,比如一些对手生产线的照片,从其中设备摆设、设备尺寸等图像推断产品生产规模。

非数据类型情报现今还没有具体成型的挖掘方法,目前主要思路是量化为主。除了上文提到的描述量化,还可以通过文字里面关键字出现频数进行分析。如竞争对手领导某次讲话,里面可能提到的数据不多,一时间未能作出清晰的解读,就可以把讲话内容录入系统,计算出讲话里面出现哪些字眼比较多,就可以把重点提取出来。赛立信竞争情报认为,要想把内容精炼出来,尽量深挖出更多线索,不应该拘泥于单独一次讲话内容,还可以应用时间序列、所在场合进行分析。

如:

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通过探讨文字、讲话里面关键字段,再结合历史关键时间点出现的重要市场行为,为非数据型情报挖掘提供了一种可实行可延伸的方法。

诚然,由于非数据型情报挖掘方法未形成体系,进行挖掘研究会有很多不确定性,但是也为研究创新提供了广阔空间,研究人员可以不拘泥于具体某种确定的方法,自行结合经验和已有方法改良。

情报信息挖掘效果图:

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竞争情报信息挖掘并非独立于情报研究之外,而是对于情报研究的一种补充深化,往往需要研究人员有较丰富的经验和知识水平,并能够接受新理念,设计新方法,尤其是对于非数据型情报的挖掘,这一领域还处于摸索阶段,将拥有非常大的拓展空间。(赛立信竞争情报事业部  胡家耀)


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