Herní průmysl zažívá za poslední dekády obrovskou proměnu, kde díky zavedení moderních monetizačních strategií radikálně rostou tvůrcům příjmy. Největšími aktéry jsou v tomto případě lootboxy a zavedení mikrotransakcí. Objevují se jak v klasických free-to-play (F2P) hrách, tak i v hrách, které vyžadují nějakou vstupní (mnohdy nemalou) investici, jako např. FIFA nebo Call od Duty. Odhaduje se, že herní průmysl v roce 2023 generoval příjmy přes 200 miliard USD, z toho až 40 % plynulo z lootboxů a mikrotransakcí (How Microtransactions Impact the Economics of Gaming, 2024). I od toho se odvíjí monetizační strategie v tomto odvětví.
Lootboxy jsou virtuální krabičky (případně balíčky), které obsahují náhodnou odměnu, kterou hráč za zakoupení (ať už za pomoci reálné, či herní měny) obdrží. Faktor náhody a radost z odměny je v tomto modelu monetizace velmi účinná, neboť využívá psychologické metodiky, která zvyšuje angažovanost hráčů. Souběžně s ní však na povrch vyvstává řada etických a legislativních otázek. V některých evropských zemích (Nizozemko a Belgie) byly lootboxy klasifikovány jako forma hazardu a jejich provozování podléhá přísným regulacím, což mělo za následek pokles příjmů herních společností v těchto regionech o až 15 % (Drummond et al., 2020).
Dalším problémem jsou lootboxy kvůli jejich vlivu na mladší generaci, neboť lootboxový systém vykazuje podobnou mechaniku jako hazard či gambling,, což má dopad nejen na samotné hráče, ale i na reputaci značek, které tento model monetizace využívají (Osborne, b.r.).
Celkový systém lootboxů je velmi efektivní a lukrativní. Například titul “Honor of Kings” od společnosti Tencent ročně generuje miliardové příjmy, z nichž významná část pochází právě z lootboxů (For Immediate Release, b.r.-a). Nicméně tyto zisky jsou zároveň ohroženy legislativními zásahy a negativním sentimentem hráčů.
Competitive Intelligence (CI) umožňuje firmám reagovat na tyto výzvy. Pomocí CI mohou společnosti analyzovat sentiment hráčů, sledovat legislativní změny a přizpůsobovat své strategie na rychle se měnícím trhu. Tento dokument se zaměří na analýzu ekonomických, psychologických a legislativních aspektů lootboxů a mikrotransakcí, s důrazem na roli CI při navrhování efektivních obchodních modelů.
Herní průmysl generoval v roce 2023 příjmy přes 200 miliard USD, přičemž až 40 % z tohoto objemu pochází z lootboxů a mikrotransakcí (For Immediate Release, b.r.-b; How Microtransactions Impact the Economics of Gaming, b.r.).
Competitive Intelligence umožňuje herním společnostem efektivně sledovat trendy, analyzovat sentiment hráčů a reagovat na legislativní změny, čímž pomáhá přizpůsobovat obchodní modely dynamickým podmínkám na trhu (Osborne, b.r.).
V zemích jako Belgie a Nizozemsko vedly regulace lootboxů ke snížení příjmů až o 15 % u některých titulů a donutily firmy přizpůsobit své strategie legislativním požadavkům (Drummond et al., 2020). Legislativa způsobila významné tlaky na lootboxy.
Lootboxy mohou podporovat hazardní chování, zejména u mladších hráčů. Tento vliv ohrožuje nejen reputaci značek, ale také loajalitu hráčů a dlouhodobou udržitelnost modelu monetizace (Carey et al., 2022; Osborne, b.r.).
CI umožňuje společnostem monitorovat legislativní rizika, analyzovat sentiment hráčů a predikovat ekonomické trendy. Díky tomu mohou firmy lépe reagovat na výzvy, jako jsou legislativní změny nebo reputační rizika, a současně maximalizovat příjmy.
V rámci herního průmyslu se lootboxy a mikrotransakce považují za hlavní aktéry ekonomického růstu, podle některých zdrojů tvoří až 40% celkových příjmů u společností, jako jsou například EA a Tencent (Electronic Arts Inc. – Financials – Annual Reports & Proxy Information, b.r.). Competitive Intelligence (CI) hraje zásadní roli při analýze těchto ekonomických dopadů, identifikaci trendů, optimalizaci strategií a monitorování konkurence.
Lootboxy umožňují generovat příjmy i po prvotním prodeji hry. Tento model je obzvláště efektivní u free-to-play her, jako je “Honor of Kings”, která dosahuje miliardových příjmů ročně (For Immediate Release, b.r.-b).
Zatímco v Evropě výnosy s využívání mechaniky lootboxů a mikrotransakcí klesly až o 15 % v důsledku přísných regulací (jako např. v Nizozemsku a Belgii), v asijských zemích tyto modely dosahují až 50 % příjmů herních společností (Drummond et al., 2020).
Právě v důsledku regulačních změn můžeme dojít také k poklesu herní základny. Například v Belgii společnost EA po odstranění lootboxů z režimu FIFA Ultimate Team, přišla o 15 % aktivních hráčů (Osborne, b.r.).
Podíl lootboxů a mikrotransakcí na příjmech:
Lootboxy a mikrotransakce tvoří klíčovou část příjmů herního průmyslu:
Přibližně 40 % celkových příjmů společnosti pochází z mikrotransakcí (For Immediate Release, b.r.-b).
Režim FIFA Ultimate Team představuje více než 29 % celkových tržeb společnosti EA, přičemž lootboxy tvoří hlavní zdroj těchto příjmů (Electronic Arts Inc. – Financials – Annual Reports & Proxy Information, b.r.).
Battle passy a předplatné nabízejí transparentnější způsoby monetizace, které mohou zvýšit loajalitu hráčů.
Alternativní monetizační strategie:
V důsledku regulací přicházejí společnosti s novou formou monetizace:
Battle passy: Transparentnější a předvídatelnější model, který podporuje loajalitu hráčů a odměňuje je za progres ve hře (nabízí jím dodatečné odměny „jenom za to, že danou hru hrají“).
Předplatné: Stabilní zdroj příjmů, který zároveň umožňuje obejít legislativní omezení lootboxů.
V herních modelech, které spoléhají pouze na systém lootboxů se můžeme obávat ztráty důvěry hráčů v konkrétní videohru a potažmo i celou společnost. CI pomáhá monitorovat reputační rizika a navrhovat změny monetizačních strategií na základě zpětné vazby hráčů.
Především u mladšího publika může systém lootboxů ovlivnit jejich psychologické smýšlení. Rozvoj závislosti a frustrace může mít velmi negativní dopady. Competitive Intelligence (CI) zde hraje klíčovou roli při identifikaci rizikových faktorů, monitorování sentimentu hráčů a navrhování strategií, které minimalizují reputační rizika a zlepšují uživatelský zážitek.
Výzkumy ukazují, že existuje silná korelace mezi hráči lootboxů a rozvojem problémového hazardního chování (Drummond et al., 2020). Stejně jako hazard, aktivují lootboxy neurologické dráhy velmi podobného charakteru a zvyšují tak pravděpodobnost vytvoření závislosti. Competitive Intelligence (CI) může pomocí analýzy hráčských dat identifikovat skupiny hráčů s vyšším rizikem závislosti a navrhovat strategie k minimalizaci těchto rizik.
Další psychologickou taktikou na mladší hráče může být strach z promeškání příležitosti (FOMO), což zvyšuje jejich sklony k opakovaným nákupům. Systém cílí na emoce hráčů a nutí je impulzivně utrácet. Studie ukazují, že děti a mladiství vnímají lootboxy jako formu zábavy, ale ne vždy si uvědomují jejich finanční dopady (Carey et al., 2022). Competitive Intelligence (CI) umožňuje sledovat demografické trendy a přizpůsobovat marketingové strategie, aby minimalizovaly negativní dopady na tuto zranitelnou skupinu hráčů.
Herní společnosti často aplikují psychologické principy, jako je variabilní poměr odměn, který efektivně motivuje hráče k dalším nákupům. Tyto strategie však mohou překračovat etické hranice a ohrožovat reputaci firmy. Competitive Intelligence (CI) hraje klíčovou roli při monitorování sentimentu hráčů a při rozhodování, kdy a jak optimalizovat herní mechaniky, aby byly nejen efektivní, ale také přijatelné pro hráče.
Pomocí CI lze analyzovat reakce hráčů na změny v mechanismech lootboxů, předvídat jejich dopady na chování a loajalitu, a identifikovat klíčové trendy v preferencích hráčů.
Etické hodnocení
CI poskytuje data pro navrhování monetizačních strategií, které vyvažují zisky a dodržování etických standardů i legislativních požadavků.
Z důvodu výše uvedených je potřeba přistupovat k monetizaci publika velmi zodpovědně. Competitive Intelligence je klíčová pro minimalizaci negativních psychologických dopadů, zlepšení uživatelského zážitku a udržení rovnováhy mezi ziskovostí a dlouhodobou důvěrou hráčů. Tím pomáhá firmám lépe reagovat na jejich potřeby a minimalizovat reputační rizika.
V souvislosti z výše uvedenými důvody se tato monetizační strategie dostala do hledáčku regulačních orgánů napříč celým světem. Tyto legislativní zásahy zásadně ovlivňují strategie herních společností, jejich schopnost monetizovat hry, příjmy a dlouhodobé strategické plánování.
Země jako Belgie a Nizozemsko klasifikovaly lootboxy jako hazardní hry, což vedlo k jejich úplnému zákazu v těchto regionech. Tento krok způsobil pokles příjmů o více než 15 % u některých herních titulů (Drummond et al., 2020; Osborne, b.r.).
Herní společnosti byly nuceny přizpůsobit své strategie, například odstraněním lootboxů z her nebo zavedením alternativních monetizačních modelů, jako jsou battle passy.
Kvůli regulacím byly některé společnosti nuceny upravit herní mechaniky, například přechodem na transparentnější modely, jako jsou battle passy nebo předplatné.
Příklad úspěchu: „Honor of Kings“ od Tencentu v Číně je příkladem úspěšného přizpůsobení strategií legislativním požadavkům, kde jsou lootboxy přísně regulovány.
Role CI: Competitive Intelligence pomáhá identifikovat nejvhodnější alternativy k lootboxům, které jsou v souladu s legislativou i preferencemi hráčů.
Spory o lootboxy vedly k poškození reputace některých firem. Například kontroverze kolem hry Star Wars Battlefront II přiměla firmu EA odstranit lootboxy a přehodnotit svou strategii (Carey et al., 2022).
Za předpokladu, že se společnost zaměří na etičtější praktiky a počíná si transparentně vůči své hráčské základně, může zlepšit jejich vnímání herních společností
Lootboxy a mikrotransakce se v různých hrách projevily jako zdroje příležitostí, ale i rizik. Níže jsou uvedeny konkrétní případy, které ilustrují ekonomické, psychologické a legislativní dopady tohoto fenoménu.
Jedním z nejvýraznějších příkladů úspěšného využití lootboxů je režim FIFA Ultimate Team od společnosti EA. Tento režim generuje více než 29 % celkových tržeb EA (Electronic Arts Inc. – Financials – Annual Reports & Proxy Information, b.r.).
Hráči si kupují balíčky obsahující náhodně generované fotbalisty, kde se velmi často snaží získat právě jednoho konkrétního, který jim ideálně „zapadne“ do jejich týmu, což přináší vysokou míru opakovaných transakcí.
Hra Star Wars Battlefront II od EA se stala příkladem negativního dopadu agresivních monetizačních strategií. Po uvedení na trh byla masivně kritizována za neférový systém lootboxů, který hráči považovali za „pay-to-win“ (nutnost platit za obsah, bez kterého by hráč nebyl schopný si videohru užít na kompetitivní úrovni s ostatními hráči). Tato kritika vedla k výraznému negativnímu sentimentu na sociálních sítích a platformách jako Reddit.
Čínský titul “Honor of Kings” od společnosti Tencent ukazuje, jak může být model lootboxů extrémně úspěšný v regionech s menší legislativní regulací. S ročními příjmy v řádu miliard USD (For Immediate Release, b.r.-b) tento titul ukazuje, že cílené využití CI pro identifikaci preferencí hráčů a monitorování sentimentu může maximalizovat příjmy i při kontroverzní monetizaci.
Hra Overwatch od Blizzard Entertainment ukazuje, jak transparentní přístup k lootboxům může minimalizovat hráčské obavy z „pay-to-win“ mechanismů. Lootboxy ve hře obsahují pouze kosmetické předměty, tudíž hráči v samotném hraní nepřinášejí žádnou výhodu a Blizzard zveřejňuje pravděpodobnosti výhry pro jednotlivé. Každý lootbox obsahuje alespoň jeden předmět vzácné (modré) kvality, přičemž epické (fialové) předměty se objevují v průměru každých 5,5 lootboxu a legendární (oranžové) předměty každých 13,5 lootboxu (Adams, 2017).
Lootboxy a mikrotransakce jsou klíčovými prvky současného herního průmyslu, které zásadně ovlivňují jeho ekonomický, psychologický a legislativní rámec.
Z ekonomického hlediska lootboxy a mikrotransakce představují významný zdroj příjmů, přičemž až 40 % tržeb některých společností pochází právě z těchto modelů. Tato výhoda je však vyvážena riziky spojenými s regionálními regulacemi a rostoucí negativní reakcí hráčů. Psychologicky lootboxy ovlivňují chování hráčů, často zvyšují riziko hazardních návyků a vyžadují důsledné uplatňování eticky odpovědných strategií. Legislativní tlaky na ochranu hráčů, zejména v zemích jako Belgie nebo Nizozemsko, nutí herní společnosti přehodnocovat své obchodní modely a hledat alternativní způsoby monetizace.
Competitive Intelligence se ukázala jako klíčový nástroj při zvládání těchto výzev. Umožňuje firmám sledovat legislativní trendy, analyzovat sentiment hráčů, predikovat změny a optimalizovat obchodní strategie. Případy jako FIFA Ultimate Team, Star Wars Battlefront II a Honor of Kings ukazují, jak CI dokáže usnadnit adaptaci na tržní i regulatorní požadavky a pomoci firmám minimalizovat rizika spojená s reputací a legislativou.
Do budoucna bude úspěch herních společností záviset na jejich schopnosti vyvážit ekonomické cíle s etickými a legislativními standardy. Správná implementace CI umožní firmám nejen reagovat na měnící se prostředí, ale také identifikovat nové příležitosti, zlepšovat vztahy s hráči a posilovat dlouhodobou důvěru a udržitelnost. Tato studie zdůrazňuje, že Competitive Intelligence není jen nástrojem reakce, ale také zásadním prvkem inovace a strategického růstu.
Adams, R. N. (2017, květen 6). Overwatch Loot Box Drop Rates Disclosed Due To Chinese Law | TechRaptor. https://techraptor.net/gaming/news/overwatch-loot-box-drop-rates-disclosed-due-to-chinese-law
Carey, P. A. K., Delfabbro, P., & King, D. (2022). An Evaluation of Gaming-Related Harms in Relation to Gaming Disorder and Loot Box Involvement. International Journal of Mental Health and Addiction, 20(5), 2906–2921. https://doi.org/10.1007/s11469-021-00556-5
Drummond, A., Sauer, J. D., Ferguson, C. J., & Hall, L. C. (2020). The relationship between problem gambling, excessive gaming, psychological distress and spending on loot boxes in Aotearoa New Zealand, Australia, and the United States—A cross-national survey. PLOS ONE, 15(3), e0230378. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0230378
Electronic Arts Inc. – Financials—Annual Reports & Proxy Information. (b.r.). Získáno 11. prosinec 2024, z https://ir.ea.com/financials/annual-reports-and-proxy-information/default.aspx?fbclid=IwY2xjawHG0AtleHRuA2FlbQIxMAABHax76AchWAy83BOcXbPcgZYRd0ObTO3vCWMyeQVryNilRztdOPgcN3zZKw_aem_5wvpnPh3Iuhqm2suRceg7Q
How Microtransactions Impact the Economics of Gaming. (2024). Investopedia. Získáno 11. prosinec 2024, z https://www.investopedia.com/articles/investing/022216/how-microtransactions-are-evolving-economics-gaming.asp
Osborne, J. W. (b.r.). How Loot Boxes In Children’s Video Games Encourage Gambling. Forbes. Získáno 11. prosinec 2024, z https://www.forbes.com/sites/jasonwosborne/2023/05/25/how-loot-boxes-in-childrens-video-games-encourage-gambling/
Information technology is one of the fastest growing sectors and plays an essential role in modern life and in global progress. There are 5,44 billion people with access to internet connection in 2024. [1] That means about two thirds of the world population are connected to the world wide web. The number of internet users has doubled in the last decade, and this growth probably won’t stop anytime soon. It is estimated that the number of connected devices will reach 75 billion by 2025. [2]
Data centers play a key role in the functioning of the internet and IT infrastructure. They are essential for processing, storing and transmitting vast amounts of data. [3] These centers enable communication through social media platforms, power the huge storage and processing capability of cloud computing, they also ensure online transactions. Beyond supporting connectivity, they are essential to world’s digitalization. They allow businesses to adopt cloud-based systems and modernize their operations. [4] These facilities provide the company’s IT infrastructure, they host the digital data and applications that businesses need for efficient operating. They power innovative technologies such as artificial intelligence, machine learning, and the Internet of Things (IoT). [5]
It doesn’t come as a surprise that the IT sector, driven by data centers has significant energy demands, C02 emissions and heavily impacts the environment. These issues need to be recognized and managed, which is why green IT exists.
Green computing, also known as green IT, is an approach to reducing the environmental impact of information and communication technology (ICT) while maintaining the same level of performance. It focuses on manufacturing, designing, using and disposing of electronic devices to ensure minimal ecological footprint. [6] Green IT is a broad concept because it covers various practices. For example, use of sustainable materials, recycling electronic waste or extending the lifespan of devices. Data centers are crucial in this context, as they play a significant role in the energy consumption and environmental footprint of modern IT infrastructure. [7]
Data Centers are specialized facilities that house computer systems and related components. They are designed to process, store and manage large volumes of data. As technology advances each year, data centers adapt to meet new demands. They have become increasingly efficient, powerful and vital to our digital world. Data centers have changed a lot since their beginnings in the 1940s. Here’s an overview of how they and their environmental impact have evolved. [11], [8]
The world’s first digital, programmable computer designed for general purposes was the Electronic Numerical Integrator and Computer (ENIAC). It was designed by U.S. military to process complex numeric calculations. Its role was to calculate the optimal settings needed to aim artillery guns. [9] This computer was completed in 1945. ENIAC was enormous, it weighted over 27 tons and covered an area larger than 139 square meters. It is reported that ENIAC used about 150 kwH of energy when it was running. [10]
The first ever data center was a room that was established to hold and support ENIAC. While it might not fit the modern definition of a data center, it was an important step in the development of this technology. It was built in 1945 at the University of Pennsylvania with high levels of security and secrecy, as it was a vital military device. This facility differed significantly from today’s data centers. It was much smaller – only a single room filled with tall racks and metal cabinets. Yet it faced similar challenges as modern facilities, such as cooling. In the 1950s additional data centers were established at key locations like West Point, the Pentagon, and CIA headquarters. All these facilities were also used for military purposes. [11], [13]
To manage the considerable heat output of early computers, data centers were equipped with huge cooling systems. Large fans and vents were used to manage overheating. [17] Early computing centers were highly inefficient by today’s standards. The machines were only capable of performing basic numerical calculations and required significant energy and maintenance resources to function.[13]
In the 1950s the invention of transistor allowed businesses to have “computer rooms” in office buildings – their own version of a data center. This was possible because computers were becoming increasingly compact, cost-effective and energy efficient. [11] IBM’s first fully transistorized computer required 90 % less power than vacuum tubes systems and was half its size. [15]
By the 1960s, large, powerful machines that could support all business’s operations, called mainframes, became common. These early, small data centers had to be reliable since all infrastructure ran on one system. [13]
In the 1970s, minicomputers and microcomputers began to replace mainframes. These smaller machines were not only adopted by businesses but also became accessible to universities, research institutions or government agencies. Their power consumption used tens of kilowatts, which is a fraction of the power needed by mainframes. Smaller computers were able to work together to handle tasks, transforming a single mainframe into a distributed system. This shift made computing technology more widely available and played a key role in shaping the data centers we rely on today. This model became increasingly common throughout the 1980s and 1990s. [15]
The first personal computers made their debut in 1981. After that PCs spread quickly and were set up in homes, offices and educational institutions without much attention paid to the environment. At this time computers started to connect to networks and servers. Servers receive requests and respond to them over a network. [11]
Big changes came in the 1990s, because they marked the rapid rise of the Internet and introduced the .com boom. [15] Client-server computing became the foundation for most online services at this time. This network architecture separates tasks between clients and servers. Clients (such as personal computers) request data or services and servers provide them. A simple example is accessing a webpage, where the client device requests the page, and the server provides the website data. So, a server is a powerful computer or system that provides data or services like storing files, hosting websites, or running applications. [18]
These changes dramatically increased online activity and internet traffic. This required construction of more data centers with hundreds of servers to meet the demand. At this time servers started to be organized together in cabinets, called racks instead of server rooms. This allowed for better management, easier maintenance, and more compact storage of the growing number of servers. [13]
The increased server capacity in data centers during the 1990s was a significant challenge. Heat generated by so many servers had to be managed. At the beginning primarily inefficient methods like air conditioning and ventilation were used. This made the operation of data centers expensive and unsustainable. Power was derived from non-renewable sources which contributed to a rise in CO₂ emissions. [15]
Rapid expansion of personal computers also came with significant environmental challenges. Electronic waste began to grow as newer computers replaced older ones. Until the 2000s e-waste recycling wasn’t very common. Devices were discarded without proper disposal methods and were often sent to landfills. [48] That caused environmental harm due to the hazardous materials they contained, such as mercury and lead. [49]
The 2000s saw the rise of cloud computing services, which allow businesses and individuals to access computing resources over the internet instead of relying on physical hardware they own. Major companies like Amazon, Google, and Microsoft began building cloud data centers that offered businesses the ability to rent computing power and storage instead of constructing and maintaining their own data centers. Amazon Web Services (AWS), launched in 2006, allows businesses to rent computing resources as needed. Google Docs was introduced the same year. It is a cloud-based tool used for document creation, editing and collaboration. It allows users to work on a document in real time and share it. [15]
These companies contributed to the rise of cloud technologies, which led to change in the role and design of data centers significantly. Instead of hosting physical servers for each business, data centers evolved to support virtualized environments. As demand for cloud services grew, data centers transformed into hyperscale facilities starting in the 2010s. These hyperscale data centers are engineered to handle massive computing loads with high efficiency and serve hundreds of thousands of clients.
By 2012, about 38 % of organizations were using cloud services, in 2023 it was approximately 94 %. [15], [14] As cloud computing expanded, companies kept focusing on reducing costs of data centers, as well as efficiency. One of the first IT companies that focused on the environmental impacts was Google. Google managed to achieve carbon neutrality in its data centers in 2007, primarily by investing in renewable energy, purchasing carbon offsets, and improving energy efficiency in its operations. [47] Meta (Facebook) launched the Open Compute Project in 2011 to share energy-efficient data center designs and encouraged broader adoption of sustainable practices. [50] Microsoft committed to achieving carbon neutrality across its data centers, laboratories and offices by implementing an internal carbon fee to fund renewable energy and efficiency projects. [53] There are many more examples of how various companies have approached green computing, some of which I will highlight later in this paper. What’s important is that, over the past 20 years, minimizing environmental impact has become a focus in IT.
Adopting green IT practices helps companies reduce their environmental impact while also saving costs in the long term. Companies are becoming greener not only because of regulation, but being recognized as a green company is also becoming a big marketing tool. [20] Costumers and investors are more likely to support businesses that prioritize sustainability, which can lead to a stronger brand image and increased customer loyalty. [22], [41]
Firstly, data centers must understand their energy consumption. That can be done by monitoring energy use. Sensors and specialized tools track the energy use of various equipment and throughout the whole infrastructure. For instance, power monitoring sensors, such as smart Power distribution units, measure energy consumption in the racks. This helps to identify which parts of a data center should be optimized. [27], [19]
The most common calculation to determine efficiency of data facility is Power usage effectiveness (PUE). It is an index that measures the energy efficiency of data centers. It is computed as total supplied power usage divided by the power used to run IT equipment. The formula is introduced below. [27]
PUE basically measures how much energy is “wasted” on non-IT functions. How much of power went to cooling, lighting, power distribution rather than being directly used by IT equipment like servers, storage, and networking devices.
Google’s large-scale data centers maintain an average PUE of 1.10. Similarly, Meta (Facebook) achieves an average PUE of 1.09 across its data centers and Microsoft’s data centers also operate efficiently, with an average PUE of 1.12. These companies lead the industry in balancing performance and energy efficiency. [23], [16], [59]
In a data center, regular maintenance is a crucial aspect of keeping systems running smoothly and ensuring that operations are as efficient and cost-effective as possible. Constant use of hardware components can lead to wear and tear. That affects performance, increases energy consumption and could even cause system failures. By checking and replacing outdated components, data centers can improve performance and avoid costly emergency repairs. Older components should be recycled or repurposed to minimize waste. Nowadays various models driven by AI are being used to predict failure and identify components that need attention, that saves both time and costs. [28], [20]
One of the most crucial components, used for storing and retrieving data, are hard drives. Over time due to constant use, they are very likely to wear out. Hard disk drives (HDDs) used in data centers become less reliable as they age. That’s why hard disk drives have been replaced by solid state drivers (SSDs). [22] These more modern drivers consume less power and are faster, they also have a longer lifespan as they are less likely to get physically damaged. Even SSDs must be checked and replaced after some time to ensure their best efficiency. [28]
Power supply units, cooling systems, networking equipment and other infrastructure components in data centers also require regular maintenance and replacement. As PSUs provide consistent power, they degrade over time. Replacing them with energy-efficient models reduces energy consumption and ensures stable power delivery. Similarly, cooling systems such as air conditioners, fans, and liquid cooling units can lose efficiency as they age. Outdated networking equipment, like routers, which direct data traffic between devices and switches, which connect multiple devices, can slow down data transmission and increase power use. Batteries which provide backup power during outages, and fans also experience wear and need to be replaced to maintain reliability and prevent inefficiencies. [33]
Data centers have many operations that rely heavily on servers to function efficiently. Servers store, process, and deliver data or services to other devices over a network. Managing server tasks ensures that no server is overwhelmed with work or left with too few tasks. [26]
For distributing work across servers, Load Balancing is used. Load balancer acts as a traffic manager, it monitors servers and then decides where to send incoming traffic (accessing website or using an app, …) based on multiple factors. These factors can be server capacity, current load, availability, health, response time and many more. Load balancers use several techniques to distribute traffic. One of them is called Round Robin, which distributes traffic evenly across servers. Round Robin is easy to implement and ensures equal traffic distribution. However, it doesn’t consider that servers may have different speeds or workloads, which can lead to inefficiency when traffic changes. [29]
Technique Least Connections routes request the server with the fewest active connections. This method ensures that servers with lighter workloads are prioritized. By directing traffic based on active connections, it aims to prevent any single server from becoming overloaded, improving overall performance and response time. However, it may not always consider other factors like server capacity or performance, which can affect efficiency in some situations.
Another method is Resource-based load balancing, that directs traffic to servers with the most available resources. This approach ensures that the servers with the greatest ability to handle additional tasks are prioritized. By considering the actual resources available on each server, it aims to maintain efficiency and prevent any server from being overwhelmed. [30]
There are many other load balancing methods beyond the ones mentioned above. Each data center may use different load balancing techniques based on their specific strategy and requirements. Larger data centers usually tend to use resource-based load balancing to optimize efficiency and ensure even distribution of work. Smaller data centers, with fewer resources and less complex traffic patterns, typically rely on Round Robin for simplicity. [29]
Nowadays artificial intelligence is increasingly being used for predicting load balancing strategies. It helps optimize load distribution by analyzing real-time traffic patterns, predicting server loads, and dynamically adjusting the allocation of resources. This allows for smarter, more adaptive traffic management.
Virtualization is a powerful technique used by data centers to create virtual replicas of physical hardware and software resources. These virtual replicas, known as virtual machines (VMs), function as independent machines, each with their own operating system, applications, and resources. Multiple VMs can be run on a single physical server. This results in cost and energy savings by reducing the need for physical space, energy, and cooling resources, as fewer servers are required. Virtual machines can be backed up, replicated, and restored more easily than traditional physical servers, which means data can be quickly recovered in the event of a failure. [25], [28]
Virtualization also supports Scalability, which allows data centers to easily adjust their resources based on demand. It allows infrastructure to automatically adjust resources – scale up (add more resources) or down (shut down servers or VMs). Adding or removing virtual machines is much easier because data centers do not need to modify physical hardware and can quickly adapt to changing needs, ensuring optimal performance. In the past, data centers would predict busier times, such as peak hours or seasonal traffic, and manually scale resources ahead. Modern auto-scaling technology, often driven by AI, makes this process more dynamic. It enables resources to be adjusted in real-time based on actual demand, or load traffic ensuring efficiency and cost savings throughout the day and year. [31]
Heat management has always been a huge aspect in data center design. It is estimated that 60 – 75 % of non-IT energy load is consumed by cooling systems because most equipment generates heat while operating. Recommended data center temperature is between 21 – 24 °C. [32] However, some experiments have shown that maintaining slightly higher temperatures (around 30 – 35°C) can reduce cooling need and supports faster operation of hardware. Cooling techniques depend on various factors such as the type of data center, its location, design, and the specific requirements of the equipment it houses. These considerations influence the choice of cooling methods to ensure optimal performance and energy efficiency. [33]
Companies test and develop new cooling techniques all the time. Older cooling designs were highly energy-intensive, but modern air conditioning systems, such as in-row cooling and hot aisle/cold aisle configurations, have significantly reduced energy demands. Let’s look at some of those methods.
In-row cooling is a technology where cooling units are placed between server racks. That way the cooling targets heat at its source, instead of managing heat in the entire room. Proper airflow management in this system is critical to ensure that hot and cold air do not mix together. [34], [36] That is often achieved by hot isle/cold aisle configuration. Server racks are arranged in alternating rows, with the cold air intakes facing each other as well as the hot ones. Typically, cold air intakes are in front of the server racks and hot are at the rear. [35]
Many cooling techniques are more efficient with hot isle/cold aisle configuration. It usually has higher upfront costs than room cooling but much lower operating costs. Studies show that this type of cooling can reduce energy consumption by up to 40 % compared to room-based cooling, primarily by reducing unnecessary airflow and fan power consumption.
Free cooling replaces traditional cooling systems by leading hot air from servers outdoors and bringing in cooler air from outside. This approach can significantly cut energy costs, especially in areas with long cooler seasons. [33]
Evaporative coolinguses water evaporation to cool air. Hot air passes through moistened pads and when it meets the water on the pads, the heat causes the water to evaporate. This evaporation cools the air, which is then circulated into the room. Compared to traditional air conditioning, it uses less energy, though it requires a consistent water source to operate efficiently. This technique works especially well in dry climates. [37]
Phase change cooling is similar to evaporative cooling, it uses a natural process to absorb heat. Instead of water evaporation, it relies on a material’s transition from liquid to gas. As the material evaporates, it absorbs heat, cooling the surrounding area.
Liquid cooling systems use water or other coolants to directly absorb heat from equipment. In methods like direct-to-chip cooling, liquid circulates through pipes to cool processors. In cold plate cooling, plates are attached to the equipment to extract heat.
In immersion cooling, servers are fully placed in a special liquid that effectively absorbs heat. This method removes the need for traditional air circulation systems like fans, reducing overall energy consumption.
There are other, more specific ways to cool a data center’s equipment. One of them is geothermal cooling which uses earth’s natural temperature for cooling. Pipes buried underground circulate water, which is naturally cooler than the air above, and can be used to regulate temperatures inside the facility. Or thermal energy storage issystem, where equipment is stored in ice or chilled water tanks during off-peak hours and then used during peak hours. This reduces the load on cooling systems during high-energy demand times and can help reduce overall energy costs. [32], [24]
Storing data more efficiently is crucial for reducing energy consumption in data centers. By optimizing how and where data is stored, data centers can minimize energy use and costs while maintaining performance. Firstly, reducing the volume of stored data is an essential strategy.
The less data stored, the less energy is required to maintain and manage it. One of the most basic methods is data reduction. Which is just reducing volumes of data by deleting unnecessary parts. While it can be challenging to implement due to the value of more data, reducing its volume can lead to significant savings. Data deduplicationis another key technique, where only one instance of the data is kept. Duplicates are replaced with references to the original. This way storage space is saved without losing the data itself.
Another method for optimizing data storage is compression, which reduces the size of data to conserve space. This is typically done by software that identifies patterns within the data to minimize its size. Files that are rarely accessed are more likely to be compressed than more frequent ones. Compressing data helps save storage, speeds up file transfers, and lowers costs for both storage and bandwidth. However, the process of compressing and decompressing data consumes CPU and memory resources that uses a lot of energy. [38]
Snapshots capture the state of data at a specific moment. They allow access to data while backups are made. Instead of duplicating entire datasets, snapshots store only the changes, which saves storage space and reduces downtime. By creating virtual copies of only modified data, snapshots ensure efficient, low-impact backups that help optimize both resources and system uptime. [39]
Storage tiering is a method where data is organized and stored on different types of storage based on how often it’s accessed or how fast it needs to be. Frequently accessed data is placed on high-performance, fast-access storage, while less frequently accessed data is stored on slower, more cost-effective storage options. The process of Automated Storage Tiering automates this by dynamically managing the movement of data between different storage levels based on its usage patterns. By using lower-performance data management becomes more efficient. That helps to reduce energy consumption and storage costs. This approach ensures that resources are used optimally without compromising performance for high-priority data.
Thin provisioning optimizes storage allocation by providing only the necessary capacity for an application’s needs. It avoids over-allocation of storage, that means just enough storage is given to an operation, not more or less. It reduces overall energy consumption associated with unused storage resources by only powering up storage that is actively in use. Thin provisioning efficiently manages resources, helping to reduce both storage waste and energy consumption. [40]
Driving down electricity consumption is an important way to make data centers greener, but it is not the only approach. Achieving sustainability in data centers requires addressing various factors like greenhouse gas emissions or electronic waste management and the use of renewable energy sources. [41]
Many major companies are turning to renewable energy sources, such as solar, wind, and hydroelectric power, to lower their environmental impact. Solar and wind energy are the most used. Google has been using 100% renewable energy for its global operations since 2017. Microsoft achieved entirely renewable energy for its data centers in 2014. It has committed to becoming carbon negative by 2030, aiming to remove more carbon from the atmosphere than it emits. [64], [53] Amazon Web Services aims to power its data centers entirely with renewable energy by 2025. AWS invests in solar and wind projects to reach this goal. Apple has been carbon neutral for its entire business since 2020. [52] Meta (Facebook) has recycled 91 % of data center construction waste in 2023 and has also been using 100% renewable energy for its global data centers since 2020. These companies are leading the way in adopting renewable energy to reduce their carbon footprints. [50], [46]
Solar energy is increasingly popular among data centers due to its environmental and economic benefits. It is also reliable because it won’t run out. One of the most common methods for harnessing solar energy is through photovoltaic panels. These panels transform sunlight directly into electricity. They are often placed on smaller data centers´ roofs or nearby. Larger facilities build large solar farms with PV panels in sunny areas that can spread across hundreds of square meters. Battery storage allows for energy use during less sunny days. [45]
Concentrated Solar Power is a thermal system that uses the sun’s heat to generate power. This heat is used to create steam, which powers a turbine connected to an electricity generator. This technology is usually used in areas with strong direct sunlight. This system can also save energy in the form of heat, so it enables continuous electricity generation. This technology is more suited for large-scale facilities due to its implementation costs. Solar thermal systems need little maintenance and have long durability. [42]
Hybrid systems combining photovoltaic and Concentrated solar power technologies are becoming more popular among large companies. For example, Google began a large solar project in Nevada in 2020. Microsoft is also building a solar thermal plant in Arizona. These systems use both PV panels and CSP to maximize energy generation and efficiency. They benefit from the strengths of each technology.
Wind energy is a renewable power source harnessed by turbines. One wind turbine can generate as much energy as 50 000 solar panels. [43] Wind turbines are also much bigger than a solar panels. These huge structures are typically 80 to 120 meters high with rotor blades with sizes about 40 to 60 meters. The largest turbines can be higher than 200 meters with blades over 80 meters. Due to their size and constant noise they are situated far from residential areas. Their life span is usually 20 to 25 years, and they operate for 120 000 hours during this period. [44]
Wind farms can be built offshore or onshore. Onshore wind farms are located on land with favorable wind conditions, like open fields or mountain ridges. Offshore wind farms, located in bodies of water, can harness stronger and more consistent winds. Offshore farms are usually more expensive to install but are also more reliable due to stable windy weather.
Data centers rely on wind energy to reduce their carbon footprint. By using on-site turbines or purchasing power from wind farms, data centers benefit from wind’s efficiency and lower environmental impact.
Hydropower is an effective renewable energy solution for data centers, particularly in regions rich in water resources. Data centers may establish direct connection to hydroelectric plants or invest in building them themselves. These dedicated installations are typically large-scale hydroelectric facilities that generate power using water flow, which can be supplied directly to the data center. [46]
Many data centers in Scandinavia leverage hydropower thanks to the region’s water resources. Data Center Light in Switzerland operates almost entirely on hydropower. While hydropower is not as common as solar or wind energy, its role is growing as part of the increasing trend toward renewable energy sources.
Geothermal energy harnesses heat from the Earth’s internal resources. They are placed only in areas with geothermal sources as Iceland, parts of United States of America or New Zealand. This energy can be used directly for cooling, as mentioned before. Geothermal energy can also be used for electricity generation by converting underground heat into power. Verne Global is a data center company based in Iceland that uses geothermal energy to provide both electricity and cooling for its facilities.
Geothermal energy for data centers has the advantage of being a more stable and reliable source of energy than solar or wind. However, the infrastructure investment required for geothermal energy can be very high and it is possible only in a few places. [47], [46]
Data centers generate significant electronic waste as equipment becomes outdated. To minimize waste, it’s crucial to prioritize maintenance to extend the lifespan of hardware.
When equipment no longer meets high-performance needs, it can be repurposed. For example, using older hardware for tasks that require lower performance like converting servers into backup systems. If the equipment can no longer be used within the data center, it can be resold to businesses or individuals with less demanding requirements. When reuse isn’t an option, recycling should be prioritized to recover valuable materials for manufacturing new products. Disposing of electronic waste in landfills must be avoided to protect the environment. Recycling also recovers valuable materials, reduces the need for mining, and helps protect natural resources. [48], [51]
Many companies have implemented sustainable waste management practices. Google, for example, has committed to zero landfill waste. They reuse older hardware and partner with recycling companies to responsibly dispose of outdated equipment. They ensure that components are securely recycled or repurposed. During the construction of new data centers, Google uses recycled steel and concrete as building materials. Other companies, such as Amazon, Microsoft, Meta, and Apple are also making comparable efforts in sustainability. Amazon focuses on minimizing packaging waste. Apple recycles lithium from data center batteries. [48], [52], [64]
Despite these efforts, only about 20 – 25 % of all electronic waste is recycled. [51] It is estimated that electronic waste accounts for about 2 % of the world’s solid waste and contributes to roughly 70 % of the hazardous waste in landfills, due to the harmful chemicals and heavy metals. Improper disposal of e-waste can release toxic substances into the environment, leading to significant pollution of soil, water, and air. [49]
The future of green computing in data centers looks bright, as more companies use new ideas to improve energy efficiency and sustainability. Some data centers are already achieving remarkable efficiency due to their location and design. [57]
For example, Google´s Hamina data center in Finland has a near perfect PUE. It uses seawater from the Gulf of Finland for cooling. [54] Microsoft’s Natick project in Scotland is a prototype data center that is placed underwater. [55] Meta operates an efficient data center in Sweden, where the cold climate allows the use of cold air for cooling. The Green Mountain data center in Norway, located in a former NATO bunker, uses cold water for cooling and is powered entirely by hydroelectric energy. [56] These facilities show the potential of green computing and set an example for other data centers. [58], [60]
Artificial intelligence has quickly become one of the biggest IT phenomes in recent years. Generative AI is growing rapidly and transforms industries like medicine, education, finance or entertainment. However, this progress comes with challenges. Data centers powering AI are seeing a huge rise in energy use. [61] For example, a single query on ChatGPT uses nearly ten times the electricity of a Google search and more than 100 million users use ChatGPT weekly. The demand for computational power to support AI is doubling approximately every 100 days. If this growth continues at the same rate as in 2022, data center power demand could rise by 160% and data centers´ CO2 emissions may double by 2030. [62]
Microsoft, which invested in OpenAI reported nearly 30% increase in carbon dioxide emissions since 2020, largely due to data center expansion. Similarly, Google’s greenhouse gas emissions in 2023 were almost 50 % higher than in 2019, driven by the energy demands of its data centers. Training generative AI models requires a significant amount of electricity. The training of ChatGPT-3 required about 1 300 megawatt hours of electricity, which is about the annual energy usage of 130 homes in the United States. [63] The training of newer model, ChatGPT-4 used about 50 times more electricity. There are hundreds of more generative AI models, which use similar amounts of electricity.
AI also has the potential to bring positive impacts. It could help reduce greenhouse gas emissions by 5 – 10 %. AI is good for spotting patterns in large amounts of data. They then use this knowledge to optimize future tasks which helps automating and simplifying many routine operations. This process is called predictive analytics. Predictive analysis is being used more and more in improving cooling systems. Google reduced their cooling costs by 40 % after implementing AI. [65]
The future of green computing in data centers is uncertain but promising. As AI grows, companies are working to balance expansion with sustainability. By adopting green computing, they aim to increase efficiency, lower costs, and support a sustainable future. Success depends on continuous innovation and energy-efficient solutions to reduce IT´s environmental impact.
There are over 10,000 data centers in the world, and each is different. Differences in size, influence, location, and the technologies they use mean no single solution works for all. This paper focused on some of the most commonly used technologies and those I consider important for improving sustainability in data centers. It covered energy monitoring and metrics, techniques for server optimization, such as load balancing, virtualization, and scalability. It also looked at current cooling methods and their best uses. It introduced ways to optimize data storage to save energy. It mentioned the shift to greener energy sources like solar, wind, and waterpower and discussed ways data centers can better handle waste.
The future of Green IT is not certain, unexpected technological breakthroughs happen, as history has shown many times. Recently, generative AI has been changing and optimizing computing and I believe it will continue to play a significant role. While no one can predict what will shape green computing in the coming decades or even years, one thing is certain: Green IT practices are essential for sustainability and will continue to grow as technology and environmental needs develop. As technology evolves, it will be interesting to see what new innovations further improve the sustainability of data centers.
[7] Advancing green computing: Practices, strategies, and impact in modern software development for environmental sustainability. (2024). ResearchGate. https://doi.org/10.30574/wjaets.2024.11.1.0052
[8] Martin, C. D. (1995). ENIAC: Press conference that shook the world. IEEE Technology and Society Magazine, 14(4), 3–10. IEEE Technology and Society Magazine. https://doi.org/10.1109/44.476631
[18] Nyabuto, G. (2024). Client-server Architecture, a Review. International Journal of Advanced Science and Computer Applications, 3(2), Article 2. https://doi.org/10.47679/ijasca.v3i1.48
[20] Raja, S. P. (2021). Green Computing and Carbon Footprint Management in the IT Sectors. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 8(5), 1172–1177. IEEE Transactions on Computational Social Systems. https://doi.org/10.1109/TCSS.2021.3076461
[22] Reddy, V. D., Setz, B., Rao, G. S. V. R. K., Gangadharan, G. R., & Aiello, M. (2017). Metrics for Sustainable Data Centers. IEEE Transactions on Sustainable Computing, 2(3), 290–303. https://doi.org/10.1109/TSUSC.2017.2701883
[24] Green Technology, 1d Computing and Data Centers: The Need for Integrated Energy Efficiency Framework and Effective Metric. (2024). ResearchGate. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2014.050513
[57] Mondal, S., Faruk, F. B., Rajbongshi, D., Efaz, M. M. K., & Islam, M. M. (2023). GEECO: Green Data Centers for Energy Optimization and Carbon Footprint Reduction. Sustainability, 15(21), Article 21. https://doi.org/10.3390/su152115249
[63] Frequently Asked Questions (FAQs)—U.S. Energy Information Administration (EIA). (n.d.). Retrieved 27 November 2024, from https://www.eia.gov/tools/faqs/faq.php
Dekoratívna kozmetika je už od nepamäti súčasťou života nie len žien. Históriu dekoratívnej kozmetiky by sme našli už v starovekom Egypte u slávnej Kleopatry alebo medzi rôznymi domorodými kmeňmi po celom svete. Niekde ide o znak príslušnosti k nejakej sociálnej skupine, niekde o rozlíšenie sa, dnes by sme povedali, že ide z časti o prijímanie alebo búranie sociálnych štandardov, sebaurčenie či sebarealizáciu.
V tejto eseji však nepôjde o rozbor historického pôvodu kozmetiky a líčenia, naopak, bude sa sústrediť na vplyv novodobých technológií a spojitosť s competitive intelligence na trh s kozmetikou a ako sa im tento trh prispôsobuje. Pretože aj keď to na prvý pohľad nemusí byť úplne zrejmé, dekoratívna kozmetika siaha do oveľa rozsiahlejších oblastí života ľudí, než len do rannej rutiny bežnej ženy chystajúcej sa do práce. Výskum od Boehncke et al. napríklad naznačuje, že dekoratívna kozmetika môže hrať významnú rolu pri liečbe kožných ochorení. V niektorých prípadoch sa môže stať doplnkovou liečbou pri ťažkých kožných ochoreniach, kde sa u pacientov vykazuje zlepšenie psychických stavov v podobe vnímania seba, sebaúcty, vzťahu k okoliu a celkový vplyv na kvalitu života (2002).
Asi ako každá oblasť, trh, výrobok či služba, aj dekoratívna kozmetika sa vyvíja a technologicky stále posúva. Prísun informácií, nové poznatky a ich správna aplikácia do praxe je dôležitá nie len z pohľadu rastu tržieb a výnosov, ale napríklad aj preto, aby sme predišli fatálnych chybám. Obzvlášť v oblastiach, ako zdravotníctvo, farmácia alebo kozmetika, kde výrobky ľudia testujú na „vlastnej koži“. Dnes už, ale našťastie žijeme v dobe, kedy kozmetický priemysel je viazaný legislatívnymi požiadavkami, testovaniami, povinnosťou uvádzať zoznam použitých látok na obale každého výrobku, aby sa predišlo výskumným chybám z minulosti, kde ženy bežne využívali olovo ako hlavnú zložku svojich púdrov (Kamble et al., 2022).
Esej bude teda bližšie skúmať a diskutovať rôzne prístupy súčasných kozmetických firiem využívania informácií na vývoj nových produktov. Ako sa využíva competitive intelligence v spojitosti s analýzou konkurencie? Aký typ dát sa využíva na odhad nových trendov? Vúvodných kapitolách sa práca zaoberá teoretickou rovinou aukotvením dekoratívnej kozmetiky ajej trhu. Následne bude práca rozobrať prípadovú štúdiu, kde analyzuje prístup k informáciám a práci s nimi. V záverečných kapitolách sa dotkne limitáciám alebo výzvam tohto trhu vo vzťahu k CI, teda či už knejakých etickým otázkam alebo limitáciám samotných nástrojov na predikciu trendov a vývoja alebo adaptácie samotných značiek.
DEKORATÍVNA KOZMETIKA: TRHOVÉ ŠPECIFIKÁ A TRENDY
Meniace sa technológie a dynamické správanie zákazníkov definujú trh s dekoratívnou kozmetikou. Malý počet spoločností ovláda celosvetové kozmetické odvetvie, v ktorom vládne tvrdá konkurencia. Jeden z najväčších podnikov, L’Oreal, deklaroval v roku 2022 zisk 40,3 miliardy USD (Ishankulova et al., 2024). Podľa Akagun Ergin et al. (2011) sú ďalšími pozoruhodnými globálnymi hráčmi Avon, Procter & Gamble, Estee Lauder a Nivea. Napriek krátkemu poklesu v roku 2020 v dôsledku COVID-19 zaznamenáva toto odvetvie neustálu expanziu, pričom trh sa v roku 2022 odhaduje na 518 miliárd USD (Ishankulova et al., 2024). Veľké korporácie ako L’Oreal, Estee Lauder a Shiseido ukázali, že inovácia výrobkov je nevyhnutná na zachovanie konkurenčnej výhody (Szutowski & Szułczyńska, 2017). Podľa Ishankulovej a i. (2024) je sústredenie sa na každodennú kozmetiku a produktom proti starnutiu sú dva najnovšie trendy v správaní spotrebiteľov. Vďaka novým prípravkom so zlepšenou účinnosťou a metódami podávania na rôzne kozmetické účely sa nanotechnológie stávajú hlavným trendom (Dubey et al., 2022).
COMPETITIVE INTELLIGENCE A DEKORATÍVNA KOZMETIKA
V niektorých priemyselných vysoko konkurenčných odvetviach je competitive intelligence nevyhnutné. Umelá inteligencia (AI) mení marketingové taktiky, vývoj produktov a prispôsobovanie v kozmetickom priemysle (Joicy Karinne Silva Do Vale a kol., 2023). AI využívajú podniky ako L’Oréal a Neutrogena na získanie konkurenčnej výhody. Produkt, marketing a rýchlosť boli zdôraznené ako kľúčové prvky úspechu kozmetických firiem (Ferdinand a Ciptono, 2022).
PRÍPADOVÁ ŠTÚDIA
L’Oreal
Prípadová štúdia autorov Lorenzo and Romo (2020) o spoločnosti L’Oréal poukazuje na inovatívny prístup spoločnosti k využívaniu konkurenčných informácií na analýzu trhových trendov a vývoj nových produktov, najmä prostredníctvom prechodu od tradičnej textovo založenej analýzy na sociálnych sieťach k pokročilej metodike založenej na obrázkoch. Na obrázku 1 je znázornené technologická cesta k plnému využitiu umelej inteligencie v spoločnosti na identifikáciu trendov, analýzy trhu alebo vyhodnocovanie. Tomuto predchádzali rôzne stupne zavádzania umelej inteligencie do procesov spoločnosti.
Obrázok 1: L’Oreal – vývoj od social listening do e-seeing (Lorenzo & Romo, 2020)
VYUŽITIE COMPETITIVE INTELLIGENCE NA ANALÝZU TRHU A TRENDOV
E-SEEING vs. SOCIAL LISTENING
L’Oréal prešiel od textových poznatkov („e-listening“) k analýze zameranej na obrázky („e-seeing“), pričom použil nástroje umelej inteligencie na pochopenie preferencií spotrebiteľov zdieľaných vizuálne na sociálnych platformách, najmä na Instagrame. To umožnilo spoločnosti zachytiť trendy, ktoré by tradičné textové metódy mohli prehliadnuť, ako napríklad nové štýly líčenia alebo obľúbené produkty. Na základe obrazových poznatkov sa identifikovalo sedem kľúčových „kmeňov“ alebo spotrebiteľských segmentov na španielskom trhu s kozmetikou, čo spoločnosti pomohlo zamerať sa na nedostatočne preskúmané trendy, ako napríklad štýl „Glowy Nude“, ktorý mal významný potenciál rastu.
UMELÁ INTELIGENCIA A INTEGRÁCIA ÚDAJOV
Pokročilé nástroje ako Deep Vision umožnili spoločnosti L’Oréal zoskupiť viac ako 50 000 obrázkov do jednotlivých trendov a vizuálov súvisiacich so značkou. Táto technológia umožnila monitorovať aktivity konkurencie a identifikovať „sladké miesta“ na trhu, kde trendy získavali na popularite medzi spotrebiteľmi a influencermi, ale ešte neboli prijaté značkami ako znázorňuje obrázok 2.
Tím Consumer & Market Intelligence spoločnosti L’Oréal vyvinul hybridný prístup založený na umelej inteligencii, ktorý kombinoval automatizované rozpoznávanie obrázkov s manuálnym kódovaním s cieľom vytvoriť hlbokú databázu obrázkov krásy. Tým sa zabezpečilo komplexné pochopenie vizuálnych trendov a ich vývoja.
STRATEGICKÉ ROZHODOVANIE
Analýza obrázkov odhalila nielen najpopulárnejšie trendy, ale aj ich trajektóriu, čo umožnilo spoločnosti L’Oréal prispôsobiť uvedenie produktov na trh a marketingové stratégie. Poznatky získané na základe tohto prístupu viedli napríklad k stanoveniu priorít línie make-upu „Glow Mon Amour“. Identifikácia influencerov medzi trendmi pomohla spresniť výber ambasádorov a cielenie kampaní.
COMPTETITIVE INTELLIGENCE PRE VÝVOJ NOVÝCH PRODUKTOV
TREND-DRIVEN DIZAJN PRODUKTOV
Analýzou vzájomného pôsobenia kombinácií produktov, štýlov a techník vo vizuálnych údajoch mohla spoločnosť L’Oréal prispôsobiť nové produkty tak, aby zodpovedali správaniu a preferenciám spotrebiteľov. Napríklad hlbšie poznatky o „Glowy Nude“ viedli k vytvoreniu produktov zdôrazňujúcich prirodzený vzhľad a žiarivosť.
INOVÁCIE ZAMERANÉ NA SPOTREBITEĽA
Vďaka obrazovým poznatkom mohla spoločnosť L’Oréal lepšie pochopiť náročnosť spotrebiteľov a prispôsobiť svoj sortiment výrobkov, pričom sa zamerala na oblasti s vysokým rastom a zároveň obmedzila upadajúce trendy. Tým sa zabezpečilo, že ich portfólio bude naďalej zodpovedať vyvíjajúcim sa požiadavkám spotrebiteľov.
DATABÁZA PRE BUDÚCI VÝVOJ
Vytvorenie robustnej databázy obrázkov nielenže podporilo aktuálne poznatky, ale položilo aj základy pre tréning modelov umelej inteligencie schopných automatizovať analýzy budúcich trendov, čím sa ďalej zlepšili procesy inovácie produktov.
VÝZVY A LIMITY COMPETITIVE INTELLIGENCE V DEKORATÍVNEJ KOZMETIKE
ETICKÉ OTÁZKY
Napriek tomu, že sa stala základným strategickým nástrojom podnikov, CI prináša aj závažné etické otázky. Pri zhromažďovaní súkromných informácií o konkurencií môže dochádzať k etickým chybám. Medzi hlavné obavy patria techniky používané na zber údajov a možnosť neetických činností, ako je klamanie alebo špionáž (Collins & Schultz, 1996). Keďže zamestnanci sa môžu neúmyselne podieľať na neetických činnostiach, nástup internetu a sofistikovaného softvéru etické problémy v oblasti CI ešte viac prehĺbil (Giustozzi & Martens, 2011). Pri riešení týchto problémov je rozhodujúce vytvorenie obchodných pravidiel a profesionálnych etických kódexov (Collins & Schultz, 1996). Paradigmu na posudzovanie etiky operácií CI predkladá Charters (2001), ktorý zdôrazňuje, že morálne správanie by nemalo ohroziť konkurenčnú schopnosť organizácie. Celkovo možno povedať, že pri orientácii v zložitom etickom prostredí CI je veľmi dôležité podporovať etickú organizačnú kultúru a poskytovať jasné usmernenia pre odborníkov v oblasti CI.
ĎALŠIE LIMITÁCIE
Síce sa ukazuje množstvo výhod spojených s využívaním CI v procesoch spoločností ako to, že zvyšuje tvorbu hodnoty, inovačnú schopnosť a prispôsobenie sa životnému prostrediu (Placer-Maruri et al., 2016). Malá veľkosť vzorky a požiadavka na analýzu
špecifickú pre daný sektor sú však dve nevýhody výskumu CI (Placer-Maruri et al., 2016). Podľa Asghariho et al. (2020) ovplyvňujú úspešnosť CI výmena znalostí, podniková kultúra, informačné technológie a informácie o konkurencii. Hoci CI pomáha pri rozhodovaní, nemusí priamo viesť ku konkurenčnej výhode (Gama Buzzerio a Cavalheiro Marcondes, 2014). Podľa Gama Buzzeria a Cavalheiro Marcondesa (2014) produkty CI pomáhajú identifikovať riziká prostredníctvom analýzy strategických informácií, uspokojujú konkrétne požiadavky interných zákazníkov a uľahčujú integráciu s marketingom a prevádzkou. Regionálne špecifiká, zber údajov na jednom mieste a možno nevyčerpávajúce faktory CI sú niektoré z obmedzení výskumu (Asghari et al., 2020).
DISKUSIA A ZHODOTENIE
ANALÝZA KONKURENCIE
Kozmetický priemysel sa nachádza vo vysoko konkurenčnom prostredí, ktoré si vyžaduje inovatívne prístupy na získanie alebo udržanie si trhovej výhody. Platí to obzvlášť, ak sa bavíme o obrovských korporáciách ako v práci spomínaný L’Oreal, Nivea alebo Estee Lauder. Prostredníctvom CI, v dnešnej dobe hlavne pokročilými technológiami AI, je možné identifikovať trendy, aktivity konkurencie, našej cieľovej skupiny a identifikovať trhové „sladké miesta“. Umožňuje teda spoločnostiam venovať prostriedky oblastiam, ktoré vykazujú vysokú mieru rastu, čo je výhodné pre strategické rozhodovanie
Na druhej strane, etické otázky súvisiace so získavaním konkurenčných informácií predstavujú závažnú výzvu. Metódy ako analýza obsahu sociálnych médií (e-listing) aobrázkov (e-seeing) môžu byť účinné, avšak balansovanie medzi legálnosťou aetikou je náročné aprekročenie tejto tenkej hranice by mohlo byť pre mnohé spoločnosti fatálne. Teda bez jasných pravidiel a kódexov sa firmy môžu ocitnúť v šedej etickej zóne.
ANALÝZA TRHU A TRENDOV
CI opäť vo forme hlavne umelej inteligencie, umožňuje apomáha firmám s dekoratívnou kozmetikou identifikovať trendy na trhu, ktoré by mohli byť tradičnými metódami prehliadnuté. Prechod L’Oréal na e-seeing je skvelým príkladom, kde vizuálne dáta zo sociálnej siete Instagram priniesli nové poznatky o preferenciách spotrebiteľov. Takýto prístup odhalil sedem segmentov spotrebiteľov, pričom sa zistil významný potenciál pre trend „Glowy Nude.“
Tento prístup podporuje inováciu, avšak vyvoláva otázky týkajúce sa regionálnych špecifík. Či je možné tieto poznatky rovnako úspešne aplikovať na globálnej úrovni, ostáva diskutabilné. Navyše, technologická závislosť môže byť obmedzujúca v regiónoch s nižšou dostupnosťou digitálnych nástrojov.
VÝVOJ NOVÝCH PRODUKTOV
CI je vynikajúcim nástrojom pre dizajn a inovácie produktov. Značky ako L’Oréal využívajú obrazové dáta na identifikáciu preferencií spotrebiteľov a na vytváranie produktov, ktoré reagujú na ich požiadavky, ako napríklad make-upová línia „Glow Mon Amour.“ Táto stratégia umožňuje nielen reagovať na aktuálne trendy, ale aj vytvárať robustné databázy pre budúci vývoj.
Na druhej strane, proces CI môže byť náročný na čas a zdroje. Vyžaduje si vysokú mieru integrácie medzi technologickými nástrojmi a odborníkmi, čo nie je vždy realizovateľné v menších alebo menej technologicky vyspelých podnikoch. Okrem toho, CI nemusí automaticky viesť ku konkurenčnej výhode, ale skôr k podpore rozhodovania, čo môže byť vnímane ako obmedzenie.
VÝZVY A LIMITY
Kým CI zvyšuje inovačné schopnosti a adaptabilitu na trhu, je potrebné zdôrazniť jeho limity. Malé vzorky dát, regionálne rozdiely a riziká spojené so zberom údajov sú významné bariéry. Ďalej, neetické praktiky v oblasti CI môžu viesť k strate dôveryhodnosti značky, čím sa ohrozuje jej postavenie na trhu.
Napriek týmto výzvam je jasné, že CI hrá rozhodujúcu úlohu v transformácii kozmetického priemyslu. Firmy, ktoré dokážu využiť jeho potenciál a zároveň riešiť etické a technologické výzvy, majú vyššiu šancu dosiahnuť udržateľnú konkurenčnú výhodu. Pre budúcnosť CI v kozmetike bude kľúčová schopnosť prispôsobiť sa novým technológiám, nástrojom a legislatívnym požiadavkám, pričom sa zachová zameranie na transparentnosť a etiku s ohľadom na spotrebiteľov.
ZDROJE
Asghari, S., Targholi, S., Kazemi, A., Shahriyari, S., & Rajabion, L. (2020). A new conceptual framework for identifying the factors influencing the effectiveness of competitive intelligence. Competitiveness Review an International Business Journal Incorporating Journal of Global Competitiveness, 30(5), 555–576. https://doi.org/10.1108/cr-05-2019-0054
Boehncke, W., Ochsendorf, F., Paeslack, I., Kaufmann, R.P., & Zollner, T.M. (2002). Decorative cosmetics improve the quality of life in patients with disfiguring skin diseases. European journal of dermatology : EJD, 12 6, 577-80
Collins, A., & Schultz, N. (1996). A review of ethics for competitive intelligence activities. Competitive Intelligence Review, 7(2), 56–66. https://doi.org/10.1002/cir.3880070209
Dubey, S. K., Dey, A., Singhvi, G., Pandey, M. M., Singh, V., & Kesharwani, P. (2022). Emerging trends of nanotechnology in advanced cosmetics. Colloids and Surfaces B Biointerfaces, 214, 112440. https://doi.org/10.1016/j.colsurfb.2022.112440
Ergin, E. A., Ozdemir, H., & Parilti, N. (2011). Brand Loyalty In The Cosmetics Industry: A Field Study On Turkish Womens Brand Loyalty Among Cosmetics Products. Journal of Business & Economics Research (JBER), 3(5).https://doi.org/10.19030/jber.v3i5.2771
Ferdinand, M., & Ciptono, W. S. (2022). Indonesia’s Cosmetics Industry Attractiveness, Competitiveness and Critical Success Factor Analysis. Jurnal Manajemen Teori Dan Terapan | Journal of Theory and Applied Management, 15(2), 209–223. https://doi.org/10.20473/jmtt.v15i2.37451
Giustozzi, E. S., & Martens, B. V. D. V. (2011). The new competitive intelligence agents: “Programming” competitive intelligence ethics into corporate cultures. In Webology (Journal-Article No. 2; pp. 1–11). https://webology.org/data- cms/articles/20200515051356pma88.pdf
Charters, D. (2001). The challenge of completely ethical CI and the CHIP model. Competitive Intelligence Review, 12(3), 44–54. https://doi.org/10.1002/cir.1025
Ishankulova, L., Mombekov, S., Zhakipbekov, K., Serikbayeva, E., Zhumabaev, N., Rakhimbayev, N., Ashirov, M., & Seitova, Z. (2024). CURRENT TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF THE COSMETIC MARKET. Farmaciâ Kazahstana, 1, 342–351. https://doi.org/10.53511/pharmkaz.2024.51.29.045
Kamble, N. M. C., Bhosale, N. M. K., Chavan, N. M. P., & Shinde, N. M. J. (2022). Cosmetics Science. International Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology, 289–308. https://doi.org/10.48175/ijarsct-7689
Lorenzo, E. Y., & Romo, A. R. (2020). La evolución de los insights desde la escucha social a la lectura por imagen: El caso L’Oreal. aDResearch ESIC International Journal of Communication Research, 23(23), 8–29. https://doi.org/10.7263/adresic-023-01
Placer-Maruri, E., Pérez-González, D., & Soto-Acosta, P. (2016). Efectos de la utilización de la inteligencia competitiva en pymes industriales. Intangible Capital, 12(4), 923. https://doi.org/10.3926/ic.750
Szutowski, D., & Szułczyńska, J. (2017). PRODUCT INNOVATION IN COSMETIC INDUSTRY – CASE STUDY OF MAJOR COSMETIC COMPANIES. GISAP Economics Jurisprudence and Management, 12. https://doi.org/10.18007/gisap:ejm.v0i12.1620
Vale, J. K. S. D., Serra, R. P. S. E., Ribeiro, C. S., Borges, L. F. M., Mendes, S. J. F., & Serra, I. C. P. B. (2023). A APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA INDÚSTRIA DE COSMÉTICOS: CENÁRIO ATUAL E OPORTUNIDADES PARA O FUTURO. Revista Foco, 16(6), e2225. https://doi.org/10.54751/revistafoco.v16n6-054
E-commerce módního průmyslu v posledních letech zaznamenává bezprecedentní růst, podpořený digitalizací a změnami ve spotřebitelském chování, které nutí značky k neustálým inovacím. Pandemie COVID-19 urychlila tento trend, kdy spotřebitelé stále více preferují online nákupy, a to vedlo k významnému nárůstu e-commerce sektoru (Business Info, 2021). Tento posun klade na módní značky tlak nejen na rychlé uvádění nových kolekcí na trh, ale také na poskytování personalizovaného zákaznického zážitku. Zákazníci očekávají, že značka bude propojená napříč všemi kanály – online i offline – a nabídne plynulý, konzistentní zážitek. To zahrnuje možnost nakupovat online, vyzvednout zboží v obchodě, vrátit ho na jiném místě nebo obdržet personalizované nabídky založené na interakcích napříč platformami. Širší omnichannel strategie tak umožňuje značkám nejen naplnit tato očekávání, ale také zvýšit zákaznickou spokojenost a loajalitu (Vogue, 2021). Technologické inovace, jako jsou online platformy a mobilní aplikace, umožňují zákazníkům nejen porovnávat ceny a sledovat módní trendy, ale také „vyzkoušet“ oblečení prostřednictvím rozšířené reality, což výrazně obohacuje jejich nákupní zážitek a přispívá k větší personalizaci a pohodlí během celého procesu (Guercini et al., 2018).Personalizace se tak stává klíčovým faktorem pro růst firem, přičemž až 89 % manažerů a podnikatelů věří, že bude v následujících třech letech neocenitelná pro úspěch jejich podnikání (Ecommerce Bridge, 2024).
Competitive Intelligence (CI) a umělá inteligence (AI) se tak stávají klíčovými faktory, které firmám v módním průmyslu pomáhají lépe porozumět trhu, analyzovat chování zákazníků a optimalizovat jejich rozhodovací procesy. CI zahrnuje systematické shromažďování a analýzu informací o trhu a konkurenci, což umožňuje značkám reagovat na měnící se podmínky rychleji a strategičtěji. Umělá inteligence pak nabízí pokročilé způsoby interpretace těchto dat, například pomocí algoritmů strojového učení, které identifikují vzory a trendy v zákaznických preferencích (Guercini et al., 2018; Sajja et al., 2021)
E-commerce v módním průmyslu se profiluje jako jedno z nejvíce inovativních odvětví, které těží z technologických pokroků, jako jsou prediktivní analýzy a AI modely umožňující sledovat zákaznické chování v reálném čase. Tyto technologie pomáhají značkám personalizovat svou nabídku a zlepšovat zákaznický zážitek prostřednictvím cílenějších doporučení a přesnější predikce poptávky (Makowski et al., 2022; Mengyun et al., 2021)
Jedním z největších přínosů Competitive Intelligence je její vliv na strategické rozhodování. Díky pokročilým analytickým nástrojům, jako jsou SEMrush a SimilarWeb, mohou firmy získat detailní přehled o klíčových slovech, návštěvnosti konkurenčních webů a chování zákazníků. Tyto informace umožňují nejen optimalizovat marketingové kampaně, ale také identifikovat nové tržní příležitosti, například nedostatečně pokryté zákaznické segmenty nebo vznikající trendy (Makowski et al., 2022).
Navíc CI umožňuje firmám efektivně sledovat měnící se preference zákazníků. Analýza dat z recenzí, sociálních médií a online interakcí poskytuje cenné informace, které mohou být použity při vývoji nových kolekcí. Například sentimentová analýza pomáhá odhalit, jaké vlastnosti zákazníci oceňují u konkrétních produktů, což umožňuje rychlejší iteraci a přizpůsobení kolekcí jejich očekáváním (Sajja et al., 2021).
Další klíčovou oblastí, ve které CI výrazně přispívá, je optimalizace cenové politiky. Analýzou cen konkurence v reálném čase mohou firmy nastavovat své ceny tak, aby zůstaly konkurenceschopné a zároveň maximalizovaly zisky. Nástroje jako Price2Spy nebo Minderest poskytují detailní přehled o cenových strategiích konkurence, což umožňuje značkám rychle reagovat na změny na trhu a přizpůsobit své nabídky aktuálním podmínkám (Makowski et al., 2022). Například e-commerce platformy mohou využívat dynamické cenové modely, které se přizpůsobují poptávce, sezónním výkyvům a konkurenčním tlakům. Tato flexibilita je klíčová zejména v rychle se měnícím prostředí módního průmyslu, kde ceny často ovlivňuje aktuálnost kolekce a poptávka po nejnovějších trendech. Tímto způsobem mohou značky nejen zlepšit svou marži, ale také zvýšit svou atraktivitu pro zákazníky díky konkurenčním cenám (Mengyun et al., 2021).
Úspěšná implementace Competitive Intelligence však vyžaduje nejen technologické nástroje, ale také strategický přístup k integraci těchto dat do rozhodovacích procesů. Firmy by měly zavést interní systémy, které propojují data z různých zdrojů, jako jsou prodejní data, údaje z marketingových kampaní a analýzy konkurence. Kombinace těchto informací pak slouží jako základ pro tvorbu strategických rozhodnutí, která posilují konkurenceschopnost značky (Makowski et al., 2022).
Competitive Intelligence (CI) hraje zásadní roli i při řízení vztahů se zákazníky (Customer Relationship Management – CRM), zejména v oblasti e-commerce. Analýza zákaznických dat, jako jsou nákupní vzorce, interakce na sociálních sítích a zpětná vazba z recenzí, poskytuje firmám hlubší vhled do preferencí a potřeb jednotlivých segmentů zákazníků. Na základě těchto informací mohou značky vytvářet personalizované marketingové strategie a zlepšovat dlouhodobé vztahy se zákazníky (Makowski et al., 2022; Guercini et al., 2018).
Například módní značky využívají data z věrnostních programů k identifikaci pravidelných zákazníků a nabízejí jim exkluzivní slevy nebo přístup k limitovaným kolekcím. Tyto praktiky nejen zvyšují spokojenost zákazníků, ale také podporují jejich loajalitu a opakované nákupy. Značky, které efektivně implementují CI, jsou schopné rozpoznat nejcennější segmenty zákazníků a cílit na ně speciální nabídky prostřednictvím e-mailů, personalizovaných reklam nebo zpráv v mobilních aplikacích (Sajja et al., 2021).
Dalším přínosem CI je schopnost identifikovat problémy v zákaznické zkušenosti. Analýza recenzí na sociálních sítích nebo na e-commerce platformách, jako je například Trustpilot, umožňuje firmám detekovat opakující se stížnosti, například na zpožděné dodávky nebo nízkou kvalitu produktů. Tyto informace umožňují značkám rychle reagovat, například zlepšením logistiky nebo poskytnutím kompenzací zákazníkům, čímž se obnovuje jejich důvěra ve značku (Mengyun et al., 2021).
Moderní nástroje CI, jako jsou platformy pro analýzu sentimentu (např. Brandwatch), také umožňují predikci zákaznického chování. Firmy dokážou na základě historických dat odhadnout, kdy zákazníci pravděpodobně znovu nakoupí, a mohou jim včas zasílat relevantní nabídky nebo připomínky. Kombinace CI a CRM technologií tak umožňuje značkám maximalizovat hodnotu vztahů se zákazníky, a to nejen prostřednictvím personalizace, ale také díky schopnosti efektivně reagovat na jejich potřeby a problémy. Tento přístup je zásadní pro udržení konkurenceschopnosti v rychle se měnícím prostředí e-commerce.
Umělá inteligence zvyšuje schopnosti Competitive Intelligence tím, že umožňuje predikci trendů s využitím algoritmů strojového učení. Například nástroje jako Stylumia nebo WGSN analyzují data z více zdrojů – historická data, sociální média a módní přehlídky – a vytvářejí předpovědi o tom, které styly a materiály budou populární v nadcházejících sezónách. Díky tomu mohou značky plánovat své kolekce přesněji a snižovat riziko spojené s neúspěšnými produkty (Mengyun et al., 2021). Prediktivní analýzy také pomáhají při řízení zásob. Firmy mohou pomocí AI modelů předvídat poptávku po jednotlivých produktech a optimalizovat dodavatelské řetězce, což vede k nižším nákladům a vyšší flexibilitě při reagování na měnící se tržní podmínky (Guercini et al., 2018).
Lululemon je prémiová značka zaměřená na segment aktivních zákazníků, kteří hledají kvalitní oblečení pro sport i každodenní nošení. Tento segment, označovaný jako „athleisure,” zahrnuje nejen fitness nadšence, ale také zákazníky, kteří upřednostňují pohodlí a funkčnost v běžném životě. Lululemon se soustředí na zákazníky ve věku 18–40 let, přičemž většina z nich pochází ze střední až vyšší příjmové třídy. Zákazníci jsou převážně ženy, které tvoří většinu příjmů značky (vizObr. 1), nicméně segment mužských zákazníků roste (Start.io, 2024).
Obr. 1 Graf popisující zákaznický segment dle pohlaví (zdroj: Statista.com)
Většina příjmů společnosti pochází z amerického trhu (USA a Kanada), který tvoří 79 % celkových příjmů (viz Obr. 2). Čína se však stává rychle rostoucím trhem, který přispívá k diverzifikaci globálního příjmu. Tato expanze naznačuje strategický záměr značky získat vedoucí postavení i na mezinárodních trzích.
Značka specializující se na sportovní oblečení, efektivně využívá Competitive Intelligence jako klíčový prvek své marketingové strategie. Tento přístup jí umožňuje lépe porozumět trhu, konkurenci a potřebám zákazníků, což vede k úspěšným kampaním a inovativním produktům.
Strategie společnosti Lululemon, založené právě na monitorování konkurence, analýze zákaznického chování a personalizaci marketingových aktivit, přinesly pozoruhodné obchodní výsledky. Tento úspěch je jasně viditelný na grafu zachycujícím příjmy společnosti od roku 2008 do roku 2023 (viz Obr. 3).
Obr. 3 Graf příjmů společnosti Lululemon v letech 2008–2023 (zdroj: Statista.com)
Lululemon pravidelně sleduje své konkurenty, jako jsou Nike a Under Armour, aby získala přehled o trendech v oblasti produktů, cenových strategiích a marketingových taktikách. Tato analýza zahrnuje sledování nových produktů uvedených na trh a úspěšnosti různých kampaní, což umožňuje Lululemon rychle reagovat na změny v poptávce a přizpůsobit své vlastní strategie (Yeung, 2023; Eightception, 2024).
Součástí monitorování konkurence je také využívání pokročilých analytických nástrojů, které umožňují sledovat online přítomnost konkurence. Lululemon se zaměřuje na analýzu trendů a klíčových slov ve vyhledávačích, aby zjistila, která témata nebo produkty rezonují s cílovým trhem. Například společnost sleduje, jaké typy produktů nebo služeb konkurence získávají na popularitě, což jí umožňuje identifikovat mezery na trhu a využít je pro své kampaně nebo nové produktové linie (Start.io, 2024).
Dalším aspektem monitorování konkurence je detailní sledování zpětné vazby od zákazníků na produkty konkurenčních značek. Tento proces poskytuje cenné informace o tom, co zákazníci oceňují, a zároveň odhaluje jejich frustrace či nedostatky u konkurenčních nabídek. Lululemon využívá tyto poznatky k dalšímu zlepšování svých vlastních produktů. Například pokud zákazníci u konkurence kritizují nedostatečnou trvanlivost nebo neudržitelné materiály, Lululemon může posílit své komunikační strategie zaměřené na kvalitu a ekologické vlastnosti svých výrobků (Linares, 2023).
Monitorování konkurence také zahrnuje analýzu cenových strategií konkurentů. Lululemon si udržuje prémiovou značku tím, že se vyhýbá častým slevovým akcím a místo toho spoléhá na hodnotu svých produktů a na exkluzivitu limitovaných edic. Tato strategie jí umožňuje zůstat konkurenceschopnou, aniž by se zapojovala do cenové války. Namísto reaktivního snižování cen investuje Lululemon do marketingu zaměřeného na kvalitu a přidanou hodnotu, což jí umožňuje oslovit zákazníky, kteří hledají dlouhodobé investice do prémiového oblečení (Williams, 2016).
Díky pokročilým analytickým nástrojům Lululemon shromažďuje data o chování svých zákazníků, což zahrnuje jejich nákupní zvyklosti a preference. Tyto informace pomáhají značce lépe cílit na specifické segmenty trhu a optimalizovat marketingové kampaně. Například pokud zjistí, že určitý styl oblečení získává na popularitě, mohou ho rychle propagovat cíleným způsobem (Spanou, 2024).
Zákaznická data také poskytují cenný přehled o geografických rozdílech v preferencích. Například trh v Severní Americe, který tvoří 79 % celkových příjmů značky, preferuje oblečení pro fitness aktivity, zatímco rychle rostoucí čínský trh vykazuje zájem o udržitelné a prémiové materiály. Tento přístup pomáhá Lululemon přizpůsobit své kolekce a marketingové aktivity lokálním trhům.
Navíc analýza zákaznického chování odhaluje demografické trendy, jako je rostoucí zájem mužských zákazníků o produkty značky. Jak ukazuje graf (viz Obr. 1), tržby z mužských produktů rostly z 690,53 milionů USD v roce 2018 na 2,252 miliardy USD v roce 2023, což potvrzuje úspěch cílených kampaní a rozšiřování portfolia. Tento růst svědčí o tom, že Lululemon efektivně reaguje na měnící se preference zákazníků, a přitom si zachovává svou prémiovou značku.
Lululemon rovněž využívá analýzu zpětné vazby a recenzí k identifikaci klíčových atributů produktů, které zákazníci oceňují, jako je pohodlí, trvanlivost a styl. Tyto poznatky jsou následně integrovány do vývoje nových kolekcí, což přispívá k větší spokojenosti zákazníků a udržení jejich loajality. Například Lululemon spolupracuje s firmou AgilOne na integraci dat z různých kanálů, což umožňuje komplexnější pohled na zákaznické chování a preference (Mottl, 2017).
Data rovněž odhalují, že zákazníci Lululemon oceňují etický přístup značky, zejména její závazky v oblasti udržitelnosti a inkluze. Společnost si získala pozornost díky závazku vyrábět produkty z recyklovaných materiálů a eliminovat diskriminaci prostřednictvím zastoupení různorodých modelů v reklamních kampaních (Zhou, 2022). Tento důraz na hodnoty rezonuje se zákazníky, kteří vnímají Lululemon nejen jako prémiovou, ale i zodpovědnou značku.
Lululemon klade důraz na personalizaci zákaznického zážitku prostřednictvím různých služeb, jako jsou online fit guide a osobní styling. Tyto služby nejen zvyšují spokojenost zákazníků, ale také vytvářejí hlubší vztah mezi značkou a jejími zákazníky. Competitive Intelligence hraje klíčovou roli při identifikaci preferencí zákazníků, což umožňuje značce přizpůsobit nabídku podle jejich potřeb (Spanou, 2024).
Personalizace však nekončí u individuálního přístupu. Lululemon využívá také data o nákupních zvyklostech zákazníků k tvorbě cílených marketingových kampaní. Například pomocí analýzy zpětné vazby a zákaznických dat může značka doporučit produkty na základě předchozích nákupů nebo preferovaných stylů. Tato strategie zajišťuje, že komunikace značky je nejen relevantní, ale také přitažlivější, což zvyšuje pravděpodobnost opakovaných nákupů (Mottl, 2017).
Díky inovacím v oblasti digitálních technologií, jako jsou aplikace využívající umělou inteligenci, je Lululemon schopna nabídnout interaktivní a personalizované služby i v online prostředí. Například funkce virtuální zkoušky oblečení nebo personalizované doporučování outfitů vytvářejí pohodlnější a příjemnější nákupní zkušenost. Navíc Lululemon integruje komunitní marketing jako součást personalizace, kdy zákazníkům umožňuje přístup k exkluzivním událostem, jako jsou fitness lekce nebo členství v programu „Sweat Collective.“ Tyto aktivity nejen zvyšují spokojenost, ale také posilují loajalitu zákazníků tím, že vytvářejí pocit sounáležitosti s komunitou (Zhou, 2022).
Celkově personalizace marketingových aktivit umožňuje Lululemon nejen lépe cílit na zákazníky, ale také posilovat svou prémiovou značku a udržovat si konkurenční výhodu v dynamickém odvětví sportovního oblečení.
Strategie Lululemon zahrnuje také vytváření pocitu exkluzivity prostřednictvím častého uvádění limitovaných edic produktů. Tato taktika zvyšuje poptávku a vzrušení kolem značky, což je efektivní způsob, jak udržet zákazníky angažované. CI pomáhá identifikovat trendy, které jsou pro zákazníky atraktivní, což umožňuje značce rychle reagovat s novými nabídkami (Yeung, 2023).
Exkluzivní produkty přispívají nejen k udržení loajality stávajících zákazníků, ale také přitahují nové zákazníky, kteří vnímají tyto limitované edice jako unikátní a žádané. Například při uvedení speciálních kolekcí na trh Lululemon využívá data z analýzy zákaznických preferencí, aby zajistil, že tyto kolekce odpovídají aktuálním trendům a potřebám trhu. Zároveň strategie vychází z lokálních specifik, kdy se doporučuje přizpůsobit nabídku místním potřebám a vytvořit atraktivní produktové portfolio pro různé segmenty zákazníků.
Tento přístup posiluje vztah značky se zákazníky tím, že vytváří pocit naléhavosti a výjimečnosti. Spotřebitelé často vnímají tyto produkty jako investici a jsou ochotni za ně zaplatit prémiovou cenu, což podporuje vyšší ziskovost. Navíc exkluzivita limitovaných edic slouží jako prostředek, jak se odlišit od konkurence, zejména v přeplněném segmentu sportovní módy. Jak uvádí diplomová práce, prémiový status značky je jedním z jejích klíčových pilířů a v kombinaci s inovativním marketingem umožňuje společnosti udržet si konkurenční výhodu i na nově vstupujících trzích (Vorlová, 2011).
Kromě toho Lululemon strategicky využívá komunitní aktivity, které podporují exkluzivní atmosféru kolem značky. Tyto aktivity zahrnují fitness lekce nebo akce, které propojují zákazníky se značkou a vytvářejí pocit sounáležitosti. Lululemon se silně zaměřuje na budování komunity kolem své značky prostřednictvím akcí jako jsou bezplatné fitness lekce a programy jako „Sweat Collective“, které poskytují výhody fitness profesionálům. Tato komunitně orientovaná strategie posiluje loajalitu zákazníků a zvyšuje angažovanost s brandem (Spanou, 2024). Tento model marketingu posiluje hodnotu značky jako lídra v oblasti zdravého a aktivního životního stylu. Díky těmto strategiím si Lululemon udržuje svou prémiovou značku a zároveň zůstává flexibilní a inovativní, což jí umožňuje reagovat na dynamicky se měnící trh a rozšiřovat své působení na nové trhy s respektem k lokálním specifikům.
SWOT analýza společnosti Lululemon poskytuje přehled o jejích silných a slabých stránkách, příležitostech a hrozbách. Porovnáním dvou analýz z různých časových období od Vorlové (2011) a Zhou (2022) lze pozorovat, jak se strategie společnosti vyvíjela v reakci na měnící se podmínky trhu a interní priority.
Silné stránky (Strengths)
V starší analýze (Vorlová, 2011) je kladen důraz na stabilitu firmy, vysokou kvalitu a image produktů, inovace, vertikální marketingovou strategii a selektivní prodej. Lululemon si udržuje svou prémiovou pozici díky pečlivě řízenému distribučnímu modelu a úzkému kontaktu se zákazníky, především v kamenných obchodech, které se nacházejí na strategických místech, jako jsou centra měst nebo sportovní kluby.
V novější analýze (Zhou, 2022) se však posiluje role komunitního marketingu, kdy značka úspěšně vytváří dlouhodobé vztahy se zákazníky prostřednictvím budování komunity a interakce s nimi. Prodejní asistenti se v obchodech prezentují spíše jako poradci než prodejci, což vytváří přátelskou atmosféru a zvyšuje spokojenost zákazníků. Tato strategie nejen podporuje pozitivní vnímání značky, ale také pomáhá upevnit Lululemon jako „první volbu“ pro athleisure oblečení.
Slabé stránky (Weaknesses)
V obou analýzách je zmiňována omezená dostupnost prodejen a nízké povědomí o značce na některých trzích. Ve starší analýze (Vorlová, 2011) se zdůrazňuje omezená masová propagace a decentralizovaný marketing, což ztěžuje rychlejší expanzi.
Novější analýza (Zhou, 2022) se více zaměřuje na závislost na high-end trhu a úzké zaměření na prémiové zákazníky. Lululemon stále čelí výzvě, jak oslovit širší publikum, aniž by ztratila svou prémiovou image. Značka se také snaží překonat svou historickou pověst jóga značky a rozšířit nabídku pro další sportovní aktivity a různé demografické skupiny, například muže a děti.
Příležitosti (Opportunities)
Obě analýzy zdůrazňují potenciál expanze na mezinárodní trhy, růst internetového obchodu a rozšíření produktového portfolia. Ve starší analýze (Vorlová, 2011) je kladen důraz na budování povědomí o značce prostřednictvím marketingových kampaní a zlepšení distribuce.
V novější analýze (Zhou, 2022) je patrný posun směrem k udržitelnosti a sociální odpovědnosti. Lululemon inovuje v oblasti udržitelných materiálů a nastavuje cíle, jako je zavedení 100% recyklovaného nylonu do roku 2030 a 75% recyklovaného polyesteru do roku 2025. Důraz na diverzitu a inkluzi rovněž posiluje její atraktivitu pro širší spektrum zákazníků. Tato strategie nejen reflektuje aktuální společenské trendy, ale také přispívá k posílení postavení značky jako odpovědné a moderní společnosti.
Hrozby (Threats)
Obě analýzy identifikují silnou konkurenci v oblasti sportovního oblečení, kde značky jako Nike, Adidas nebo Under Armour nabízejí širší škálu cenově dostupných produktů. Levné náhražky a nízké bariéry vstupu na trh také představují riziko, zejména pokud se objeví noví hráči s inovativními modely.
Starší analýza (Vorlová, 2011) upozorňuje na ekonomické podmínky a nízké povědomí zákazníků o kvalitě produktů Lululemon. Novější analýza (Zhou, 2022) se zaměřuje na výzvy spojené s konkurencí ve specifických segmentech, například absence dětského sportovního oblečení, které by mohlo pomoci rozšířit zákaznickou základnu.
Závěr SWOT analýzy
Porovnáním starší a novější analýzy je patrné, že Lululemon si udržuje své silné stránky, jako jsou prémiová kvalita, inovace a zákaznická zkušenost, zatímco postupně rozšiřuje své aktivity směrem k udržitelnosti a inkluzi. Výraznější zaměření na komunitní marketing a diverzifikaci portfolia produktů odpovídá měnícím se preferencím zákazníků a globálním trendům.
Zároveň je však třeba dále řešit slabé stránky, jako je omezená dostupnost a povědomí o značce na nových trzích, a lépe reagovat na hrozby, které přináší rostoucí konkurence. Důraz na lokalizaci strategií, rozšíření nabídky a pokračující investice do udržitelných technologií budou klíčové pro dlouhodobý růst a konkurenceschopnost značky.
Competitive Intelligence hraje klíčovou roli v dynamicky se vyvíjejícím prostředí e-commerce módního průmyslu. Tento přístup, zahrnující systematické shromažďování a analýzu dat o trhu, konkurenci a zákaznících, umožňuje značkám, jako je Lululemon, efektivně reagovat na změny v preferencích zákazníků, identifikovat nové tržní příležitosti a optimalizovat strategické rozhodování. Na základě analýzy příkladů z praxe i srovnání dvou SWOT analýz bylo prokázáno, že úspěšná implementace CI přináší značkám výhody v oblasti personalizace, predikce trendů a budování zákaznické loajality.
Značka Lululemon je příkladem toho, jak lze CI integrovat do komplexní marketingové strategie, která zahrnuje monitorování konkurence, analýzu zákaznického chování, využití moderních technologií, jako je umělá inteligence, a důraz na udržitelnost. Klíčovým aspektem úspěchu Lululemon je také její schopnost budovat komunitu kolem své značky, což nejen zvyšuje loajalitu zákazníků, ale zároveň posiluje její image jako lídra v segmentu prémiového sportovního oblečení.
SWOT analýza ukázala, že Lululemon má výrazné silné stránky, včetně prémiové kvality, inovací a komunitního marketingu, ale zároveň čelí výzvám spojeným s rozšiřováním na nové trhy a rostoucí konkurencí. Zaměření na udržitelnost, diverzitu a inkluzi představuje významné příležitosti, které odpovídají aktuálním trendům a přispívají k posílení konkurenceschopnosti značky.
V závěru lze konstatovat, že úspěch značek v e-commerce módním průmyslu bude i nadále záviset na schopnosti efektivně využívat Competitive Intelligence a moderní technologie. Firmy, které dokážou propojit data z různých zdrojů, personalizovat nabídku a zároveň reflektovat globální společenské trendy, budou schopny dosáhnout dlouhodobé udržitelnosti a růstu na vysoce konkurenčním trhu. Lululemon zde slouží jako modelový příklad, který ukazuje, že kombinace strategické inovace, komunitního přístupu a technologických řešení může být klíčem k úspěchu.
Makowski, Ł., Tyrała, S., & Orwat, A. (2022). Trends and sales models in e-commerce: Examples of best practices. Zeszyty Naukowe, 96(1), 89-105. https://doi.org/10.5604/013001.0016.0361
Mengyun, S., Chussid, C., Yang, P., Van Dyk, L., Menglin, J., & Wei, C. (2021). The exploration of artificial intelligence application in fashion trend forecasting. Textile Research Journal, 91(19-20), 2357–2386. https://doi.org/https://doi.org/10.1177/00405175211006212
Sajja, S., Aggarwal, N., Mukherjee, S., Manglik, K., Dwivedi, S., & Raykar, V. (2021). Explainable AI based Interventions for Pre-season Decision Making in Fashion Retail. ACM IKDD CODS and 26th COMAD (CODS COMAD 2021), 281-289. https://doi.org/https://doi.org/10.1145/3430984.3430995
Vorlová, M. (2011). Marketingová strategie společnosti Lululemon pro zavedení značky na český trh [Diplomová práce]. Univerzita Karlova, Fakulta tělesné výchovy a sportu, Management.
When people hear the term “social engineering”, many do not know what to make of it. Moreover, those who have heard the term often mistake it for other topics in cybercrime, especially hacking. The Cambridge Dictionary describes social engineering (from here on referred to as SE) as an attempt to trick people into giving secret or personal information, especially on the internet, and using it for harmful purposes (Cambridge Dictionary, 2024). This definition is close, although we have to note that social engineering can be used for various purposes. White hats (ethical hackers hired for penetration testing) do not misuse any information obtained through SE and only look for vulnerabilities to fix them (Caldwell, 2011). Christopher Hadnagy, a notable recognized expert in information security, defines SE as manipulating or maneuvring someone else to do something that is not in their best interest. This definition is much broader, but so is the concept of social engineering, which makes the definition quite fitting (Hadnagy, 2011, pp. 31-36).
We will talk about specific types of attacks in the second chapter, but some examples of SE might include:
sending a fraudulent email posing as someone else with the intention of stealing the user’s personal information,
hanging a fake poster in an office with a “new phone number” of the IT department to get the login credentials from employees who need troubleshooting,
leaving a USB drive for a victim to find and plug into a computer, which executes malicious code on the victim’s machine.
Interestingly, the last case (distribution of harmful USB drives) is still very effective in this age, despite all public campaigns, school or workplace education seminars, and other methods of raising awareness. A study from 2016 showed that from 297 USB sticks distributed on a university campus, 98 % were picked up, and 45 % were inserted into a computer. This study also shows that many victims have not done so because of their greed but rather with good-hearted intentions of finding the drive’s owner (Tischer, 2016).
Persuasion Principles
As mentioned at the end of the last paragraph, many students fell victim to the attack because the experimenters aimed to evoke compassion and curiosity in the victims. However, there are many different persuasion tactics on which SE attacks are based.
The first principle we will discuss is authority. When the victim is stressed and pressured to make a quick, uninformed decision, they often transfer the responsibility to an authoritative person whom the attacker impersonates. The attacker can create an impression of authority in many ways, such as showing workplace/academic superiority, wealth, or better physical traits. A study showed that people were far more willing to shock another subject with an electric current of 450 Volts when told to do so by an experimenter in a white lab coat than when the experimenter wore regular clothes (Bullée et al., 2015).
Another frequent principle is social proof, a heuristic of mirroring the actions of others in a person’s social circle. Victims of this phenomenon are especially people in unfamiliar situations. The more similar their peers are, the more likely it is for the victim to copy their actions. For example, when trying to get into a building and being stopped by a security guard, a social engineer could use social proof and make statements like: “Why am I being stopped? Your colleague did not have a problem with me coming in!” Such a claim forces the security guard to compare himself to someone in his social circle who works in the same position and, therefore, is very similar to him (Hadnagy, 2011, pp. 267-263).
The last principle we will look at closely is liking. In general, people like people who like them. If a social engineer wants the victim to like him, as that would increase the chance of the victim helping him, he can show affection and liking first. A phenomenon tied to this principle is called the halo effect. When determining a person’s nature, we tend to be biased and focus on their good qualities. The good qualities, like good looks or relatability, often outweigh the person’s bad qualities, making them seem not as bad or less important (Hadnagy, 2011, pp. 264-266).
Interestingly, these three principles and many more are also often used in marketing and advertising. Robert Cialdini, a well-known American psychologist and marketer, describes in his book Influence six common principles that can persuade customers: reciprocity, commitment and consistency, social proof, liking, authority, and scarcity (Cialdini, 2007).
Exploitation tactics
In the last chapter, we discussed the sociologic and psychologic principles of SE. This chapter will put those principles into a technological context and look into specific attacks we might encounter.
Phishing
Phishing is one of the most common SE attacks. Phishing most often involves email, but it can also take place in SMS messages, online chats, phone calls, and other means of communication. The aim of a phishing attack might be monetary gain, stealing sensitive information, or installing malicious software on the victim’s device (Gupta, 2016). Phishing emails are written in a way that can target most users, especially those who are not educated in cyber security and do not take any special precautions to protect their accounts and online identities. However, when a fraudulent email is specially tailored to the recipient, impersonating someone the user knows and often taking advantage of one or multiple persuasion principles, the attack is called spear phishing. A particular case of spear phishing is attacking wealthy or high-profile users like CEOs and politicians, which is called whaling.
Phishing is a very serious matter. The estimated damage of phishing attacks in 2014 was $5,9 billion, a considerably large number. However, aside from money, attacked businesses also lose their reputation and can suffer data breaches or corruption of essential data (Brutavicus et al., 2016).
Spear phishing
The key characteristics of spear phishing are its small scale and high personalization. Spear phishing has been proven highly effective, with its financial damages tripling through the beginning of the 2010s. Somewhat disappointingly, a study has shown that training and spear phishing awareness campaigns have little to no effect on participants (Caputo et al., 2013). Why would a criminal who wants to break into a company database spend a hundred hours manually hacking when he could achieve the same result in an hour spent researching the company, writing spear phishing emails, and have the login credentials almost served to him on a golden platter?
Vishing
As mentioned above, phishing can happen through phone calls and audio communication. We call this type of attack vishing, a combination of the words “voice” and “phishing”. Similarly, as in spear phishing, the attacker often impersonates someone from the victim’s social circle or an organization he is connected to.
Attackers can even make the call appear to be incoming from another number known to the victim, a tactic called ID spoofing (Mustafa et al., 2016). Spoofing can lead to a very realistic and believable attack, which can be brought to the next level with generative AI models trained on the voices of impersonated people. We discuss the use of AI in chapter three and a specific historical SE case that included vishing in chapter four.
Whaling
The main difference between whaling and spear phishing is the victim. While regular spear phishing can affect even low-level employees, whaling is exclusive to high-ranking targets. A whaling attack requires much more planning, resources, and attention to every detail, as its potential payouts and risks are much greater. The criminals achieve high contextualization (extremely detailed attack environment) through extensive surveillance, often involving even the target’s friends and family. A significant problem of whaling research lies in the limited sample sizes of past whaling victims and potential future targets (Pienta et al., 2020).
Waterholing
While phishing relies more heavily on SE and does not have to be technologically advanced, watering hole attacks or so-called waterholing usually consist of several stages and take advantage of software exploits. The attack takes advantage of watering holes. Watering holes are websites a user regularly visits and trusts, much like an animal visits a water source in the wild. They have been proven to be highly effective and to play a critical role in taking down government agencies, important companies, and non-government organizations (Alrwais et al., 2016).
In the first phase of a waterholing attack, the hacker selects a target and starts reconnaissance, obtaining information like often visited sites in the company with outdated plugins. Zero-day exploits (unknown vulnerabilities present in the released code) might not be fixed yet in older versions and attackers can take advantage of that.
In the second phase, the hacker then compromises these websites, either through gaining information with SE directly from the site administrators or taking advantage of a vulnerability in the site’s code. After gaining access, he prepares the payload with spyware, ransomware, or a remote access trojan (RAT). The payload may also be coded to inject itself only to specific users based on their IP address. That way, it only targets users from the attacked company, decreasing the chances of discovery.
The third phase of the attack focuses on payload delivery. When the victim visits the infected site, the payload goes off and installs malware into the user’s system. Some payloads may only work on older browser versions. Because the user visits the site often, they do not expect anything unusual to happen and do not have to be alert.
In the fourth and the last phase, the malware executes in the user’s system and starts doing damage. The malicious program often goes unnoticed and can cause harm for extended periods of time. When infecting a company computer, the malware might also be coded to laterally spread to other computers on the same network, multiplying the damage done (Krithika, 2017).
Tailgating
While all other attacks we discussed in this chapter are not necessarily connected to the physical world, tailgating (also known as piggybacking) is the complete opposite. In this attack, the criminal tries to gain physical access to a secure location. As many buildings with restricted access, such as office blocks, require an RFID card to enter, tailgating attacks often try to get around this measure specifically.
An attacker can try to get in by pretending to lose their RFID card and trying to persuade an employee to let him in, which is relatively straightforward. However, there are much more advanced ways of getting through. The attacker could research places the employees frequently visit outside of the office, like food courts and restaurants. The attacker then visits this location with an RFID cloning device and duplicates the signal from an employee’s card while staying undetected (Salahdine, 2019).
Use of AI in Social Engineering
The rampant evolution of artificial intelligence and large language models has changed the internet in many ways. In the world of phishing, it was not only in a good way. AI can help with detection and protection on one side, but it also can be misused to increase the effectiveness of attackers (Jurgens, 2024)
We will go through this topic in the next three subchapters. In each chapter, we will go through one aspect of phishing attacks with the most significant potential to be amplified by AI.
Creating Realistic Content
The generative aspect of AI is the first that comes to mind. AI models can generate many realistic forms of media that are useful in an SE attack. AI has no problem drafting texts like emails, direct messages, or social media posts. It can generate realistic images like manipulated photographs and falsified documents. AI also excels in producing realistic spoken voices in many languages, which is especially useful in vishing. Detailed videos can also be generated quickly, aiding in pretexting (throwing the victim into a pretext, a fake fabricated situation created to manipulate them).
All these kinds of content can be used for malicious purposes. Criminals can impersonate real-world people, like the victim’s work superiors, friends and family, or famous influential figures, forcing the victim to reveal valuable pieces of information.
It can also be used in blackmailing the victim, with the threat of releasing content harmful to the victim if they do not perform a specific action or pay the criminal a ransom.
Lastly, if shared on a larger scale, it can greatly simplify the spread of misinformation and propaganda online, causing widespread fear, unrest, and panic.
Personalised Targeting
As large-scale attacks are costly and the expenses grow with each user targeted, AI can significantly reduce the resources involved. It will no longer be necessary for a human to do reconnaissance, as algorithms can scrape specific websites and harvest data about the victims by following their digital footprint across the net. The algorithms can also perform this task more efficiently and gather more information, which allows for building more detailed and believable attack scenarios.
Automating Infrastructure
AI and advanced machine learning algorithms can also tie all other tasks of a phishing attack together and scale the attack without additional manpower. They can also perform experiments on their targets, experiment with different approaches, and compare results. By repeating attacks with a feedback loop that focuses on more successful strategies, phishing of the future could look much different from now and be an even bigger threat to cybersecurity (Schmitt & Flechais, 2024).
Famous Social Engineering Attacks
In this last chapter, we will look at two social engineering heists, which involve high-profile targets and theft of large sums of money. The first is unique in its boldness and the notoriety of its victims, while the second one is interesting because of the age of the suspects and because it only happened recently.
Phishing Google and Facebook out of $120 million
Between 2013 and 2015, 50-year-old Evaldas Rimauskas from Latvia phished the tech giants Google and Facebook out of over 120 million US dollars. The criminal began the scheme by opening a fake company in his name called Quanta Computer. He named the firm after a Taiwanese computer manufacturer who had contracts with both Facebook and Google. Then, he sent fraudulent invoices, letters, and other documents to both companies, posing as the real Quanta computer and impersonating many of its employees (Huddleston, 2019).
Accountants at both companies, who reportedly regularly handled multi-million dollar transactions and this was nothing out of the ordinary for them, simply reimbursed the invoices. In 2016, employees from Google noticed the discrepancies and reported the fraud, which resulted in Rimauskas being extradited to the US. For these crimes, he has been sentenced to 5 years in prison (United States Attorney’s Office, 2019).
This case is an interesting example of whaling, as Rimauskas specifically targeted these two successful firms. In this pretext, he also used authority by posing as someone who is being owed money.
Teenagers Stealing $230M in Cryptocurrency
This high-profile case is very recent and happened only in August 2024. 20-year-old Malone Lam from Miami and 21-year-old Jeandiel Serrano from Los Angeles have targetted a man from Washington, who they believed possessed a large amount of money invested in Bitcoin. This assumption was correct, as all his crypto wallets contained over 4,100 Bitcoin, worth over 410 million dollars, as of December 2024.
The young criminals started the attack by sending the man a Google notification alerting him of unauthorized access from overseas. They then called a man posing as customer support and gained access to his Google Drive and account in the Gemini cryptocurrency trading platform (not to be confused with the Gemini LLM).
After gaining access, they made the man download a virtual access program and promptly gained the Bitcoin private keys. While one kept the victim busy, the other anonymously transferred all contents of the wallets (Mangan, 2024).
The following month, both men spent large portions of the money on cars, luxury mansions, expensive holidays, watches, and jewelry. However, they did not get to enjoy their loot for long. When Malone forgot to use a VPN to access one of the trading sites, the authorities quickly located him and arrested both suspects. Currently, they are both awaiting trial (United States Attorney’s Office, 2024). Aside from pretexting and whaling, the criminals also used vishing when making the customer support calls.
Bibliography
Alrwais, S., Yuan, K., Alowaisheq, E., Liao, X., Oprea, A., Wang, X., & Li, Z. (2016, December). Catching predators at watering holes: finding and understanding strategically compromised websites. In Proceedings of the 32nd Annual Conference on Computer Security Applications (pp. 153-166).
Bullée, J.-W. H., Montoya, L., Pieters, W., Junger, M., & Hartel, P. H. (2015).The persuasion and security awareness experiment: reducing the success of social engineering attacks. In Journal of Experimental Criminology (Vol. 11, Issue 1, pp. 97–115). Springer Science and Business Media LLC.
Butavicius, M., Parsons, K., Pattinson, M., & McCormac, A. (2016). Breaching the human firewall: Social engineering in phishing and spear-phishing emails. arXiv
Caldwell, T. (2011). Ethical hackers: putting on the white hat. In Network Security (Vol. 2011, Issue 7, pp. 10–13). Mark Allen Group.
Caputo, D. D., Pfleeger, S. L., Freeman, J. D., & Johnson, M. E. (2013). Going spear phishing: Exploring embedded training and awareness. IEEE security & privacy, 12(1), 28-38.
Cialdini, R. B. (2007). Influence: The psychology of persuasion. HarperCollins.
Gupta, S., Singhal, A., & Kapoor, A. (2016, April). A literature survey on social engineering attacks: Phishing attack. In 2016 international conference on computing, communication and automation (ICCCA) (pp. 537-540). IEEE.
Hadnagy, C. (2011). Social Engineering: The Art of Human Hacking. WileyPublishing, Inc.
Huddleston, T. (2019, March 27). How this scammer used phishing emails to steal over $100 million from Google and Facebook. CNBC: https://www.cnbc.com/2019/03/27/phishing-email-scam-stole-100-million-from-facebook-and-google.html
Jurgens, J., & Dal Cin, P. (2024). Global Cybersecurity Outlook 2024. In World Economic Forum.
Krithika, N. (2017). A study on wha (watering hole attack)–the most dangerous threat to the organization. Int. J. Innov. Sci. Eng. Res.(IJISER), 4, 196-198.
Mangan, D. (2024, October 17). Historic bitcoin theft tied to Connecticut kidnapping, luxury cars, $500K bar bills. CNBC: https://www.cnbc.com/2024/10/17/cryptocurrency-theft-google-kidnapping-lamborghi-bar-.html
Mustafa, H., Xu, W., Sadeghi, A. R., & Schulz, S. (2014, June). You can call but you can’t hide: detecting caller id spoofing attacks. In 2014 44th Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (pp. 168-179). IEEE.
Pienta, D., Thatcher, J. B., & Johnston, A. (2020). Protecting a whale in a sea of phish. Journal of information technology, 35(3), 214-231.
Salahdine, F., & Kaabouch, N. (2019). Social engineering attacks: A survey. Future internet, 11(4), 89.
Schmitt, M., & Flechais, I. (2024). Digital deception: generative artificial intelligence in social engineering and phishing. In Artificial Intelligence Review (Vol. 57, Issue 12). Springer Science and Business Media LLC.
Tischer, M., Durumeric, Z., Foster, S., Duan, S., Mori, A., Bursztein, E., & Bailey, M. (2016, May). Users really do plug in USB drives they find. In 2016 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) (pp. 306-319). IEEE.
United States attorney’s office. (2019, December 19). Lithuanian Man Sentenced To 5 Years In Prison For Theft Of Over $120 Million In Fraudulent Business Email Compromise Scheme [Press release]. https://www.justice.gov/usao-sdny/pr/lithuanian-man-sentenced-5-years-prison-theft-over-120-million-fraudulent-business
United States attorney’s office. (2024, September 19). Indictment Charges Two in $230 Million Cryptocurrency Scam [Press release].
Ve světě, který je stále více propojený a závislý na digitálních technologiích, hrají data a informace klíčovou roli při rozhodování a budování konkurenční výhody. Umělá inteligence, a zejména large language modely a generativní modely jako ChatGPT, se staly mocnými nástroji nejen pro běžné uživatele, ale i pro firmy, které chtějí efektivněji analyzovat a interpretovat tržní prostředí. Mezi těmito technologiemi získává stále větší pozornost metoda známá jako prompt engineering – efektivní způsob optimalizace vstupních informací, který zásadním způsobem ovlivňuje kvalitu výstupů generativních modelů.
Tento článek se zaměřuje na konkrétní využití této inovativní metody v oblasti Competitive Intelligence. Výsledkem je nejen zefektivnění a automatizace některých procesů, ale také nový pohled na to, jak mohou firmy využít AI k predikci trendů, analýze dat a získávání strategických insightů. Zároveň ukazuje, že kvalitní a cílené prompty mohou proměnit ChatGPT v účinný nástroj pro podporu rozhodování, čímž posouvají možnosti využití generativní AI na novou úroveň.
Co je Competitive Intelligence?
Competitive Intelligence, CI, nebo také corporate intelligence a konkurenční zpravodajství, je dovednost získávat informace o konkurenci, zákaznících, trendech a dalších externích a interních faktorech ovlivňujících trh, a poté je analyzovat a využít k získání konkurenční výhody na trhu.
Její hlavní význam pro firmu tkví hlavně v tom, že pomáhá firmám porozumět potencionálním příležitostem a nástrahám tržního prostředí, ve kterém se pohybují. Výstupy z analýzy získaných informací pomáhají v přípravě na budoucí změny trhu a podporují strategická rozhodnutí k nabytí konkurenceschopnosti. Využitelná je jak v taktické rovině, která je krátkodobá, tak strategické rovině, která je dlouhodobější a potřebuje vhled do budoucna na identifikování hrozeb a příležitostí.
Za účelem získávání takových informací se využívají různorodé zdroje a různé metody, mezi které se řadí získávání dat z veřejně dostupných zdrojů (například finanční zprávy, webové stránky, výroční zprávy, sociální sítě), přímým monitoringem (například návštěva kamenných prodejen), dotazníky, interviews nebo z databází.
Competitive intelligence se dělí na několik oblastí dle hledaných informací:
Market Intelligence
Customer Intelligence
Competitor Intelligence
Technological Intelligence
Product Intelligence
První z nich je Market Intelligence, která zahrnuje získávání a analyzování informací o trhu a tržním prostředí, což je zásadní pro identifikování příležitostí a hrozeb a přizpůsobení firemní strategie. S Market Intelligence také úzce souvisí Customer Intelligence, nebo-li zmapování a analýzy zákazníků na základě demografických informací a jejich spotřebního chování, a také s Competitor Intelligence, ve které jsou důležité informace o konkurentech – jejich finanční zprávy, profity, tržby a jakým způsobem fungují.
Technology Intelligence dále pozoruje a analyzuje technologické trendy a inovace na trhu, jako jsou například využití umělé inteligence nebo blockchain.
Druhou je product Intelligence, zaměřenou na konkurenční produkty a služby, například jejich specifické vlastnosti a funkce, které by firma mohla implementovat i do své nabídky.
Trh a doba se ale konstantně dynamicky mění. Nejen samotný trh, ale i konkurenci je proto třeba takto monitorovat neustále, což může být za použití výše uvedených metod časově náročné. (Bloomenthal, 2022)
Co je to ChatGPT a jak funguje?
Po zadání otázky “Co je ChatGPT?” odpověděl LLM následovně:
“ChatGPT je jazykový model vytvořený společností OpenAI, navržený tak, aby generoval text na základě zadaných dotazů a podnětů. Jeho hlavním účelem je poskytovat odpovědi, informace, návrhy a podporu v různých oblastech, jako je psaní, vzdělávání, výzkum nebo třeba zákaznická podpora.
Funguje na základě strojového učení a umělé inteligence. Model je vytrénován na velkém množství textových dat z internetu, díky čemuž má schopnost porozumět kontextu a vytvářet text, který je přirozený a relevantní pro otázku či problém, se kterým uživatel přichází. Může pomáhat s řešením různých úkolů od programování přes psaní esejí až po vysvětlování pojmů nebo poskytování návrhů.
V podstatě jde o nástroj, který simuluje konverzaci, a proto ho lze využít jako podporu pro kreativní práci, vyhledávání informací, nebo jen k rychlému získání odpovědí na různé otázky.”
ChatGPT
ChatGPT byl vytvořen společností Open AI a spuštěn v roce 2022. Jedná se o generativní umělou inteligenci, což je nástoj, který uživatelům umožňuje získávat prostřednictvím AI také obrázky, text či videa. Jednoduše řečeno, je to chatbot umělé inteligence založené na modelu GPT-4, který zpracovává lidský jazyk díky technologii natural language processing a na jeho základě generuje odpovědi. (Helter, 2024)
Neel, A. (2023). The OpenAI logo is displayed on a computer screen
K produkování textu, kterému člověk rozumí, používá ChatGPT techniku deep learning, což znamená, že se snaží predikovat text, jako například další slovo, větu či celý odstavec a to podle dat, na kterých je trénovaný.
Trénování zahrnuje nejdříve obecná data, což je proces známý jako pre-training, kdy je model vystaven obrovskému množství internetových dat. Zde je cílem naučit model statistické zvyky a vzory v lidské řeči, například pokud se v trénovacích datech vyskytuje věta „Nebe je…” následovaná slovem „modré”, model si tento vzor zapamatuje a slovo “modré” se naučí jako potenciální pokračování věty „Nebe je..” Poté také postupně složitější data a zaměřená na užší úkoly, což je poté proces zvaný fine-tuning. (Helter, 2024) (Crabtree, 2023)
Uživatel s chatbotem konverzuje prostředníctvím tzv. promptů nebo commands, neboli textových inputů či query, což jsou obvykle otázky či jasné instrukce, které ChatGPT poté zodpoví či zpracuje pomocí outputu, který je obvykle ve formě textu, ale také souboru či obrázku. (Coursera, 2024)
Způsob, kterým je uživatelův prompt napsán, zásadně ovlivňuje kvalitu odpovědi, kterou je nejen ChatGPT, ale i jakýkoliv jiný jazykový model, schopen vyprodukovat, což vedlo ke vzniku praktiky zvané Prompt Engineering.
Omezení ChatGPT
Hlavním současným omezením ChatGPT je jeho faktická nepřesnost. V některých případech jsou vygenerovaná data nepřesná a chybná, což může být způsobeno střetem několika zdroji s rozdílnými informacemi. (Uspenskyi, 2024) Nejlepším způsobem, jak se faktové nepřesnosti vyhnout, je ověřování podaných odpovědí s daty v reálném čase, s fakty, historickými trendy a názory expertů. (Robertson et al, 2024)
Starší verze GPT 3.5 nemá také přístup k nejnovějším informacím, proto je také velkým omezením neznalost informací po září roku 2021. Pro ChatGPT-4 je znalost dat značně omezená po dubnu současného roku 2024, placená verze ChatGPT-4o již dokáže prohledávat internet a uvádět přesné zdroje. Použití nejnovějších verzí jazykových modelů, použití placených verzí a specifikování referenčních zdrojů je proto částečným způsobem, jak se vyhnout vymyšleným informacím. V praktické interpretaci a kontextu competitive intelligence tato informace znamená, že je zbytečné ChatGPT využívat na sběr aktuálních či nejnovějších informací či sledování dynamiky trhu v reálném čase. (SOCI.AI, 2023)
Omezení je také v množství a různých typech dat, na kterých je trénován, zvláště v chápání širšího kontextu a biasech. (Sundberg & Holmström, 2024)
Prompt Engineering
Generování a psaní promptů obyčejným laickým způsobem nepřináší příliš inovativní a spolehlivé výsledky. Pro efektivnější přínos je třeba kreativní a systematický přístup. (Sundberg & Holmström, 2024)
Prompt Engineering (také prompt inženýrství nebo promptování) je technika psaní a tvoření promptů pro umělou inteligenci určitým způsobem za účelem zefektivnění využití jazykových modelů a zlepšení kvality dodávaných odpovědí. Částečně řeší výše uvedené problémy, které jsou nedostatek kontextu a bias.
Pro hlubší pochopení se dají použít principy konstruktivismu, založeném na teorii učení, znalostí a významu. Prompty by měly být konstruovány tak, aby jazykový model aktivně zapojily, tzn. nejlépe ne ve formě otázek či příkazů, ale vzbuzování myšlenek a promptů s otevřeným koncem, podporujícím kreativitu. Dalším principem je myšlenka toho, že v kontextu umělé inteligence předchozí uživatelova znalost velmi ovlivňuje dodaný output, proto je v rámci psaného promptu třeba dodat kontext individuálních problémů, které celý proces zefektivňují a dělají jej více relevantním.
Celou interaci je dobré brát jako kolaboraci člověka a umělé inteligence. Prompty jsou nápomocné jak firmám, tak člověku, který musí kriticky zhodnotit kvalitu dodaných odpovědí, a zároveň jazykovému modelu pomáhají lépe a přesněji dodávat odpovědi, zarámovat dodávané problémy a výzvy a navádět uživatele, jak je vyřešit. (Robertson et al, 2024)
Efektivní prompt by měl být jasný, přesný a dodat modelu dostatečný kontext, který je již uživateli znám, do kterého vygenerovanou odpověď zasadit. Je nutné ohraničit jasně problém či otázku, která bude v rámci promptu řešena. Doporučuje se také specifikování role, kterou v konverzaci ChatGPT zastává. (Coursera, 2024)
Samotná OpenAI Platform při konstrukci promptů doporučuje následujících 6 strategií:
Psaní jasných instrukcí, například jak dlouhá má odpověď být a jakou formou, podání příkladů, specifikování postupných kroků v úkolu, stanovení role
Reference, která minimalizuje chybovost ChatGPT, formou dokumentu či referenčního textu
Úkol rozdělit do menších pod úkolů, které mají menší chybovost a procento errorů
Dodat modelu dostatečný čas na odpověď
Použití externích nástrojů, například na kódování
Testování změn a iterace
Kritickou roli zde hraje již zmíněná evaluace a ověření dodaných informací, které předchází potencionálnímu rozšíření nepravdivých informací a biasu. Následně je třeba evaluovat i samotný prompt a jeho efektivitu, jak jazykový model na základě promptu odpověděl na otázky či problémy a jestli odpověď přinesla požadované odpovědi a insighty. Prompt engineering je z většiny iterativní proces, proto je hodnocení promptů je třeba dělat kontinuálně a zlepšovat jejich kvalitu. (Robertson et al, 2024)
Stavba promptů v ChatGPT
V následující části budou formou testování podávány ChatGPT prompty na stejné téma a se stejným cílem. Vybrané téma se z důvodu relevantnosti k práci úzce týká competitive intelligence a byla zvolena analýza konkurentů české banky AirBank, kterou provádí Competitive Intelligence analytik za účelem získání informací o konkurentech, jejích hlavních hodnotách (USP), zákaznických segmentech, na které se zaměřují, a jaký je jejich positioning v souvislosti s AirBank. Původní prompt, který bude formulován zcela běžnou formou, kterou by se zeptal běžný každodenní uživatel a poté iterován pro efektivnější a detailnější výsledek. Pro účely experimentování z prompty byla využita placená verze ChatGPT 4o.
Poté bude jak odpověď, tak původní prompt, podroben evaluaci na základě následujících kritérií:
Relevantnost – Odpovídá output na původní prompt a jak?Do jaké míry byl poskytnut kontext v původním promptu?
Přesnost – Jsou odpovědi správné a ověřitelné? Jak moc byl prompt detailní v zadání úkolu?
Hloubka – Do jaké míry byl úkol splněn a odpověděl na všechny body otázky? Jaká je hloubka původního promptu?
Prompt 1
Prompt: “Who are the competitors of AirBank?”
Odpověď: “Air Bank, a Czech financial institution, faces competition from several banks operating within the Czech Republic. Notable competitors include:
Komerční banka: A major Czech bank offering a wide range of services in retail, corporate, and investment banking. Wikipedia
Raiffeisen Bank: Provides comprehensive banking services to individuals and businesses.
UniCredit: An international banking group with a significant presence in the Czech market.
Česká spořitelna: The largest Czech bank, offering extensive financial services.
Moneta Money Bank: A prominent retail and commercial bank in the Czech Republic.
These institutions offer similar banking products and services, creating a competitive environment in the Czech banking sector.”
Evaluace promptu
Původní prompt je přesný a jasně zadaný. Neobsahuje však žádný širší kontext otázky, ani detaily, jako například jaké informace má o konkurentech ChatGPT poskytnout. Prompt sám o sobě není hluboký a neposkytuje dostatečné informace o tom, jak odpověď strukturovat či z jakých zdrojů čerpat.
Evaluace odpovědi
Odpověď je relevantní pro zadaný prompt a identifikuje hlavní konkurenty banky AirBank v českém bankovním sektoru, což odpovídá otázce. Odpoveď je kompletní, ale díky neefektivitě promptu není vysvětleno jakým způsobem konkurenti AirBank konkurují. Přestože v původním promptu není specifikován žádný zdroj či reference, použil ChatGPT relevantní zdroje – například Tracxn, Owler a PitchBook.
Prompt 2
V první iteraci promptu byly přidány body z evaluace výše. Pro zvýšení obsahu informací a relevance bude přidán kontext a cíl úkolu, a to jak se každý konkurent váže k AirBank a dále více informací o jejich silných a slabých stránkách, hlavní hodnotě USP a jejich tržních segmentech, zároveň také informace o jejich positioningu. ChatGPT byla poskytnuta role Competitive Intelligence Analyst.
Prompt: “You are a Competitive Intelligence (CI) Analyst. You are conducting an analysis of AirBank's position in the Czech banking sector to identify key competitors and assess their market strategies. As a CI Analyst, analyze AirBank's market. List the key competitors of AirBank in the Czech Republic, focusing on their target customer segments, unique selling propositions (USPs), and digital banking innovations. Provide insights into how these competitors position themselves in the market relative to AirBank.”
Odpověď: “Air Bank, established in 2011 as part of the PPF Group, has rapidly grown into a prominent player in the Czech banking sector, serving over 1.2 million customers by the end of 2023. The bank distinguishes itself through a customer-centric approach, emphasizing simplicity and digital innovation. Notably, more than 972,000 customers utilize its mobile banking services, with a significant portion of new accounts and loan applications processed online.
In the competitive Czech banking landscape, Air Bank's primary competitors include:
1. Česká spořitelna Target Customer Segments: As the largest bank in the Czech Republic, Česká spořitelna caters to a broad customer base, including individuals, small and medium-sized enterprises (SMEs), and large corporations.
Unique Selling Propositions (USPs): With a long-standing presence, the bank offers a comprehensive range of financial products and services, leveraging its extensive branch network to provide personalized customer service.
Digital Banking Innovations: Česká spořitelna has invested in digital platforms, offering internet and mobile banking services to enhance customer convenience.
2. Fio banka Target Customer Segments: Fio banka appeals to cost-conscious customers, including individuals and businesses, seeking transparent and fee-free banking services.
Unique Selling Propositions (USPs): Known for its fee-free accounts and transactions, Fio banka positions itself as a bank for "normal people," emphasizing straightforward services without hidden charges.
Digital Banking Innovations: The bank provides robust online banking platforms, enabling customers to manage finances and investments seamlessly through digital channels.
3. MONETA Money Bank Target Customer Segments: MONETA serves retail clients, entrepreneurs, and SMEs, focusing on providing accessible financial solutions across these segments.
Unique Selling Propositions (USPs): The bank emphasizes quick and flexible loan products, aiming to meet the dynamic needs of its diverse customer base.
Digital Banking Innovations: MONETA has developed advanced mobile and internet banking services, facilitating efficient online account management and transactions.
4. Komerční banka Target Customer Segments: Komerční banka targets individuals, SMEs, and corporate clients, offering a wide array of banking and financial services.
Unique Selling Propositions (USPs): The bank focuses on comprehensive financial solutions, including investment and insurance products, catering to diverse client needs.
Digital Banking Innovations: Komerční banka has implemented digital tools like mobile banking apps and online platforms to enhance customer engagement and service delivery.
Unique Selling Propositions (USPs): The bank highlights its international expertise combined with local market knowledge, offering tailored financial solutions.
Digital Banking Innovations: Raiffeisenbank provides comprehensive digital banking services, including mobile applications and online banking, to facilitate convenient customer interactions. Market Positioning Relative to Air Bank: Air Bank differentiates itself through a strong focus on digitalization and customer-friendly services, appealing particularly to tech-savvy customers seeking straightforward banking solutions. Its competitors, while also investing in digital innovations, often leverage their extensive branch networks and comprehensive service offerings to attract a broader customer base. For instance, Česká spořitelna utilizes its long-standing market presence and wide range of services to maintain customer loyalty, whereas Fio banka competes on transparency and fee-free services, appealing to cost-sensitive clients. In summary, while Air Bank emphasizes simplicity and digital convenience, its key competitors adopt varied strategies, balancing traditional banking strengths with digital advancements to cater to their respective target segments.”
Evaluace promptu
Iterovaný prompt je více relevantní než předchozí. Lépe specifikuje úkol, roli a kontext. Zahrnuje všechny klíčové body, které jsou v analýze konkurence relevantní pro dodání kvalitní odpovědi.
Evaluace odpovědi
Odpověď je relevantní vzhledem k promptu a adresuje konkurenty AirBank, spolu s jejich segmenty, USP a pozicemi na trhu vzhledem k AirBank. Konkurence se nepatrně liší od předchozí odpovědi. Každý bod úkolu byl splněn a poskytuje detailnější informace než minulá odpověď. Jako zdroje byly citovány PPF Group, CB insights, Financial IT, PitchBook a Dun & Bradstreet.
Shrnutí
Odpověď je relevantní vzhledem k promptu a adresuje konkurenty AirBank, spolu s jejich segmenty, USP a pozicemi na trhu vzhledem k AirBank. Konkurence se nepatrně liší od předchozí odpovědi. Každý bod úkolu byl splněn a poskytuje detailnější informace než minulá odpověď. Jako zdroje byly citovány PPF Group, CB insights, Financial IT, PitchBook a Dun & Bradstreet.
ChatGPT v obou případech splnil očekávání a poskytl odpověď odpovídající zadanému promptu. V první odpovědi, která byla vytvořena na základě minimálního kontextu, nabídl stručný seznam hlavních konkurentů AirBank. Tato odpověď však postrádala dostatečnou hloubku a strukturu a nepřinesla žádné užitečné poznatky, které by mohly posloužit jako základ pro další analýzu. Pokud uživatel požadoval detailnější informace, například o hodnotách konkurenčních značek nebo jejich hlavních zákaznických segmentech, musel se na ně dodatečně doptat. Zdroje, které ChatGPT použil, zahrnovaly Wikipedii, což není vždy nejspolehlivější zdroj, zatímco ostatní použité zdroje byly důvěryhodnější.
Druhá odpověď, vytvořená na základě více specifikovaného promptu, byla výrazně efektivnější. Nabídla detailní informace o konkurentech AirBank, včetně jejich segmentů, hlavních hodnot a pozice na trhu vůči AirBank. Odpověď byla nejen strukturovanější, ale také lépe odpovídala požadavkům uživatele a přinesla relevantní a hlubší poznatky.
Kvalita druhé odpovědi zdůrazňuje, jak zásadní je konstrukce původního promptu a množství informací poskytnutých ChatGPT. Přesto je však nutné výstupy ověřit, což díky citovaným zdrojům, které ChatGPT poskytl, není složité. Tento proces ukazuje, že přesně definovaný prompt může zásadně ovlivnit kvalitu a užitečnost generovaných výstupů.
Kritérium
Prompt 1 (Obecný)
Prompt 2 (Optimalizovaný)
Zhodnocení
Cíl promptu
Identifikace konkurentů AirBank
Analýza konkurentů včetně USP, zákaznických segmentů a pozice
Prompt 2 lépe specifikuje cíl a kontext.
Relevance odpovědi
Hlavní konkurenti vyjmenováni bez detailních informací
Konkurenční analýza s podrobnostmi o segmentech a strategiích
Výrazně lepší hloubka a užitečnost u Promptu 2.
Hloubka odpovědi
Povrchní seznam konkurentů
Detailní informace o konkurentech, včetně USP a pozice
Prompt 2 přinesl strategicky relevantní data.
Přesnost odpovědi
Použití méně důvěryhodných zdrojů (např. Wikipedia)
Lepší zdroje (PPF Group, PitchBook, CB Insights)
Zdrojová základna Promptu 2 je spolehlivější.
Užitečnost pro CI
Omezená, vyžaduje dodatečné dotazy
Užitečné pro přímé aplikace v CI (po ověření informací)
Prompt 2 lépe odpovídá požadavkům CI.
Výsledky testování promptů (vlastní zpracování, 2024)
Možnosti využití prompt engineering ChatGPT v Competitive intelligence
Jak již bylo řečeno, competitive intelligence je proces získávání, analyzování a následné interpretaci dat. V systémech competitive intelligence se jedná o 5 po sobě jdoucích aktivit – definování KIQs a KITs, sběr informací, analýzu informací, interpretaci informací a dodání.
Největší výhodu v analyzování dat poskytuje ChatGPT automatizováním repetitivních a složitých úkolů, mezi které se řadí například zdlouhavá analýza dat a na jejím základě tvoření reportů, umožňuje uživateli pracovat efektivněji a soustředit se na důležitější úkoly. (Wilhelm 2024)
Definování KIQs a KITs
Při definování KITs a KIQs lze využít ChatGPT pro dosažení inspirace a doporučení na to, na co se soustředit a jakými oblastmi se zabývat. Využitím prompt engineeringu je navíc možné dosáhnout relevantnějších výsledků, včetně formy témat, jejich délky a zaměření. (Linna, 2023)
V procesu získávání dat je také schopen asistovat při tvorbě výzkumu a výzkumných otázek, které přinesou byznysu reálný přínos. Využití lze najít například u sběru zákaznické zpětné vazby. (VIZOLOGI, 2023)
Zpracování dat
ChatGPT dokáže velmi zefektivnit práci s velkým množstvím textu a nebo dat, ať už formou souborů či odkazu na webovou stránku, například se zdroji pro competitive intelligence, jako jsou blogy, články a sociální média. Díky využití jazykového modelu lze nestrukturovaná data přeměnit v data strukturovaná. Sumarizací dat a textu dokáže ChatGPT ušetřit uživateli velké množství času. (Walton, 2023) (Linna, 2023)
Spojením s prompt engineeringem by navíc mohl uživatel dosáhnout přesnějších a významnějších výsledků specifikací již zmíněného a velmi potřebného kontextu, specifikace požadovaných výsledků, jejich formy a rozdělení úkolu na menší části.
Evaluace dat a identifikace trendů
Data lze také pomocí ChatGPT evaluovat, ku příkladu při porovnávání firmy a jejích konkurentů na základě předem stanovených kritérií, jako jsou cíle, slabé a silné stránky a cenové strategie, a to v různých formách (prezentace, profily, report apod.). V datech lze hledat skryté trendy, což může být užitečné při analýzách, kde je k dispozici velké množství dat, například při analýze cenových strategií konkurentů, analýze vlastních dat firmy ohledně jejích zákazníků a uživatelů a také predikci těchto trendů do budoucna (Walton, 2023).
V návaznosti na identifikaci trendů je ChatGPT také schopen poskytnout strategická doporučení a doporučené kroky do budoucna (Walton, 2023). Poskytnutím dostatečného kontextu ohledně firmy, včetně jejího popisu, jejích hodnot a jejích cílů do budoucnosti lze udělat strategická doporučení relevantnějšími, avšak by mělo sloužit hlavně pro inspiraci a hlavní rozhodnutí by mělo být na samotném uživateli.
Predikce
Díky prediktivní inteligenci ChatGPT mohou firmy identifikovat tržní změny rychleji a změny ve strategiích konkurentů, což umožňuje se na tyto změny lépe připravit či jim čelit (Linna, 2023). Zefektivněním promptu by také odpověď poskytnutých trendů a insightů nabyla hloubky a relevantnosti pro daný úkol či problematiku, kterou se uživatel v daném momentu zabývá, a poskytnutím zdrojového souboru s daty by se minimalizovala chybovost jazykového modelu.
SWOT analýza využití ChatGPT v Competitive Intelligence
Na základě zjištěných informací ohledně ChatGPT a jeho využití v rámci Competitive Intelligence byla zpracována SWOT analýza.
SWOT analýza využití ChatGPT v rámci competitive intelligence (vlastní zpracování, 2024)
Závěr
Prompt engineering je klíčovou technikou, která může výrazně zlepšit efektivitu a kvalitu výstupů jazykového modelu ChatGPT. Prostřednictvím detailní analýzy a praktických experimentů bylo demonstrováno, jak i drobné úpravy promptů mohou přinést zásadní rozdíly v hloubce a relevanci generovaných odpovědí. Specificky v oblasti Competitive Intelligence se ukázalo, že správně navržené prompty umožňují nejen efektivnější sběr a analýzu dat, ale také poskytují firmám konkurenční výhodu díky rychlejšímu získávání insightů a identifikaci trendů.
Přesto je však nutné vzít v úvahu několik omezení tohoto nástroje. ChatGPT může produkovat nepřesné nebo neověřené informace, je omezen daty, na kterých byl trénován, a není schopen zcela pochopit kontext či nuance specifických situací. Navíc může být ovlivněn biasem v tréninkových datech.
Prompt engineering lze využít ve všech krocích procesu Competitive Intelligence – od definice klíčových otázek a sběru informací až po jejich analýzu a interpretaci. Avšak zásadní je, aby uživatelé brali výstupy ChatGPT spíše jako inspiraci a doplněk k jiným metodám, nikoli jako jediný základ pro strategická rozhodnutí. Insightům a zjištěním generovaným modelem je třeba přiřadit širší kontext, který může pochopit a interpretovat pouze člověk. Tímto přístupem lze nejen efektivně využít schopnosti generativní AI, ale také minimalizovat riziko špatných rozhodnutí založených na neověřených či nepřesných datech.
Linna, G. (2023). The impact of ChatGPT on enterprise competitive intelligence systems. Information Systems and Economics, 4(9), 62–69. Retrieved November 29, 2024, from https://www.clausiuspress.com/article/9763.html
Orhan, A., Benli V. F., & Castanho, R. A. (2020). Assessing the Systemic Risk Between American and European Financial Systems. Prague Economic Papers, 29(6), 649-971. https://doi.org/10.18267/j.pep.756
Umělá inteligence dnes hraje podstatnou roli v každodenní činnosti rozsáhlého spektra pracovních pozic. Firmy dnes používají umělou inteligenci na zpracování každodenních úkolů nebo při utváření reportů, analýze dat a rovněž i pro efektivní sběr informací o konkurenci. Competitive Intelligence je disciplína zaměřená na systematický sběr, analýzu a interpretaci těchto informací za účelem podpory strategického rozhodování. S rostoucím množstvím dat se však tradiční manuální analýza a hodnocení dostupných dat přestává vyplácet, jelikož je časově, a tedy i finančně velmi nákladná. I tyto procesy mohou obsloužit virtuální zaměstnanci.
Řešit tento problém mohou AI agenti, kteří díky své schopnosti automatizovat sběr dat, analyzovat trendy, interpretovat výsledky a autonomně podnikat akce v reálném čase, tak nabízejí nové možnosti pro efektivní a rychlé získávání konkurenčních výhod.
Tato práce se zaměřuje na představení a porovnání vybraných frameworků pro tvorbu AI agentů a následně na konkrétní využití AI agentů pro potřeby analýzy konkurence. Moderní frameworky, jako jsou CrewAI, LangChain, LangGraph, AutoGen nebo Microsoft Semantic Kernel, poskytují nástroje pro tvorbu a orchestraci sofistikovaných AI agentů, avšak každý framework se mírně liší a poskytuje různé rozhraní a limitace pro práci s agenty.
Cílem je popsat fungování AI agentů, identifikovat a představit často používané frameworky pro jejich orchestraci, provést jejich porovnání a zhodnotit, jak by mohly být využitelné v kontextu CI a analýzy konkurence.
Pro účely této práce byla provedena analýza veřejně dostupných zdrojů, přičemž z velké části se jednalo o dokumentace k samotným frameworkům pro orchestraci AI agentů. Bylo vybráno několik frameworků, které jsou stručně představeny a zmíněny jejich silné a slabé stránky. V práci je dále zpracována kapitola, jak konkrétně mohou AI agenti pomoci při analýze konkurence. Tato metodologie postupuje v souladu s principy a etickými normami Competitive Intelligence, které nabízí principy systematického získávání informací z veřejně dostupných zdrojů.
1. Výběr frameworků
Na základě rešerše odborných článků a dokumentace bylo identifikováno několik nejčastěji používaných frameworků pro tvorbu AI agentů: CrewAI, AutoGen, LangGraph a Akira AI. Tyto frameworky byly vybrány na základě jejich relevance, dostupnosti a schopností adaptace pro účely analýzy konkurence
2. Sběr dat a rešerše
Rešerše odborných článků, blogů, technických zpráv, veřejných statistik od společností. Veškerý sběr dat probíhal v souladu s etickými principy Competitive Intelligence.
3. Shrnutí přínosů
Na základě zjištěných informací z literární rešerše byly popsány způsoby, jak mohou AI agenti pomáhat při analýze konkurence.
Omezení metodologie
Vzhledem k etickým principům CI byla práce závislá na veřejně dostupných zdrojích. Dále je nutné zmínit, že se jedná o dynamicky rozvíjející se obor, tudíž některé informace mohou být již neaktuální či zastaralé. Některé použité zdroje vychází z názorů odborníků z praxe, tudíž mohou být neobjektivní. Stejně tak nebylo provedeno řádné otestování frameworků, ale práce vychází pouze z recenzí a zdokumentovaných funkčností jednotlivých nástrojů.
AI agent neboli agent umělé inteligence, je systém či program, který dokáže samostatně vykonávat úkoly pro uživatele nebo jiný systém. Navrhuje vlastní pracovní postup a využívá dostupných nástrojů k dosažení předem stanoveného cíle. AI agenti disponují širokou škálou funkcí od zpracování přirozeného jazyka, rozhodování, řešení problémů nebo interakce s vnějším prostředím a následné provádění akcí (Komenchuk, 2024).
Agenti mohou být nasazeni v různých aplikacích a doménách společnosti, přes vývoj softwaru, zákaznickou podporu až po sběr dat pro potřeby Competitive Intelligence. Agenti využívají pokročilé techniky pro zpracování přirozeného jazyka za pomoci velkých jazykových modelů (LLM) pro interakci s uživatelem a vnějším prostředím (Gutowska, 2024).
Přes 64 % firem předpokládá, že využití AI zvýší produktivitu, přičemž 25 % společností aktuálně využívá AI kvůli nedostatku lidských zdrojů. V tomto ohledu mohou pomoci především AI agenti, kteří jsou daleko za virtuálními asistenty jako jsou Siri nebo Alexa. Společnosti by tak měly zvážit využití těchto nástrojů, jelikož je prokazatelné, že firmy, které tyto nástroje využívají, získávají konkurenční výhodu (Komenchuk, 2024).
Agenti mohou být rozděleni do pěti tříd dle jejich schopností a typu využití (Komenchuk, 2024):
Simple reflex agents – nejzákladnější, reagují na vnější prostředí vzhledem k přednastaveným pravidlům
Model-based reflex agents – podobné chování jako u Simple reflex agents, avšak mají svůj vlastní model reality, podle kterého reagují
Goal-based agents – agenti jsou nakonfigurováni pro dosažení určitého cíle a samotný agent rozhoduje, jak ke splnění cíle dospěje
Utility-based agents – agent, který rozhoduje na základě maximalizace užitku a vybírá tu nejužitečnější variantu
Learning agents – jak samotný název napovídá, jedná se o samoučící se agenty, kteří rozšiřují své znalosti učením se z vnějšího prostředí. Využíváno například u spam filtrů.
V kontextu Competitive Intelligence a analýzy konkurence by pravděpodobně byl nejvhodnější Utility-based agent nebo Learning agent. U analýzy konkurence by Utility-based agent mohl posoudit různé konkurenty a jejich strategie a rozhodnout se pro nejlepší akce na základě maximálního užitku pro firmu v konkurenčním prostředí.
Learning agent by byl využitelný v případě, kde se podmínky a chování konkurence mohou rychle měnit, a je potřeba, aby systém dokázal reagovat a adaptovat se na nové informace.
Umělá inteligence a agenti na ní založeni, fungují za pomoci rozsáhlých jazykových modelů známých pod zkratkou LLM (large language model). Veškeré fungování, které agent poskytuje, tak vychází z dat, na kterých byl model natrénován. Na rozdíl od tradičních AI asistentů, mohou agenti v reálném čase využívat externí zdroje dat, nástroje nebo další agenty pro získání aktuálních informací. Výhodou AI agentů je jejich schopnost adaptace na uživatele nebo systém, který s ním pracuje. Na základě předchozí interakce je schopen se do určité míry přizpůsobit a poskytovat personalizovaný výstup vzhledem k historii interakcí.
AI agent potřebuje jasně definované cíle, které stanoví uživatel. Na základě toho si agent rozloží složitý úkol na menší dílčí kroky, pokud je to nutné. Pro jednoduché úkoly může reagovat iterativně bez předem vytvořeného plánu. Agenti získávají potřebné informace z externích zdrojů, jako jsou databáze, webové vyhledávače nebo API. Díky tomu mohou přizpůsobit svůj postup a aktualizovat svou znalostní bázi. AI agenti se zlepšují díky zpětné vazbě od uživatelů, jiných agentů a vlastním interním mechanismům (Gutowska, 2024).
AI agenti se trénují na obrovských množství dat. Data mohou být cokoliv relevantního pro službu, kterou má agent plnit – statistická data, zákaznické nákupy, návštěvnost webu, marketingové kampaně, příspěvky ze sociálních sítí konkurence a další. Poté agent nachází vzory v datech, které mu poskytují náhledy na to, jak věci fungují. Například zjistí, že konkurenti často spouštějí akce v určitých obdobích roku, jako jsou slevy během Black Friday nebo Vánočních svátků. Může také odhalit, že konkurenti mají silnou přítomnost na sociálních sítích nebo že určité produkty jsou populární v konkrétních geografických oblastech (Komenchuk, 2024).
Na základě těchto informací může AI agent automaticky generovat zprávy o výkonnosti konkurence, která shrnují jejich aktivity, cenové změny, marketingové kampaně nebo nové produkty a vytvářet grafy a vizualizace. Agent může také analyzovat sentiment zákazníků na sociálních médiích, což pomůže identifikovat silné a slabé stránky konkurence, a využít tyto informace k vylepšení vlastního produktu nebo služby.
Rozdíl AI agentů oproti AI chatbotům je shrnut v následující tabulce (Komenchuk, 2024):
AI agent
AI chatbot
Autonomní vypracování úkolů
Vyžaduje uživatelský vstup
Může fungovat bez uživatelského rozhraní
Interakce s uživatelem skrz UI nebo hlas
Provádí akce a rozhodnutí
Poskytuje informace a odpovídá na dotazy
Více komplexní, vyžaduje rozsáhlý backend
Typicky se odkazuje na knowledge base
Tabulka 1 – Porovnání AI agenta a AI chatbota (Komenchuk, 2024)
Níže uvedený obrázek popisuje, jakým způsobem je možné vytvořit AI agenta vlastními silami a co vše je potřebné pro dosažení cíle. Proces začíná definováním potřebné funkcionality agenta, sběr a přípravy dat, vytvoření vývojářského týmu, zvolení technologií pro vývoj, tvorba agenta, testování a monitoring.
Obrázek 1 – 7 kroků, jak vytvořit AI agenta (Komenchuk, 2024)
Tento proces je složitý a není všem firmám dostupný. Firmy, které se nezabývají vývojem softwaru, nebo nemají dostatečný kapitál pro zadání takové zakázky jiné společnosti, by se potýkaly s problémem, že AI agenty nemohou využívat, jelikož budování vlastního AI agenta od základů je velmi nákladná záležitost, a ne vždy také úspěšná.
V dnešní době však existují frameworky, které poskytují prostředí pro tvorbu AI agentů bez nutnosti znalosti programování a vysokých pořizovacích nákladů. Díky těmto platformám dnes mohou společnosti bez rozdílu využívat agentů umělé inteligence, ať už se jedná o startup, nebo nadnárodní korporaci.
Framework pro tvorbu AI agentů je platforma, která je navržena pro tvorbu, trénování a správu AI agentů. Vytvoření agenti jsou programové entity, které samostatně vykonávají úkoly a učí se na základě interakcí s prostředím a vstupních dat. Díky tomu jsou AI agenti univerzální a mohou se přizpůsobit pro různé oblasti včetně potřebných funkcí Competitive Intelligence.
Klíčové funkce, které samotný framework pro tvorbu agentů poskytuje, jsou (Arya, 2024):
tvorba struktury agentů
struktury pro definování vnitřní organizace AI agentů, včetně jejich rozhodovacích procesů, paměťových systémů a schopností interakce
rozhraní pro komunikaci s vnějším prostředím
nástroje pro propojení agentů s jejich vnějším prostředím
systém pro správu a přiřazování úkolů
systémy pro definování, přiřazování a sledování plnění úkolů jednotlivými agenty
správa komunikačních protokolů
umožňující interakci mezi agenty i mezi agenty a lidmi nebo systémy
integrační nástroje
nástroje pro připojení agentů k externím zdrojům dat, API a jiným systémovým rozhraním
monitoring
dohled nad agenty a reportování splněných úkolů
škálovatelnost
znovupoužitelnost komponent
přístupnost
standardizace
a v neposlední řadě rychlejší vývoj agentů
Výhodou využití existujících frameworků je možnost znovupoužití předpřipravených komponent, snadná škálovatelnost nebo uživatelská podpora. Nejsou vyžadovány hluboké znalosti programování ani technické znalosti a obvykle jsou nižší pořizovací náklady. Nevýhodou naopak bývá závislost na daném frameworku třetích stran.
Následující text obsahuje stručné představení vybraných frameworků, které se řadí mezi jedny z nejznámějších a aktuálně nejpoužívanějších.
CrewAI je jedním z předních frameworků, který umožňuje uživatelům vytvářet poutavý obsah díky svým pokročilým schopnostem generování textu. Je to open-source Python framework navržen pro práci s AI agenty. Nabízí funkce jako je analýza sentimentu, modelování témat a optimalizace klíčových slov pro zvýšení relevance a účinnosti obsahu. Díky CrewAI je možné vytvořit i konverzační agenty pro zákaznickou podporu. CrewAI se právě nejvíce využívá v oblasti zákaznické podpory, platformy pro výuku jazyků, virtuálních terapeutů, tvorby marketingových kampaní nebo finanční analýzy.
Framework zahrnuje řadu nástrojů včetně webových vyhledávačů a jazykových modelů, které umožňují agentům interagovat s okolním světem, shromažďovat informace a jednat za účelem dosažení svých cílů (Arya, 2024).
Mezi hlavní funkčnosti, kterými CrewAI disponuje, patří (Pandit, 2024):
orchestrace agentů
role-based architektura – umožňuje přiřadit specifické role určitým agentům
Nevýhodou tohoto nástroje je jeho komplexnost, a tedy i náročnost naučení se práce s frameworkem. Podporuje však velké množství integrací s nástroji třetích stran. Jelikož se jedná o Python framework, je nutná alespoň základní orientace v tomto programovacím jazyce (Brennan, 2024).
V září 2023 byl vydán AutoGen – flexibilní open-source framework založený na Pythonu pro zakládání, konfiguraci a spolupráci AI agentů. O několik měsíců později bylo vydáno Autogen Studio, low-code rozhraní pro rychlé vytváření, testování a sdílení řešení mezi agenty. AutoGen Studio je postaveno na AutoGenu a přebírá jeho funkce a vlastnosti, přičemž poskytuje uživatelsky přívětivé a intuitivní rozhraní pro vytváření a přizpůsobení agentů s minimální nebo žádnou potřebou programování (Dibia, 2024).
Díky předpřipraveným komponentám výrazně snižuje dobu vývoje a podporuje rychlé prototypování i experimentování. Zároveň zajišťuje vysokou spolehlivost a flexibilitu při škálování od jednoduchých po složité systémy agentů. Hlavní výhodou AutoGenu je jeho multi-agentní komunikační struktura, která umožňuje spolupráci několika specializovaných agentů na řešení složitých problémů nebo provádění náročných úkolů. Tato schopnost zvyšuje adaptabilitu a umožňuje vytváření vysoce flexibilních a robustních systémů. AutoGen podporuje jak autonomní provoz agentů, tak jejich dohled člověkem, což zajišťuje univerzálnost použití v různých scénářích. AutoGen tak může sloužit jako komplexní nástroj pro průběžnou a detailní analýzu konkurence, který nejen šetří čas, ale zároveň poskytuje hlubší a přesnější vhled do konkurenčního prostředí.
Obrázek 3 – Flow spolupráce agentů na společném cíli (Aydin, 2024)
Autogen je open-source projekt, který má svůj projekt volně dostupný na portálu Github, kde má vysoké hodnocení a uživatelé mohou rovněž pokládat dotazy nebo reportovat problémy (Suard, 2024).
Jelikož je Autogen opět Python framework, při nevyužití Autogen Studio je nutná alespoň základní znalost Pythonu pro nastavení frameworku. Další nevýhodou je rovněž strmá učící křivka v porovnáním s jinými frameworky z důvodu robustnosti a dále složitější prvotní nastavení.
Jedná se o další AI agent framework, který se zaměřuje na vytváření škálovatelných, spolehlivých a agent-based systémů. LangGraph opět pro své agenty využívá LLM a software je vydáván pod licencí MIT. Je to uzlový a jeden z nejpopulárnějších AI frameworků pro tvorbu multi-agentů, kteří zvládají složité úkoly. Patří do ekosystému LangChain jako framework pro práci s agenty založený na grafech. S LangGraphem je možné vytvářet agenty pomocí uzlů a hran pro lineární, hierarchické a sekvenční pracovní postupy. Akce agentů jsou označovány jako uzly a přechody mezi těmito akcemi jako hrany (Aydin, 2024).
Díky LangGraph, nástavbě nad LandChain, můžeme díky znázorněným vztahům komponent pomocí grafu lépe spravovat funkce agenta. Společně s LangSmith nástrojem je možné agenty monitorovat a měřit jejich výkonnost (Kilpatrick, 2023).
Obrázek 4 – Příklad grafu agenta v LangGraph (Aydin, 2024)
Na rozdíl od CrewAI se ale jedná o low-level framework. Předpokládá se tedy složitější implementace než u CrewAI, na druhou stranu je zde větší prostor pro modifikace a přizpůsobení než u high-level frameworků, kde není taková svoboda při tvorbě agentů.
Akira AI je další z nástrojů, který poskytuje tvorbu AI agentů a jejich orchestraci. Nabízí přívětivé uživatelské rozhraní s možností kolaborativní práce mezi agenty a již předpřipravené šablony pro tvorbu pomocníků umělé inteligence. Svým způsobem se jedná o high-level framework, který je určen pro technicky méně zdatné uživatele. Klíčovou funkcí je prediktivní analýza, která umožňuje organizacím efektivně využívat velká data k identifikaci trendů a přijímání informovaných rozhodnutí.
Obrázek 5 – Diagram multi-agent systému (Gill, 2024)
Kromě toho Akira AI optimalizuje pracovní postupy analýzou procesů a odstraňováním úzkých míst, což vede ke zkrácení cyklů a vyšší provozní efektivitě. Tato kombinace technologií pomáhá podnikům lépe reagovat na výzvy a zlepšovat jejich výkon (Gill, Automating Workflows with Agentic AI: Techniques and Benefits, 2024). Oproti ostatním frameworkům vyžaduje dle dokumentace Akira AI nejmenší znalost programování.
Provádět manuálně analýzu konkurence je v dnešní době zdlouhavý proces, který stojí firmy nemalé úsilí, velké finanční i časové náklady, a ne vždy analýza končí úspěšně. Je potřeba procházet velké množství dat a následně data analyzovat a vybrat z nich to podstatné. Technologické firmy dnes stále více využívají umělou inteligenci pro vývoj softwaru a podpůrných procesů, což je doloženo i několika nezávislými průzkumy (Taylor, 2024). Stejně tak může být umělá inteligence využita i pro potřeby Competitive intelligence, konkrétně pro analýzu konkurence.
AI agenti jsou schopni autonomně a bez nutnosti zásahu člověka monitorovat konkurenci, předpovídat trendy a vykonávat potřebné akce. Cílem CI je nejen informace sbírat, ale také je systematicky využít ve správnou chvíli. Zde mohou výrazně pomoci AI agenti, kteří mají definovaný úkol, který musí splnit a provádí ho v reálném čase, 24 hodin denně, 7 dní v týdnu.
Pro práci s AI agenty je vhodné využít již existující frameworky, z nichž jsou některé popsány v předchozí kapitole této práce. Následující text se věnuje oblastem, ve kterých mohou AI agenti pomoci při analýze konkurence.
Oproti lidským analytikům mají AI agenti nespočet výhod, které by jen stěží mohl člověk nahradit. Konkurenční výhodou je především cena za provoz agentů umělé inteligence v porovnání se sazbou analytiků a jiných specialistů.
Monitorování trhu 24/7: AI agenti neustále analyzují širokou škálu datových zdrojů, od zpráv po sociální sítě konkurentů, a dokáží tak zachytit i ty nejjemnější změny na trhu. Výhodou AI agentů oproti lidským zdrojům je, že umělá inteligence nikdy nespí a je možné analyzovat v reálném čase i konkurenci, která podniká v jiném časovém pásmu, který se vylučuje s místní standardní pracovní dobou.
Identifikace trendů ve velkém rozsahu: AI asistenti jsou schopni odhalit vzory a trendy, které by mohli přehlédnout lidští analytici. Propojují různé informace, čímž odhalují skryté příležitosti nebo hrozby na trhu. Lidský analytik většinou tráví velké množství času na samotném utřídění myšlenek a dat, přičemž tento krok trvá umělé inteligenci jednotky sekund včetně nacházení vzorů.
Předpovědi založené na datech: Pomocí historických dat a analýzy současné tržní situace mohou AI agenti předvídat chování konkurence nebo tržní trendy, což firmám umožňuje reagovat dříve než ostatní. Agenti mohou okamžitě vyhotovit report nebo vykonat definované akce jako je třeba spuštění kampaně, snížení ceny nebo změna poskytovaného sortimentu. To stejné samozřejmě může udělat i člověk, ale reakční doba bude pravděpodobně o dost delší.
Personalizované výstupy: AI agenti mohou ze stejných dat generovat odlišné materiály a výstupy pro různé role napříč organizací a výstupy rovněž automaticky odeslat nebo umístit na požadované místo.
Okamžité reakce: Největším přínosem AI agentů je samozřejmě rychlost, která hraje klíčovou roli v digitálním světě. Jak říká známé rčení, že čas jsou peníze, tak v kontextu CI je výrazně znatelné.
Redukce lidského zkreslení: Lidský analytik může mít tendenci k selektivnímu vnímání informací. Správně navržení AI agenti mohou poskytovat objektivnější a přesnější analýzu tržního prostředí. AI agenti rovněž nerozhodují na základě subjektivních úsudků (RelevanceAI, 2024).
Gill na webu nástroje Akira AI, který se rovněž zabývá problematikou AI agentů a poskytuje jakýsi framework pro tvorbu agentů, publikovala porovnání tradiční analýzy konkurence a analýzy konkurence s využitím AI agentů. Následující tabulka zahrnuje srovnání několika vybraných aspektů (Gill, 2024):
Aspekt
Tradiční analýza konkurence
Analýza konkurence s AI agenty
Zpracování dat
Ruční a pomalé
Automatizované, v reálném čase možnost procesovat rozsáhlé datasety
Zdroje dat
Průzkumy a historická data
Historická data + real-time data (sociální sítě, blogy, média)
Generování přehledů
Často brzy zastaralé
Rychlejší reakce na změnu prostředí
Škálovatelnost procesu
Náročné na zdroje (především lidské)
Snadno škálovatelné automaticky (pouze další část softwaru)
Doba zpracování
Většinou dlouhá vzhledem k náročnosti domény a množství dat
Téměř okamžitá
Analýza zákaznického sentimentu
Často založena na historicky nasbíraných datech, snadno může být neaktuální
Monitoring v reálném čase
Integrace s dalšími nástroji
V závislosti na používaných technologiích v organizaci
Často snadná integrace s ostatními systémy
Tabulka 2 – Srovnání vybraných aspektů analýzy konkurence bez a s využitím AI agentů (Gill, 2024)
Dle Gill může AI agent pomoci v mnoha oblastech analýzy konkurence, což je patrné i z tabulky rozdílů výše. Postup práce agenta se většinou skládá z činností, které mají definovanou určitou posloupnost – od získání dat, přes benchmarking, analýzu sentimentu, monitoringu až po samotný reporting (Takyar, 2024).
AI agenti mohou například pomoci s analýzou konkurence v bankovním sektoru následujícími aktivitami (Gill, 2024):
sledování trendů – AI agent monitoruje zprávy, reporty a publikace pro odhalení strategických kroků konkurence
sledování finančních výkazů – ať už se jedná o monitoring vývoje ceny na burze nebo samotného hospodaření bankovní instituce, agent dokáže informace v reálném čase získávat a zpracovávat
analýza sentimentu – AI agent sleduje uživatelské recenze a odhaluje, na co si uživatelé stěžují nebo naopak chválí u konkurence
sledování podílu na trhu – stejně jako u sledování finančních výkazů může agent monitorovat aktivity na trhu a přizpůsobit tomu své další kroky
V dnešní době existuje nespočet frameworků pro práci s AI agenty a každým dnem se vyvíjí nové a vylepšují stávající. Veškeré zde zmíněné frameworky jsou pro základní používání téměř totožné, co se týče základních dostupných funkcí. Rozdíly mezi nimi určitě existují, avšak nejsou na první pohled patrné z dokumentací a veřejně dostupných zdrojů, ze kterých tato práce čerpá. Pro porovnání jednotlivých frameworků by pravděpodobně byla potřeba jednotlivé nástroje pečlivě otestovat a zhodnotit výstupy pro konkrétní úkoly. Pro experimentování s AI agenty však člověk neudělá chybu ani s jedním frameworkem, avšak záleží na konkrétních úkolech a schopnostech jedince. Není tedy úplně jednoduché pouze z otevřených dat určit, který framework je ten nejlepší a který naopak nejhorší. Každý nástroj má zkrátka své silné a slabé stránky.
Pro experimentování s AI agenty by bylo vhodné zvolit nástroje, které na svých webech nabízí využití přímo pro potřeby CI, jelikož už disponují šablonami pro agenty vykonávající práci CI specialisty anebo se přiklonit k variantě, kde je vyžadována co nejmenší znalost programování. Příkladem může být Akira AI nebo Autogen v kombinaci s Autogen Studio, uživatelským rozhraním pro Autogen.
AI agent může společnostem ušetřit mnoho času a nákladů, jelikož je schopen autonomně vykonávat činnosti, které donedávna uměl pouze člověk. Umělá inteligence se stále více rozšiřuje mezi nejen softwarové společnosti a pokud chceme, aby i naše společnost prosperovala, neměli bychom na tyto dostupné vymoženosti dnešní doby zapomínat.
Arya, S. (22. Listopad 2024). Top 5 Frameworks for Building AI Agents in 2025. Načteno z Analytics Vidhya: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/ai-agent-frameworks/
Aydin, K. (16. Listopad 2024). Which AI Agent framework should i use? (CrewAI, Langgraph, Majestic-one and pure code). Načteno z Medium: https://medium.com/@aydinKerem/which-ai-agent-framework-i-should-use-crewai-langgraph-majestic-one-and-pure-code-e16a6e4d9252
Brennan, R. (21. Květen 2024). Use AI agents to collaborate and create a business plan for a proposed product. Načteno z Medium: https://medium.com/@therobbrennan/use-ai-agents-to-collaborate-and-create-a-business-plan-for-a-proposed-product-92004cc19ea1
Dibia, V. (17. Červen 2024). Introducing AutoGen Studio: A low-code interface for building multi-agent workflows. Načteno z Microsoft: https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-autogen-studio-a-low-code-interface-for-building-multi-agent-workflows/
Gill, J. K. (3. Listopad 2024). Automating Workflows with Agentic AI: Techniques and Benefits. Načteno z Akira AI: https://www.akira.ai/blog/automating-workflows-with-agentic-ai-techniques-and-benefits
Gill, J. K. (18. Říjen 2024). Elevating Banking Insights: Agentic AI for Competitor Analysis. Načteno z akiraAI: https://www.akira.ai/blog/agentic-ai-for-competitive-analysis
Gutowska, A. (3. Červenec 2024). What are AI agents? Načteno z IBM: https://www.ibm.com/think/topics/ai-agents
Kilpatrick, L. (24. Červenec 2023). What is LangSmith and why should I care as a developer? Načteno z Medium: https://medium.com/around-the-prompt/what-is-langsmith-and-why-should-i-care-as-a-developer-e5921deb54b5
Komenchuk, O. (4. Září 2024). How to Build an AI Agent: 7 Main Steps. Načteno z uptech: https://www.uptech.team/blog/how-to-build-an-ai-agent#what-is-an-ai-agent
Pandit, B. (12. Září 2024). CrewAI: A Guide With Examples of Multi AI Agent Systems. Načteno z datacamp: https://www.datacamp.com/tutorial/crew-ai
RelevanceAI. (2024). Competitive Intelligence AI Agents. Načteno z RelevanceAI: https://relevanceai.com/agent-templates-tasks/competitive-intelligence-ai-agents
Suard, T. (20. Červen 2024). A Quick Review of The Most Popular AI Agent Frameworks (June 2024). Načteno z Medium: https://medium.com/@ceo_44783/a-quick-review-of-the-most-popular-ai-agent-frameworks-june-2024-ce53c0ef809a
Takyar, A. (4. Červen 2024). AI for competitive analysis: Applications, architecture, benefits, implementation, technologies, best practices, and future trends. Načteno z LeewayHertz: https://www.leewayhertz.com/ai-for-competitive-analysis/
Taylor, K. (30. Červen 2024). Top Benefits of AI in Modern Software Development. Načteno z New Horizons: https://www.newhorizons.com/resources/blog/benefits-of-ai-in-software-development
Sociální platformy od svého vzniku začali tvořit prostředí, kde se spojuje masivní množství lidí a na druhé straně umožňují firmám na členy sociálních platforem působit svým obsahem či reklamou. Kromě toho, že sociální sítě umožňují spouštět masovou reklamu, také nabízí spoustu informací o konkurenčních společnostech a jejích produktech. V neposlední řadě také poskytují informace o způsobech marketingu a reklam, které firmy působící na sociálních sítích implementují. Sociální sítě ale také tvoří prostředí pro testování obsahu a nemalé procento firem či individuálních uživatelů se snaží využít nejnovějších trendů k zasáhnutí co největšího počtu lidí svojí virální reklamou. Tato práce se zaměřuje primárně na TikTok a jeho využití v oboru CI. TikTok je jedna z nejrychleji rostoucích sociálních sítí v počtu stažení a zároveň působí jako inkubátor virálních trendů. Dále se práce zaměřuje na popis jednotlivých typů informací, které lze pomocí sociální sítě TikTok sledovat. Dalším obsahem práce jsou klíčové momenty a příklady, kdy společnosti využily TikTok ke zlepšení svojí pozice na trhu. Posledním tématem pokrytým v této práci jsou současné nástroje na trhu, které lze k získávání informací použít.
Metodologie
Pro zpracování této práce byly využity zdroje primárně z oblasti odborné literatury a byly zpracovány následujícím způsobem. Sekundárně byly použity i autorské články pokrývající praktické využití TikToku k získávýní CI informací.
Systematická rešerše odborné literatury
Cílené vyhledávání studií a zdrojů, která pokrývají téma sociálních sítí a rozvoje sociální platformy TikTok. Jelikož se práce zaměřuje na TikTok a jeho využití v oblasti získávání informací potřebných pro firmy, byly pro vyhledávání relevantní odborné literatury následující klíčová slova: “TikTok competitive intelligence”, “social media impact on business”, “consumer insights from TikTok”, “competition analysis via TikTok”. Dále byla hodnocena kvalita odborné literatury a to dle počtu citací.
Kritické hodnocení zdrojů dle relevance
Každá studie byla hodnocena na základě:
Relevance pro téma této práce
Úspěšnosti vyvození klíčových poznatků
Internetové články
Pro zpracování obsahu dále byly využity internetové články, které pojednávají o příbězích úspěchu jednotlivých značek na TikToku.
Sociální sítě a TikTok
Sociální sítě jsou považovány za platformy, na kterých uživatelé tvoří vztahy a sdílejí informace či sentimenty. Jsou to platformy umožňující budování sítí založených na sdílených hodnotách a zájmech. (Kaplan, A. M., & Haenlein, M., 2010) Sociální sítě přinesly tři zásadní změny na trhu: umožňují firmám a zákazníkům navazovat propojení, která dříve nebyla možná, podporují budování sociálních vazeb a sítí, a díky síle těchto vazeb ovlivňují chování uživatelů, například při doporučování produktů či služeb.
TikTok (dříve známy jako Musical.ly) je jedna z nejúspěšnějších čínských sociálních sítí na světě. Byla spuštěna čínskou společností ByteDance v roce 2016 a od jejího spuštění si získala popularitu zejména u mladé generace. Platforma umožňuje tvorbu, sledování a interakci s krátkými videi. Již od samého počátku se na platformě objevuje virální obsah. Prvním takovým trendem byla videa ve stylu “LipSync”. (Montag, C., Yang, H., & Elhai, J. D. ,2021)
Z hlediska počtu uživatelů se TikTok řadí do prvních pěti nejvyužívanějších platforem na světě. Na obrázku č. 1 lze vidět srovnání s ostatními sociálními sítěmi.
Obrázek č. 1 – počty uživatelů sociálních sítí (Backlinko, 2024)
Platformu TikTok lze považovat jako obrovský zdroj informací ohledně chování uživatel, jejich pocitů a kategorií obsahu, které preferují.
Využití TikToku z hlediska získávání CI informací
Vzhledem k tomu, že je TikTok obrovská sběrnice informací, lze načerpané informace využít k rozvoji podnikání, přizpůsobování se audienci a jejím preferencím a mnoha dalšími způsoby. V této sekci jsou popsány hlavní způsoby, jak a jaká data lze z platformy TikTok využít.
Sledování trendů a adaptace na trh
Analýzou trendů odehrávajících se na platformě TikTok mohou firmy společnosti informace o tom, jakým způsobem se mění spotřebitelské preference a chování. Změny ve stylu obsahu, který má největší úspěch, hrají pro společnosti důležitou roli při adaptaci na rychle se měnící prostředí na trhu.
Existuje vícero způsobů, jak analyzovat tyto změny. Pro sledování trendů a schopnost adaptovat se na aktuální potřeby uživatel lze využít následující metody.
Hashtagy
TikTok funguje na bázi hashtagů, které zařazují obsah do jednotlivých tematických kategorií. Identifikace hashtagů s narůstajícím trendem je klíčové pro oslovení velkého počtu uživatelů. Sdílením tematicky obdobného obsahu označeným těmito hashtagy lze dosáhnout snížení nákladů na shlédnutí obsahu či reklamy. Na obrázku č. 2 lze vidět aktuální seznam trendujících hashtagů v české republice za posledních 30 dnů.
Obrázek č. 2 – trendující hashtagy na TikToku (TikTok, 2024)
U hashtagů lze zároveň vidět i podrobnou analytiku vývoje trendu hastagu. Na obrázku č. 3 lze vidět vývoj hastagu #audi.
Obrázek č. 3 – vývoj hastagu #audi na TikToku (TikTok, 2024)
Sentiment komentářů
Z komentářů vytvořených uživateli u svých příspěvků lze vyčíst, jaké mají produkty společnosti ohlas. Analýzou komentářů lze zjistit pozitivní i negativní reakce na produkty či služby společnosti. Další přidanou hodnotou pro společnost je možnost identifikace jejích silných a slabých stránek.
Engagement
Na úrovni jednotlivých příspěvků s originálním obsahem lze také analýzou vyvodit konkrétní výstupy pro společnost. Sledováním počtu zhlédnutí, komentářů, lajk a sdílení lze konkrétně určovat směr, kterým by se obsah budoucích příspěvků a reklam měl ubírat.
Spotřebitelské chování
TikTok umožňuje sledovat, jak uživatelé reagují na produkty či služby, a poskytuje vhled do jejich preferencí. Identifikací preferencí cílových skupin, například preferencí barvy, způsobů prezentace produktu nebo způsobů použití produktů, lze dosáhnout získání konkrétních dat potřebných pro vývoj či rozvoj produktů. Na základě reakcí audience lze také zjistit demografický a geografický profil zákazníků.
Mikrotrendy
TikTok je platforma proslulá mikrotrendy. Sledováním mikrotrendů a reakcí na ně ve formě příspevku může zajistit kompetetivní výhodu společnosti při posilování pozice značky na trhu. Mikrotrendy také mohou sloužit jako vodítko pro případný rozvoj a vývoj produktů. Reakcí mikrotrendů lze zvýšit zájem uživatelů o produkt společnosti.
Analýza konkurence
Pro zajištění kompetitivnosti společnosti je nutné v reálném čase monitorovat konkurenci a reagovat na její vývoj. Sledováním obsahu vytvořeného konkurencí mohou společnosti porovnávat výkon svých produktů s konkurencí a identifikovat oblasti, kde mohou získat výhodu.
Pro analýzu konkurence lze využít vícero způsobů.
Sentiment komentářů
Sentiment komentářů lze sledovat nejen u příspěvků společnosti, ale také u konkurence. Analýzou komentářů lze zjistit zásadní informace o konkurenci, pozitivních a negativních reakcí na jejich produkty či příspěvky. Na základě takové analýzy lze navrhnout konkrétní kroky pro společnost v oblasti rozvoje vlastních produktů.
Konkurenční benchmarking
Analýzou obsahu, který tvoří konkurence, lze identifikovat úspěšnost a neúspěšnost jednotlivých příspěvků. Na základě toho může společnost přizpůsobit svůj obsah a vyvarovat se zásadních chyb při veřejné komunikaci se zákazníky.
Analýza influencerů
Na TikToku, stejně jako na jiných sociálních sítích, se pohybují influenceři. Identifikace influencerů, kteří mohou mít přístup k cílové skupině zákazníků, umožní společnosti navázat spolupráci s klíčovými udavateli trendů.
Příklady konkrétního využití TikToku pro CI v praxi
TikTok a Oreo
Jedním z ukázkových úspěšných využití TikToku je Oreo. Značka Oreo, která vyrábí světoznámé sušenky, se rozhodla využít TikTok ke zvýšení povědomí o značce v Kambodži.
Oreo spustilo ve spolupráci s kambodžskými influencery spustila virální kampaň #TwistLickDunk challenge. Vytvořili originální píseň a taneční pohyby, které vyvolali zájem ze strany uživatel. Takto zábavným a interaktivním způsobem Oreo posílilo vztah zákazníků k jejich značce. Kampaň byla podpořena reklamou TopView, tudíž se uživatelům zobrazovala ihned po zapnutí aplikace. Po skončení hlavní kampaně Oreo pokračovalo v udržování povědomí o značce prostřednictvím reklamy zaměřené na frekvenci a dosah, čímž si zajistilo dlouhodobou přítomnost v myslích uživatelů.
Kampaň #TwistLickDunk byla úspěšná a zajistila 167 milionů zhlédnutí od milionů uživatelů. Kampaň motivovala ostatní tvůrce na TikTok k vytvoření dalších 95 tisíc videí, což je výsledkem silného zapojení a pozitivního ohlasu uživatelů. Kampaň celkem zasáhla 7,1 milinou lidí, tedy přibližně 78% všech uživatelů TikToku. Tato čísla ukazují zájem uživatelů o sledování a vytváření obsahu v rámci kampaně, což pomohlo efektivně šířit povědomí o značce Oreo mezi velkou skupinou lidí. (Alephholding)
Raynair
Dalších úspěšný příklad využití TikToku v pro získání kompetitivní výhody je letecká společnost Ryanair. Společnost Ryanair si za pomocí TikToku dokázala vybudovat silný brand awareness a oslovit široké spektrum uživatelů.
Ryanair využil humoru a kreativity, přičemž často reagoval na populární trendy a memes na TikToku. Jejich obsah například často zahrnuje vtipné situace z běžného provozu jejich aerolinie, reaguje na stereotypní situace zákazníků a využívá další kreativní nástroje, které TikTok umožňuje. Díky tomuto přístupu, který zcela opustil tradiční korporátní styl komunikace vůči zákazníků, Ryanair oslovil obsahem, který je originální ve světě aerolinií a přímo reaguje na potřeby uživatel.
Kampaň Ryanairu během pandemie COVID-19, kdy byla omezená možnost cestování, přilákala přes 1,6 milionu sledujících a získala více než 12,5 milionu lajků. To dokazuje, že TikTok pomohl společnosti zůstat v centru pozornosti i v obtížných časech. Kromě zábavy se Ryanair podařilo přesvědčit uživatele z jiných trhů, například z USA a Asie, aby se zajímali o jeho služby. (Pion)
Gymshark
Gymshark je další známá značka, která na TikToku využila vliv marketingu influencerů k budování povědomí o jejich značce. Značka Gymshark vyrábí fitness oblečení a byla založena v červnu 2012. Díky sociálním médiím se rychle se stala lídrem v tomto odvětví. Gymshark spustil kampaně zaměřené na angažovanost uživatelů v jejich kampani. Jednou z jejich významných kampaní byla #66days, která se soustředila na proměnu a civičení během 66 dní. Tato kampaň byla velmi úspěšná, přičemž dosáhla více než 193 milionů zhlédnutí a silně motivovala mnoho uživatelů, což ukazuje na silný zájem o fitness a komunitu na TikToku.
Nástoje pro analýzu TikTok
V následující části jsou uvedeny nástroje, které si koupit a jejich primární účel ve vztahu k získávání informací z TikToku.
Analytické nástroje pro sentimentální analýzu a monitoring komentářů
Brandwatch Tento nástroj umožňuje firmám monitorovat sentiment v komentářích, což je klíčové pro pochopení vnímání značky uživateli a jejich reakcí na produkty nebo služby. Poskytuje službu detailní analýzy a segmentaci komentářů. Dále také poskytuje podporu pro influencer marketing.
Hootsuite
Pomocí Hootsuite mohou firmy sledovat a analyzovat sentiment ve vztahu ke svým produktům. Hootsuite pomáhá i s managementem příspěvků na sociálních sítích. Umožňuje uživatelům plánovat a přednastavit příspěvky na sociálních sítích, takže mohou kontrolovat čas, kdy se příspěvek přidá.
Socialbakers
Socialbakers je jedním z nejpokročilejších nástrojů pro analýzu dat, webovou analytiku a marketing na vyhledávačích. Zvládá analýzu kampaní na sociálních sítích na úrovni strategií. Zároveň poskytuje vhled do konkurenčních informací. Mimo jiné taktéž umožňuje plánování a přidávání videí na TikToku.
Analýza hashtagů a trendů
TrendTok
TrendTok také umožňuje analýzu a sledování TikTok kampaní. Sleduje výkon a různé metriky jako zhlédnutí, lajky, komentáře atd. Zároveň platforma nabízí identifikaci nových trendů a populárních hashtagů.
Benchmarking konkurence
RivalIQ
Kromě měření a vizualizace dat platforma RivalIQ nabízí nástroje pro srovnávání výkonnosti, sledování konkurence a analytiku, které umožňují lépe porozumět úspěchu strategií a identifikovat oblasti, kde se značka může zlepšit.
Ahrefs
Ahrefs nabízí analýzu konkurence zahrnující sledování klíčových datových bodů, jako je růst followerů, engagement a nejvýkonnější příspěvky. Ahrefs je užitečný pro firmy, které chtějí využít analýzu konkurence a benchmarkovat úspěšné strategie a přístupy ve svých vlastních strategiích.
Závěr
TikTok se ukazuje jako nástroj, který lze využít pro získání informací o konkurenci, ale i vzhled do vlastních dat a výstupy z nich. Tyto informace lze bezprostředně využít pro zlepšení pozice značky na trhu i pro zpětnou vazbu na vlastní produkty. TikTok, jako jedna z nejrychleji rostoucích sociálních sítí, poskytuje bohaté zdroje dat o chování uživatelů, trendech a preferencích. Společnosti mohou využít analytické nástroje k monitorování sentimentu, trendů a výkonu obsahu na této platformě, což jim umožňuje rychle reagovat na změny ve spotřebitelských preferencích a a rychle reagovat na strategie konkurence. Díky schopnosti analyzovat data a sledovat konkurenci mohou společnosti získat konkurenční výhodu na trhu a lépe se přizpůsobit měnícím se podmínkám a stále vznikajícím mikrotrednům. TikTok a další sociální sítě představují klíčový prvek pro úspěšnou strategii CI.
Zdroje
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of Social Media. Business horizons, 53(1), 59-68.
Montag, C., Yang, H., & Elhai, J. D. (2021). On the psychology of TikTok use: A first glimpse from empirical findings. Frontiers in public health, 9, 641673.
V dnešní době, kdy digitální technologie zažívají výrazný rozmach, představují sociální sítě jednu z klíčových rolí při budování značky. Nejenže slouží k propagaci značky, ale také pomáhají budovat a posilovat vztah mezi značkou a jejími zákazníky. Na sociálních sítích a dalších digitálních platformách mají spotřebitelé možnost sdílet své názory, zkušenosti a očekávání. Sociální sítě tak nejsou pouze nástrojem marketingu, ale představují také cenný zdroj informací o potřebách a preferencích zákazníků. Pro značky je proto klíčové pečlivě sledovat svou online přítomnost, aby mohly udržovat pozitivní image, efektivně reagovat na zpětnou vazbu a řešit případné krizové situace.
Tento proces sledování a analýzy značky v digitálním prostředí úzce souvisí s Competitive Intelligence (CI), která se zaměřuje na systematickou analýzu trhu a konkurenčního prostředí, což firmám umožňuje předvídat trendy, identifikovat hrozby a slabé stránky konkurence a pružně reagovat na změny v odvětví. V současném dynamickém prostředí je využívání nástrojů Competitive Intelligence zásadní pro úspěch každé značky. Firmy, které dokáží efektivně pracovat se získanými daty, mají možnost lépe pochopit svou cílovou skupinu, přizpůsobovat jim své strategie a získat konkurenční výhodu.
Sběr a analýzu zmíněných dat lze provádět pomocí řady moderních nástrojů. Jedním z nich je Brandwatch, který nabízí pokročilé funkce pro analýzu sociálních médií, sledování sentimentu a predikci trendů. Brandwatch umožňuje značkám zpracovávat velké množství dat, identifikovat příležitosti pro růst a optimalizovat strategie na základě přesných a aktuálních informací. Díky tomu představuje cenného pomocníka pro značky, které chtějí zlepšovat svou pozici na trhu a efektivně reagovat na potřeby svých zákazníků.
V následující zprávě bude nástroj Brandwatch podrobně představen, včetně jeho klíčových funkcí, možností využití a způsobů, jak může firmám pomoci při analýze spotřebitelských dat a sledování značky v digitálním prostředí.
Pro vypracování zprávy byly využity především povrchové zdroje dat, které zahrnovaly primární výzkum zaměřený na analýzu webových stránek nástroje Brandwatch. Proces zahrnoval podrobný průzkum funkcí, balíčků a možností, které nástroj nabízí, a to prostřednictvím dostupných informací na oficiálních stránkách Brandwatch. K doplnění byly využity různé články, odborné recenze a diskuse na tematických fórech, které poskytly širší perspektivu ohledně praktického využití nástroje a jeho pozice na trhu.
Primární analýza se zaměřila na získání relevantních a aktuálních informací, které byly kontextualizovány a interpretovány tak, aby poskytly přehledný a ucelený pohled na nástroj Brandwatch a jeho balíčky, díky čemuž je nástroj představen ve srozumitelné a prakticky aplikovatelné formě.
Brandwatch patří mezi jeden z předních nástrojů zaměřených na sledování sociálních médií a analýzu digitálních trendů, díky čemuž umožňuje firmám monitorovat, jak je jejich značka vnímána, analyzovat sentiment zákazníků, identifikovat trendy a využívat získaná data k efektivnímu rozhodování a strategickému plánování. V roce 2024 byl Brandwatch dokonce oceněn platformou IDC MarketScape jako leader mezi nástroji pro správu a analýzu sociálních sítí. Úspěch je připisován především jeho rozsáhlým analytickým funkcím, flexibilním možnostem reportování, snadnému přizpůsobení a uživatelské přívětivosti (Brandwatch, 2024).
Za vznikem Brandwatch stojí britská společnost Runtime Collective Ltd, zabývající se webovým inženýrstvím, kterou v roce 1999 založil Giles Palmer. První výrazný produkt společnosti byl vyhledávač Magpie Search and Alert z roku 2005, který sloužil k vyhledávání dokumentů, jako jsou finanční výkazy a patenty. Vyhledávač se stal základem pro vývoj nástroje Brandwatch, jenž byl oficiálně spuštěn v roce 2007 (Powell, 2021).
Během svého růstu provedl Brandwatch několik klíčových akvizic. V roce 2014 koupil společnost PeerIndex, zaměřenou na analýzu sociálních sítí. V roce 2017 následovala akvizice nástroje BuzzSumo, známého pro marketingový výzkum a analýzu. Roku 2018 se Brandwatch spojil s konkurenční společností Crimson Hexagon a o rok později získal aplikaci Qriously, zaměřenou na mobilní marketingové průzkumy, dotazování a průzkumy. Nejvýznamnější událostí bylo v roce 2021 jeho převzetí společností Cision, která se specializuje na PR a komunikační technologie (Powell, 2021).
Dnes má Brandwatch 17 poboček po celém světě, například v New Yorku, Londýně, Berlíně, Kodani, Singapuru a Sydney. Služby poskytuje na základě předplatného a obsluhuje více než 7500 klientů. Tento globální dosah a rozsah služeb zajišťují nástroji Brandwatch pevnou pozici na trhu digitálních analytických nástrojů (Brandwatch, b.r.).
Dle webové stránky Brandwatch (Brandwatch, b.r.) nabízí nástroj balíčky čtyř různých služeb, které jsou navrženy tak, aby uspokojily různorodé potřeby uživatelů. Každý z těchto balíčků se zaměřuje na specifické aspekty monitoringu, analýzy a řízení online prostředí, čímž poskytuje firmám a organizacím komplexní podporu při práci se sociálními médii a digitálními daty.
Balíček Consumer Intelligence je komplexní nástroj, který firmám umožňuje porozumět chování spotřebitelů a získávat klíčové poznatky pro tvorbu strategií. Jeho hlavní předností je schopnost analyzovat obrovské množství dat z různých online zdrojů a poskytovat hluboké insighty pomocí pokročilé umělé inteligence. Tento balíček umožňuje efektivně monitorovat a analyzovat zmínky o značce, sledovat sentiment a identifikovat trendy, což podporuje zlepšení firemních strategií.
Jedna z hlavních funkcí, kterou balíček Consumer Intelligence nabízí, je široké spektrum zdrojů dat. Brandwatch sbírá data z více než 100 milionů zdrojů, mezi něž patří:
televizní a rádiová vysílání (téměř 3 000 kanálů ve více než 15 jazycích),
Facebook,
Instagram,
X (dříve Twitter),
Reddit,
LinkedIn,
Tumblr,
recenze (ze stránek jako např. Google Play, Apple App Store, BestBuy)
blogy, fóra, zpravodaje a další online platformy (Brandwatch, b.r.).
Kromě toho jsou data v nástroji Brandwatch shromažďovaná již od roku 2010, což umožňuje i historickou analýzu trendů.
Nasbíraná data lze třídit podle různých kritérií, například podle sentimentu (pozitivní, neutrální, negativní), geografické polohy nebo typu zdroje (sociální sítě, recenze, fóra). Uživatelům je umožněno data filtrovat podle konkrétních požadavků, díky čemuž pak mohou firmy sledovat např. pouze zmínky z určitých regionů nebo od specifických uživatelů.
Příklad kategorizace zmínek z webové stránky Brandwatch
Brandwatch využívá pokročilé nástroje umělé inteligence k analýze trendů a klíčových témat, která rezonují mezi uživateli. AI dokáže automaticky identifikovat, zda jsou zmínky o značce pozitivní, negativní nebo neutrální. Její další schopností je analyzovat vizuální obsah, např. loga na obrázcích, díky čemuž lze sledovat, jak je značka prezentována.
Příklad analýzy dat z webové stránky Brandwatch
Uživatelské rozhraní v nástroji Brandwatch lze upravovat na míru, každý uživatel si tak může dashboard uzpůsobit svým potřebám. Nasbíraná data lze navíc vizualizovat, např. pomocí grafů nebo tabulek, což usnadňuje pochopení a čitelnost dat. Příklad uživatelského dashboardu v nástroji Brandwatch je vyobrazen na obrázku Obrázek 1 Dashboard v nástroji Consumer Intelligence (Brandwatch, 2024).
Příklad dashboardu z webové stránky Brandwatch
Nasbíraná data uspořádaná do reportu mohou firmy exportovat v různých formátech (PDF, PPT, XLS) a sdílet je jak interně, tak také externě. Pomocí API lze data navíc sdílet přímo i s dalšími platformami, jako jsou CRM systémy nebo BI nástroje.
Poslední klíčovou funkcí nástroje Consumer Intelligence je automatické upozornění, které si mohou uživatelé nastavit, aby byly informováni, pokud dojde například k náhlému nárůstu negativních zmínek o značce. To umožňuje firmám včas a rychle reagovat, aby zabránili případnému poškození značky.
Balíček Constumer Intelligence mohou firmy využívat například ke sledování zmínek o novém produktu na sociálních sítích, aby mohli případně okamžitě reagovat na zpětnou vazbu. Pokud Brandwatch identifikuje rostoucí počet negativních zmínek, firma může změnit svou marketingovou strategii nebo komunikaci. Díky tomuto přístupu mohou firmy rychle reagovat na nové trendy, snižovat rizika a neustále zlepšovat zákaznickou zkušenost. Všechna rozhodnutí navíc mohou mít podložená daty.
Social Media Management představuje nástroj pro efektivní správu sociálních médií a komunikaci se zákazníky. Uživatelům pomáhá plánovat, publikovat a monitorovat obsah na různých platformách, díky čemuž mohou firmy lépe koordinovat komunikaci a rychle reagovat na interakce zákazníků. Balíček využijí především firmy, které potřebují spravovat více sociálních sítí najednou, zlepšit zákaznický servis v digitálním prostředí a zajistit konzistentní komunikaci napříč různými kanály.
Hlavní funkcí balíčku Social Media Management je centralizovaná správa účtů, díky čemuž mohou uživatelé spravovat všechny své účty na různých platformách, jako např. na Facebooku, Instagramu, X nebo Youtube, z jednoho místa. V rámci nástroje Brandwatch lze plánovat a publikovat příspěvky na různé sociální sítě současně. Všechny zveřejněné i plánované příspěvky se navíc zobrazují v jednom kalendáři, aby měla značka o všem přehled. Toto sdílení usnadňuje týmovou spolupráci a podporuje efektivní workflow. Přímo v Brandwatch si můžou členové přiřazovat úkoly, sledovat stavy projektů a schvalovat obsah před jeho publikací.
Ukázka kalendáře příspěvků z webové stránky Brandwatch
Aby mohla firma optimalizovat obsah svých příspěvků na základě zájmů a očekávání cílové skupiny, je třeba provádět analýzu výkonu obsahu. I ta je nabízena jako součást balíčku Social Media Management, jelikož Brandwatch poskytuje detailní přehled o úspěšnosti zveřejněných příspěvků, metrikách zapojení (engagement), dosahu (reach) a dalších ukazatelích. Nástroj výsledky rovnou porovná s konkurencí a ukáže tak firmám, jak silný má značka hlas na trhu.
Příklad analýzy příspěvků z webové stránky Brandwatch
Kromě toho nástroj umožňuje monitorovat zmínky značky, klíčová témata a interakce v reálném čase, díky čemuž mohou firmy rychle reagovat na dotazy, problémy nebo příležitosti.
Mezi významné sociální sítě, které lze přes Brandwatch spravovat, patří:
TikTok,
Facebook,
Instagram,
X (dříve Twitter),
LinkedIn,
WhatsApp,
Facebook Messenger,
Youtube,
Google Business Profile,
Salesforce,
a další.
Nástroj však neumožňuje pouze správu sociálních sítí z hlediska obsahu, ale umožňuje také spravovat komunikaci se zákazníky na jednom místě. Všechny zprávy má uživatel v jedné schránce v nástroji Brandwatch, a to i napříč platformami. Uživatel tak nemusí pravidelně kontrolovat notifikace na všech svých účtech, protože na místo toho mu chodí všechny do jedné jediné schránky.
Ukázka notifikací z webové stránky Brandwatch
Díky balíčku Social Media Management mohou firmy v případě negativních komentářů nebo krizových situací na sociálních sítích rychle zasáhnout a minimalizovat tak reputační riziko. Rychlé reakce na dotazy zákazníků a poděkování za zpětné vazby mohou významně zlepšit zákaznickou zkušenost se značkou, díky čemuž se posiluje loajalita zákazníka.
Pro firmy by se mohl balíček hodit především při plánování rozsáhlé kampaně na více platformách, protože možnost spravovat a koordinovat vše z jednoho místa by významně ulehčila a urychlila práci.
Firmy, které chtějí mít přehled mediálních zmínkách, trendech a celkovém pokrytí své značky nebo konkurence, mohou využít balíček Media Intelligence & Insight. Nástroj umožňuje shromažďovat a analyzovat data z širokého spektra zdrojů – od digitálních platforem, jako jsou zpravodajské servery, blogy a podcasty až po tradiční média, jako televizní nebo rádiová vysílání. Díky tomu poskytuje firmám klíčové informace, které mohou využít při svém strategickém rozhodování. Balíček je ideální pro firmy usilující o efektivní monitoring toho, co se o jejich značce, produktu nebo konkurenci říká ve veřejném prostoru.
Hlavní předností tohoto balíčku je pokročilé sledování zmínek o značkách, produktech či konkurentech napříč různými mediálními kanály. Brandwatch využívá moderní technologie pro monitoring tisíců televizních a rádiových kanálů ve více jazycích po celém světě. Data následně analyzuje a poskytuje detailní přehled o jejich dosahu, sentimentu i klíčových trendech. Tím pomáhá firmám lépe pochopit, jak jejich značka rezonuje u cílové skupiny a na jaké vlivy by se měly zaměřit.
Důležitou funkcí je možnost nastavení upozornění na významné mediální události, díky čemuž může firma okamžitě reagovat na krizové situace nebo problematické zmínky, což je zásadní pro ochranu reputace značky. Balíček dále podporuje analýzu konkurence, kdy mohou firmy porovnávat mediální pokrytí konkurenčních značek, identifikovat, jak si vedou ve srovnání s jejich značkou, a následně optimalizovat své PR kampaně. Díky získaným datům mohou také efektivněji cílit na komunikační kanály a reagovat na aktuální trendy v médiích.
Balíček Influencer Marketing pomáhá firmám nejen identifikovat vhodné influencery pro spolupráci v rámci jejich marketingových aktivit, ale také usnadňuje budování dlouhodobých vztahů, které přinášejí strategické výhody a posilují pozici firmy na trhu. Poskytuje komplexní řešení pro vyhledávání relevantních influencerů, monitorování jejich aktivit a vyhodnocování výsledků spolupráce, což výrazně pomáhá maximalizovat efektivitu kampaní.
Jednou z klíčových funkcí balíčku Influencer Marketing je možnost vyhledávání influencerů podle konkrétních témat, klíčových slov nebo demografických údajů. Algoritmy Brandwatch analyzují metriky, jako jsou dosah, zapojení a vliv na cílové publikum, a vyhodnocují důvěryhodnost a kvalitu jednotlivých influencerů. Díky tomu mohou firmy snadno najít partnery, kteří odpovídají jejich hodnotám a marketingovým cílům.
Jak vypadá vyhledávání influencerů dle webové stránky Brandwatch
Balíček zároveň usnadňuje správu spolupráce s influencery – od plánování a realizace kampaní až po sledování jejich vývoje na různých platformách, jako jsou TikTok, Facebook, Instagram, X, YouTube a Twitch. Brandwatch umožňuje efektivní komunikaci s influencery, sledování plnění dohodnutých podmínek a okamžitý přístup k datům o výkonnosti kampaní. Po ukončení spolupráce poskytuje přehledy, které pomáhají měřit návratnost investic do influencer marketingu a optimalizovat marketingové výdaje.
Ukázka analýzy influencerských kampaní z webové stránky Brandwatch
Krom toho nabízí Brandwatch v rámci balíčku monitoring obsahu influencerů, včetně zmínek o značce, a umožňuje tak firmám sledovat trendy v oboru.
Příklady využití zahrnují například hledání nových influencerů k oslovení nových segmentů zákazníků nebo rozšíření dosahu kampaní. Firmy mohou také efektivně analyzovat, které spolupráce přinášejí největší přidanou hodnotu, a zaměřit se na ty nejvýhodnější.
Na svých oficiálních stránkách Brandwatch nezveřejňuje konkrétní ceny svých balíčků, protože cenová politika je přizpůsobena potřebám každého klienta. Brandwatch daný přístup odůvodňuje tím, že konečná cena závisí na rozsahu použití, počtu uživatelů, typu datových zdrojů a zvolených funkcí.
Dle Zaidiho (2024) jde však o jeden z nejdražších nástrojů na trhu. Náklady službu Brandwatch se pohybují od 800 do 3000 dolarů ročně, přičemž u rozsáhlejšího použití mohou být ceny i vyšší. Toto cenové rozpětí potvrzuje také Čuljak (2024) a TrustRadius (2023). Vysoké náklady dělají z Brandwatche nástroj, který je vhodný zejména pro velké podniky, zatímco pro malé firmy bývá méně dostupný.
Stejně jako každý jiný nástroj, i Brandwatch má své silné a slabé stránky. Níže je sepsán přehled klíčových výhod a nevýhod, které mohou pomoci pochopit, jak může nástroj přispět k efektivnějšímu řízení a sledování značky v digitálním prostředí. Zároveň upozorňuje na potenciální omezení, která mohou ovlivnit jeho vhodnost pro různé typy podniků.
Přesná analýza sentimentu: – schopnost interpretovat tón a kontext konverzací na sociálních sítích; – rozsáhlé pokrytí dat a užitečné analytické dashboardy, které přetvářejí složitá data do srozumitelných vizuálů (Hood, 2024).
Komplexní a uživatelsky přívětivé funkce: – pokročilé schopnosti umělé inteligence, široké spektrum datových zdrojů a škálovatelnost přizpůsobená potřebám různých firem (futurepedia, 2024); – přizpůsobitelné dashboardy, monitorování v reálném čase a robustní funkce, jako je identifikace influencerů nebo monitorování konkurence (Software Advice, b.r.).
Praktická správa a integrace: – velké množství integrací s dalšími platformami, upozornění v reálném čase a obsáhlé reporty o publiku (Marvin & Watts, b.r.).
Nevýhody
Vysoké náklady: – Brandwatch patří mezi dražší nástroje na trhu, což může být problém především pro malé a střední podniky (Čuljak, 2024; Marvin & Watts, b.r.); – cenová struktura je často nejasná a náklady za prémiové služby jsou vysoké (futurepedia, 2024).
Složitost používání: – pro nové uživatele může být obtížný k naučení kvůli množství sofistikovaných funkcí a své komplexnosti (Hood, 2024); – některé reporty neodpovídají ceně služby a analýza sentimentu může být občas problematická (Software Advice, b.r.).
Zákaznická podpora a technická omezení: – pomalá odezva zákaznické podpory, omezená integrace s některými specializovanými platformami a technické problémy, jako je kompatibilita (Hood, 2024; Marvin & Watts, b.r.).
Brandwatch představuje silný nástroj, který nabízí široké spektrum funkcí a vysokou škálovatelnost, avšak jeho cena a náročnost na užívání mohou omezit jeho využitelnost pro menší organizace. Při výběru nástroje je proto důležité zvážit specifické potřeby firmy a zvážit, zda přínosy převáží nad náklady a potenciálními komplikacemi.
Nástroj Brandwatch představuje významný přínos pro firmy, které chtějí efektivně sledovat svou konkurenci a řídit reputaci značky. Jeho hlavní přínosy spočívají v komplexní analýze dat, schopnosti monitorovat mediální zmínky a identifikovat trendy v reálném čase. Pokročilé funkce, jako je analýza sentimentu a využití umělé inteligence, umožňují firmám získávat klíčové informace, které mohou sloužit jako podklad pro strategická rozhodnutí. Díky širokému rozsahu zdrojů dat a uživatelsky přívětivému rozhraní zjednodušuje Brandwatch práci marketingovým a analytickým týmům.
Analýza digitálního prostředí hraje v současném dynamickém obchodním prostředí klíčovou roli. Umožňuje firmám nejen reagovat na aktuální trendy, ale i předvídat vývoj na trhu. Sleduje zákaznické preference, sentiment veřejnosti i aktivity konkurence, což výrazně přispívá k budování konkurenční výhody. Vzhledem k nárůstu množství dostupných dat se stává analýza digitálního prostředí nezbytností pro firmy všech velikostí, které chtějí být relevantní a efektivní. Pro efektivní využití nástrojů, jako je Brandwatch, je zásadní jejich integrace do firemní strategie. Analýza digitálního prostředí by se měla promítat v rozhodování napříč odděleními, například marketingu, PR nebo zákaznické podpory. Klíčem je pravidelný monitoring dat a využití analytických výstupů pro konkrétní kroky, jako je optimalizace kampaní, zlepšení produktů nebo zacílení na nové segmenty trhu. Přestože je Brandwatch finančně nákladnější, jeho přidaná hodnota může výrazně posílit strategické rozhodování a celkový výkon firmy.
Competitive Intelligence (CI) je schopnost shromažďovat, analyzovat a využívat informace získané o konkurentech, zákaznících a dalších faktorech trhu, které přispívají ke konkurenční výhodě podniku (Bloomenthal, 2022). Kromě podpory podniků v dosažení konkurenčních výhod může CI také hrát klíčovou roli v investičním rozhodování. Pomáhá investorům zaměřit se na dlouhodobé investice namísto krátkodobých, oportunistických sázek tím, že identifikuje odvětví s potenciálem růstu a sladí investice s budoucí dynamikou trhu (Octopus Intelligence, 2024).
V této souvislosti jsou kryptoměny příkladem investic, které navzdory své spekulativní povaze a vysokým rizikům získaly značnou pozornost investorů. Kryptoměny získaly pověst nestabilních investic kvůli vysokým ztrátám investorů způsobeným podvody, hackerskými útoky, chybami a volatilitou. Kromě tržních rizik spojených se spekulativními aktivy by si investoři do kryptoměn měli být vědomi dalších rizik, jako jsou regulační rizika, rizika protistrany, manažerská rizika, programátorská rizika a manipulace trhem. Navzdory těmto rizikům kryptoměny zaznamenaly výrazný cenový nárůst, přičemž celková tržní kapitalizace vzrostla na přibližně 2,4 bilionu dolarů. I přes spekulativní povahu tohoto aktiva někteří lidé dosáhli značných zisků díky investicím do kryptoměn v rané fázi jejich vývoje (Investopedia,2024).
Vzhledem k těmto rizikům a příležitostem v kryptoměnovém sektoru je cílem tohoto článku poskytnout přehled metod CI, které mohou být využity investory k podpoře jejich investičních rozhodnutí a minimalizaci rizik. Článek se zaměří na identifikaci a analýzu klíčových metod CI, jejich aplikaci v kontextu kryptoměnového trhu, využití těchto nástrojů při hodnocení rizik, příležitostí a tržních trendů.
Metody
V rámci přehledu literatury byly prozkoumány existující odborné články zaměřené na využívání CI v investičních rozhodnutích, přičemž konkrétní aplikace CI v kryptoměnovém sektoru byly ve studiích omezené. Tato literatura se zaměřuje na přístupy k použití CI pro analýzu tržních dat, konkurence a dalších faktorů, které ovlivňují investiční prostředí. Vzhledem k tomu, že neexistovala dostatečná literatura zaměřená výhradně na CI v kryptoměnách, byla použita obecná literatura o aplikaci CI v investičním sektoru, která byla následně adaptována pro potřeby kryptoměnového trhu.
Byly identifikovány klíčové informační zdroje, které poskytují relevantní data o kryptoměnách. Mezi tyto zdroje byly zařazeny platformy jako CoinMarketCap, CoinGecko, X, Reddit a Telegram. CoinMarketCap a CoinGecko jsou známé svými podrobnými informacemi o cenách kryptoměn, tržní kapitalizaci a objemu obchodů, zatímco X a Reddit slouží k monitorování diskusí a sentimentu komunity. Telegram je oblíbený mezi kryptoměnovými investory pro rychlé aktualizace a analýzy od odborníků a influencerů.
Další část se zaměřila na klíčové analytické nástroje pro podporu investičních rozhodnutí v kryptoměnovém sektoru. Byly prozkoumány dvě hlavní metody: technická analýza a analýza sentimentu. Technická analýza pomáhá při analýze tržních trendů, cenových grafů a technických indikátorů. Tato metoda je neocenitelná při předpovědi cenových pohybů na základě historických dat. Analýza sentimentu se zaměřuje na hodnocení nálady trhu na základě aktivit na sociálních médiích a diskusních platformách, což může poskytnout cenné informace o možných tržních pohybech.
Výsledky
CI je jednim z nástrojů při rozhodování v oblasti investic. Pomáha nejen analyzovat tržní trendy a chování konkurentů, ale také identifikovat nové příležitosti a minimalizovat rizika. Tato přístupy lze efektivně přizpůsobit i dynamickému prostředí kryptoměn, které nabízí značný potenciál růstu, ale zároveň vyžaduje hluboké porozumění specifickým faktorům ovlivňujícím tento sektor. V této části se zaměříme na to, jak lze metody CI aplikovat v investicích obecně i kryptoměnovém ekosystému.
Využití metod CI pro investice obecně a jejich přizpůsobení krypto sektoru
CI můžeme využívat ke sledování makrotrendů a geopolitických změn. To je obzvláště důležité pro identifikaci regulačních změn na rozvíjejících se trzích. CI může odhalit signály, že určité země zvažují reformy, které zmírní omezení zahraničních investic a otevřou své trhy zahraničním správcům aktiv. Pokud tuto příležitost využijeme včas, můžeme zřídit místní kanceláře a navázat vztahy s klíčovými zainteresovanými stranami dříve, než konkurence zareaguje. Následně lze vyvíjet investiční produkty v oblasti akcií a dluhopisů rozvíjejících se trhů. Tento přístup nám umožní stát se prvním hybatelem v regionu s velkým růstem, pomůže společnosti vytěžit z nových investičních toků a získat na těchto trzích značnou konkurenční výhodu (Octopus Intelligence, 2024).
Podobný přístup lze aplikovat i na kryptoměny. CI zde může pomáhat při analýze trendů a predikci vývoje trhu. Například sledování legislativních změn týkajících se regulace kryptoměn, jako jsou přístupy vlád k danění a bezpečnosti digitálních aktiv, může odhalit atraktivní příležitosti pro investice.
Mohli bychom využít competitive intelligence (CI) ke sledování investičních strategií konkurentů, výkonnosti jejich fondů a toků kapitálu do různých tříd aktiv. Zjistíme například, že někteří konkurenti zvyšují své investice do technologických akcií, zejména v oblastech polovodičů a umělé inteligence, což je poháněno rostoucí poptávkou po pokročilých výpočetních technologiích a automatizaci. Na základě těchto poznatků můžeme provést hlubší analýzu technologického sektoru a identifikovat podhodnocené společnosti s vysokým potenciálem růstu, zejména v oblastech umělé inteligence a strojového učení. Přesměrování části našeho portfolia do těchto perspektivních sektorů nám umožní těžit z probíhajícího technologického boomu. Takové strategické rozhodnutí založené na CI nám pomáhá nejen překonávat benchmarky, ale také poskytovat našim klientům nadstandardní výnosy (Octopus Intelligence, 2024).
Dále lze využít CI k monitorování technologických inovací v kryptosvětě. Například objevení nových blockchainových protokolů, které řeší problémy škálovatelnosti a bezpečnosti, může poskytnout důležité informace dříve, než tyto technologie dosáhnou masového přijetí. Identifikace perspektivních projektů, jako jsou decentralizované finanční platformy (DeFi) nabízející staking, může představovat významnou příležitost pro dlouhodobé investice.
Klíčové zdroje informací pro investory do kryptoměn
Pro efektivní investování do kryptoměn je klíčové využívat spolehlivé a aktuální zdroje informací. Tyto platformy umožňují investorům sledovat tržní trendy, analyzovat data a získávat důležité poznatky, které podporují rozhodování.
CoinMarketCap
CoinMarketCap (https://coinmarketcap.com), jedna z největších databází kryptoměn, nabízí širokou škálu informací, včetně cenových dat, tržní kapitalizace, objemu obchodování, historických cenových grafů a dalších metrik, které jsou pro investory nezbytné. Platforma se specializuje na agregování dat z tisíců kryptoměn a tokenů, což ji činí jedním z nejrozsáhlejších a nejpřesnějších zdrojů informací o kryptoměnových trzích. Kromě základních dat o kryptoměnách poskytuje CoinMarketCap i nástroje pro analýzu trhů, sledování cen v reálném čase, hodnocení rizikových faktorů a predikci cenových trendů. Díky těmto funkcím může investor získat podrobné analýzy a ucelený přehled o stavu trhu.
CoinGecko (https://www.coingecko.com) je dalším oblíbeným nástrojem, který se zaměřuje na poskytování rozsáhlých informací o kryptoměnách a blockchainových projektech. CoinGecko se liší tím, že nabízí více než jen základní informace o cenách a tržní kapitalizaci. Poskytuje také podrobné metriky o likviditě, komunitních aktivitách a vývoji jednotlivých projektů. Platforma nabízí i nástroje pro sledování DeFi (decentralizovaných financí) a NFT (non-fungible tokens), což je pro investory zaměřené na inovace a nové příležitosti v kryptosvětě důležité.
Sociální sítě jako jsou X (https://x.com/), Reddit (https://www.reddit.com/) a Telegram (https://telegram.org), což je v podstatě messenger, se staly centry pro sdílení názorů, analýz a spekulací v kryptoměnové komunitě. Investoři a analytici sledují tyto platformy, aby získali přehled o novinkách týkajících se jednotlivých kryptoměn a blockchainových projektů, a aby se dozvěděli o potenciálních změnách v legislativě nebo nových trendech.
X je jednou z nejrychlejších a nejaktivnějších sociálních sítí, kde se diskuse o kryptoměnách odehrávají v reálném čase. Mnozí odborníci, vývojáři a investoři sdílejí své názory, analýzy a predikce o cenách kryptoměn. Hashtagy umožňují snadno sledovat relevantní témata a zůstat informován o změnách na trhu.
Reddit má několik komunitních fór (subredditů), které se zaměřují na kryptoměny, jako jsou r/CryptoCurrency nebo r/Bitcoin. Na těchto fórech mohou uživatelé diskutovat o novinkách, analýzách a spekulacích týkajících se různých kryptoměn. Reddit je také skvélé pro získání názoru širší komunity, která může nabídnout alternativní pohledy na aktuální situaci na trhu.
Telegram je velmi populární mezi kryptoměnovými komunitami, protože umožňuje vytváření soukromých kanálů a skupin, kde se sdílí informace o konkrétních kryptoměnách nebo projektech. Mnozí odborníci a influencerové zde komunikují se svými sledujícími a sdílejí novinky a predikce.
Kromě přístupu ke kvalitním zdrojům informací hrají v investičním procesu zásadní roli analytické nástroje. Tyto nástroje umožňují investorům hloubkovou analýzu dat, predikci tržních pohybů a lepší pochopení sentimentu trhu.
Technická analýza
Technická analýza je jedním z klíčových nástrojů, který pomáhá investorům orientovat se v prostředí kryptoměnového trhu. Technická analýza je proces použití historických cenových dat k pokusu o předpovědi pravděpodobného budoucího směru cen. Technik má k dispozici mnoho nástrojů. Všechny jsou odvozeny od ceny a/nebo objemu (Opeyemi Amure, 2024).
V kryptoměnovém sektoru, který je znám svou vysokou mírou volatility a rychlými změnami na trhu, hraje technická analýza zásadní roli při rozhodování o investicích. Pomocí různých indikátorů, jako jsou klouzavé průměry, RSI (Relative Strength Index), MACD (Moving Average Convergence Divergence) a dalších, mohou investoři identifikovat klíčové úrovně podpory a odporu, obchodní signály a potenciální bodové zvraty. Tato analýza se tak stává součástí širšího procesu CI, kdy shromážděná data z minulosti poskytují cenné informace pro rozhodování v reálném čase.
Analýza sentimentu
Provádění analýzy sentimentu v kryptoměnovém sektoru v podstatě kopiruje celý cyklus CI. Tento proces zahrnuje shromažďování, analýzu a interpretaci informací, které mohou poskytnout konkurenční výhodu. V kontextu kryptoměn se analýza sentimentu zaměřuje na hodnocení veřejného vnímání trhu, což pomáhá investorům předvídat pohyby cen a identifikovat potenciální investiční příležitosti.
V kryptoměnovém sektoru, známém svou vysokou volatilitou a neustále se měnícími podmínkami, je analýza sentimentu klíčová. Metoda zahrnující analýzu textových dat z různých médií, diskusních fór a sociálních sítí umožňuje identifikovat, jak je určité aktivum vnímáno veřejností, což ovlivňuje cenový vývoj. Pozitivní nebo negativní sentiment mohou signalizovat rostoucí nebo klesající zájem o konkrétní kryptoměnu, což následně formuje investiční rozhodnutí.
Analýza sentimentu je zejména užitečná pro krátkodobé investory, kteří potřebují rychle reagovat na změny na trhu. Skenuje obrovské objemy dat a určuje sentiment trhu pomocí technik strojového učení (ML) a zpracování přirozeného jazyka (NLP). Automatizované nástroje pro analýzu sentimentu dokážou zpracovávat obrovské množství dat a poskytovat cenné informace o aktuálním sentimentu, což napomáhá přijímat informovaná investiční rozhodnutí (Blockchain Council, 2024).
Závěr
CI představuje účinný nástroj pro podporu investičních rozhodnutí nejen v tradičních sektorech, ale i v dynamickém prostředí kryptoměnového trhu. Analýzou tržních trendů, identifikací příležitostí a minimalizací rizik pomocí CI mohou investoři činit informovanější a strategická rozhodnutí. V kontextu kryptoměn CI pomáhá sledovat legislativní změny, technologické inovace a sentiment trhu, což je klíčové pro úspěšné navigování v tomto vysoce volatilním odvětví.
Použití metod CI, jako jsou analýza sentimentu a technická analýza, umožňuje efektivně reagovat na změny na trhu a identifikovat perspektivní projekty a sektory s vysokým potenciálem růstu. S vhodnými informačními zdroji, jako jsou CoinMarketCap a CoinGecko, a využitím sociálních sítí mohou investoři získat komplexní přehled o trhu a podpořit tak svá investiční rozhodnutí. CI se tak stává nepostradatelným pomocníkem při maximalizaci výnosů a minimalizaci rizik v prostředí, které je stále více ovlivněno technologickým pokrokem a globálními změnami.
Abychom poskytli co nejlepší služby, používáme k ukládání a/nebo přístupu k informacím o zařízení, technologie jako jsou soubory cookies. Souhlas s těmito technologiemi nám umožní zpracovávat údaje, jako je chování při procházení nebo jedinečná ID na tomto webu. Nesouhlas nebo odvolání souhlasu může nepříznivě ovlivnit určité vlastnosti a funkce.
Funkční
Always active
Technické uložení nebo přístup je nezbytně nutný pro legitimní účel umožnění použití konkrétní služby, kterou si odběratel nebo uživatel výslovně vyžádal, nebo pouze za účelem provedení přenosu sdělení prostřednictvím sítě elektronických komunikací.
Předvolby
Technické uložení nebo přístup je nezbytný pro legitimní účel ukládání preferencí, které nejsou požadovány odběratelem nebo uživatelem.
Statistické
Technické uložení nebo přístup, který se používá výhradně pro statistické účely.Technické uložení nebo přístup, který se používá výhradně pro anonymní statistické účely. Bez předvolání, dobrovolného plnění ze strany vašeho Poskytovatele internetových služeb nebo dalších záznamů od třetí strany nelze informace, uložené nebo získané pouze pro tento účel, obvykle použít k vaší identifikaci.
Marketingové
Technické uložení nebo přístup je nutný k vytvoření uživatelských profilů za účelem zasílání reklamy nebo sledování uživatele na webových stránkách nebo několika webových stránkách pro podobné marketingové účely.
