Trwa faza przed otwarciem. Zostało 49 z 50 miejsc dla Partnerów-założycieli. Zajmij miejsce
Używamy plików cookie, aby zapewnić działanie platformy oraz (opcjonalnie) analizować ruch. Wybierz swoje preferencje:
Monitoring cen konkurencji z agentem AI: co obserwować, jak zbudować to w n8n lub Make, co mówią regulaminy i prawo baz danych, ile to kosztuje.
Agent AI może co tydzień zebrać publiczne cenniki, nowe produkty i opinie o kilku konkurentach, porównać je z poprzednim tygodniem i w poniedziałek rano wysłać krótkie streszczenie zmian. Decyzję o zmianie Twoich cen nadal podejmuje człowiek. Zbieranie danych musi przy tym szanować regulaminy serwisów i prawa producentów baz danych.
Monitoring konkurencji robiony ręcznie ma jedną wadę: po trzech tygodniach przegrywa z bieżącą pracą. Ktoś otwiera pięć stron w piątek, przepisuje ceny do arkusza, a w czwartym tygodniu arkusz przestaje być uzupełniany. Agent robi to samo w stałym rytmie i pokazuje wyłącznie różnice.
Przykład, do którego będziemy wracać: firma szkoleniowa z Poznania prowadzi szkolenia otwarte z Excela i zarządzania projektami. Obserwuje pięciu konkurentów, którzy publikują ceny na stronach. Co tydzień chce wiedzieć:
Ostatni punkt bywa najcenniejszy. Ceny zmieniają się rzadko, a ogłoszenia rekrutacyjne zdradzają plany na kwartał do przodu.
Granica jest jedna: tylko dane publiczne, dostępne bez logowania. Agent nie zakłada kont u konkurencji, nie omija zabezpieczeń przed robotami i nie wypełnia formularzy w ich imieniu.
Przepływ w n8n albo Make, uruchamiany raz w tygodniu, ma pięć kroków:
Kilka rzeczy psuje taki przepływ w pierwszym miesiącu i warto je przewidzieć w zakresie prac:
To informacja, a nie porada prawna. Przy większej skali pobierania warto skonsultować projekt z prawnikiem.
Pierwsze źródło ograniczeń to regulamin serwisu. Wiele serwisów zakazuje w regulaminie automatycznego pobierania treści. Sprawdź regulamin każdego źródła z listy, zanim dodasz je do przepływu, i potraktuj plik robots.txt jako wyraźny sygnał woli właściciela strony. Szczególnie ostrożnie podchodź do dużych serwisów ogłoszeniowych i porównywarek, bo ich wartością jest właśnie zebrana baza ofert.
Drugie to prawo do baz danych. Polska ustawa o ochronie baz danych z 27 lipca 2001 roku daje producentowi bazy wyłączne prawo do pobierania danych w całości albo w istotnej części. Sprawdzenie raz w tygodniu kilkudziesięciu cen na stronach pięciu firm to inna sytuacja niż skopiowanie całego katalogu produktów konkurenta. Trzymaj się pierwszej.
Trzecie to dane osobowe. Opinie mają autorów, często podpisanych imieniem i nazwiskiem. Do raportu wystarczy treść opinii, ocena i data. Nie zapisuj autorów i nie buduj bazy osób, które wystawiły opinię konkurentowi, bo do tego nie masz podstawy w RODO.
Na koniec zwykła przyzwoitość techniczna: raz w tygodniu, z przerwami między zapytaniami, bez setek odsłon na minutę. Agent ma zachowywać się jak uważny klient, nie jak atak na serwer.
W katalogu procesów Qerify najbliższym punktem odniesienia jest monitoring opinii i recenzji klientów, który zbiera nowe opinie z kilku źródeł w jedno miejsce. To widełki z katalogu, nie gwarancja:
| Pozycja | Wartość |
|---|---|
| Czas pracy ręcznej, który zastępuje monitoring opinii | 3-6 h tygodniowo |
| Koszt wdrożenia monitoringu opinii | 2 000-6 000 zł |
| Czas zwrotu monitoringu opinii | 3-6 miesięcy |
| Pasmo dla automatyzacji na Make, n8n, Zapier | 2 000-20 000 zł, 10-80 h pracy |
Monitoring cen konkurencji w skali z przykładu, czyli pięć firm, około 25 stron i jeden raport tygodniowo, mieści się zwykle w podobnym rzędzie co monitoring opinii. Koszt rośnie z liczbą źródeł, ze stronami wymagającymi renderowania i z oczekiwaną szczegółowością porównań. Do tego dochodzą koszty bieżące: abonament narzędzia, opłaty za wywołania modelu językowego przy każdym przebiegu i poprawki, gdy konkurent przebuduje stronę. Miesięczne koszty narzędzi porównuje wpis o kosztach Make, n8n i Zapiera, a o tym, co psuje się po wdrożeniu, pisze wpis o utrzymaniu automatyzacji.
Jeśli interesują Cię przede wszystkim opinie o własnej firmie, zacznij od strony monitoringu opinii klientów z kalkulatorem zwrotu.
Raport ma być krótki: pięć do dziesięciu linii, każda z linkiem do źródła i datą odczytu. Przykład z firmy szkoleniowej: „Konkurent B obniżył cenę szkolenia z Excela zaawansowanego z 1 290 do 1 090 zł netto. Konkurent D dodał termin w Krakowie. Konkurent A: strony z cennikiem nie udało się odczytać”.
Zmianę własnych cen opieraj na regule ustalonej z góry, nie na emocji z poniedziałku. Na przykład: reagujemy, gdy konkurent jest tańszy o więcej niż ustalony próg na jednym z dziesięciu najważniejszych szkoleń przez co najmniej dwa kolejne raporty. Próg ustalasz sam, wynika z Twoich marż.
Agent nie zmienia cen automatycznie. Jeden błędny odczyt wystarczy, żeby obniżyć cenę na podstawie liczby, której na stronie nie było. Dwa takie systemy po obu stronach rynku potrafią też ścigać się w dół bez udziału człowieka. Promocja konkurenta ważna przez tydzień nie jest powodem do trwałej obniżki.
Najwięcej daje zestawienie raportu o konkurencji z Twoimi danymi. Jeśli w tym samym tygodniu spadła liczba zapisów na szkolenie, którego cenę obniżył konkurent, masz powód do rozmowy. Jak zbudować raport sprzedaży, który przychodzi sam w poniedziałek, opisuje wpis o automatycznym raporcie sprzedaży. Ten sam schemat cotygodniowego agenta, skierowany na własną firmę, opisuje wpis o AI jako tajemniczym kliencie.
Wykonawców, którzy budują takie przepływy w n8n, także na własnym serwerze, znajdziesz w katalogu ekspertów n8n. Opisz Concierge'owi, kogo i co chcesz obserwować: lista konkurentów, rodzaje danych i to, kto ma dostawać raport, wystarczą do pierwszego briefu.