Zastosowanie AI do analizy strategii konkurencji i pozycji rynkowej (Artificial Intelligence - Competitive Advantage)
Zastosowanie AI do analizy strategii konkurencji i pozycji rynkowej (Artificial Intelligence - Competitive Advantage)
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaBiznes / Zarządzanie przedsiębiorstwem
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnychwsparcie dla pracodawców i ich pracowników
- Grupa docelowa usługi
Osoby chcące uzyskać certyfikat poświadczający uzyskanie kompetencji w zakresie zastosowania AI do analizy strategii konkurencji i pozycji rynkowej na poziomie średniozaawansowanym wyższym.
- Minimalna liczba uczestników5
- Maksymalna liczba uczestników10
- Data zakończenia rekrutacji04-09-2024
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi16
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem szkolenia jest przygotowanie uczestników do skutecznego wykorzystania AI w analizie konkurencji. Po ukończeniu kursu uczestnicy będą umieli stosować techniki AI do zbierania i przetwarzania danych o konkurencji, analizy sentymentu i opinii klientów, monitorowania rynku, analizy działań marketingowych, strategii cenowych oraz innowacyjności konkurencji. Uczestnicy zdobędą praktyczne umiejętności w tworzeniu modeli predykcyjnych, mapowaniu ekosystemu branżowego oraz zarządzaniu danymi.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
---|---|---|
Efekty uczenia się Posługuje się technikami i narzędziami AI do analizy konkurencji | Kryteria weryfikacji Definiuje i charakteryzuje główne techniki i narzędzia AI używane do analizy konkurencji.Praktyczne wykorzystanie narzędzi AI w symulowanym środowisku. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Stosuje algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w analizie konkurencji | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia podstawowe koncepcje i algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.Praktyczne zastosowanie wybranych algorytmów w analizie danych konkurencyjnych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Zbiera i przetwarza dane konkurencji | Kryteria weryfikacji Identyfikuje źródła danych o konkurencji.Stosuje metody pozyskiwania i wstępnej obróbki danych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Wykorzystuje narzędzia NLP do analizy opinii o konkurencjiMonitoruje rynek i przewiduje trendy rynkowe za pomocą AI | Kryteria weryfikacji Charakteryzuje narzędzia NLP i ich zastosowanie w analizie sentymentu.Przeprowadza analizę opinii klientów przy użyciu narzędzi NLP. Opisuje techniki monitorowania rynku i przewidywania trendów. Praktycznie stosuje techniki AI do monitorowania zmian na rynku. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Analizuje działania marketingowe konkurencji z użyciem AIIdentyfikuje kluczowych graczy rynkowych i analizuje ich strategie | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia techniki monitorowania i analizy polityki cenowej.Przeprowadza analizę cen konkurencji przy użyciu narzędzi AI. Charakteryzuje metody analizy pozycji rynkowej i strategii konkurentów. Tworzy profil kluczowego gracza rynkowego. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Profiluje klientów konkurencji za pomocą technik AI | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia metody analizy bazy klientów konkurencji.Stosuje AI do tworzenia profili klientów konkurencji. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Analizuje działania badawczo-rozwojowe konkurencjiTworzy mapy ekosystemów branżowych i analizuje powiązania między firmami | Kryteria weryfikacji Opisuje metody monitorowania działań R&D konkurentów.Stosuje narzędzia AI do analizy działań badawczo-rozwojowych. Wyjaśnia metody tworzenia map ekosystemów. Praktycznie stosuje AI do tworzenia map ekosystemów branżowych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Analizuje innowacyjność konkurencji z użyciem AI | Kryteria weryfikacji Charakteryzuje metody analizy patentów i innowacji technologicznych.Przeprowadza analizę innowacyjności wybranego konkurenta. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Stosuje modele predykcyjne do przewidywania działań konkurencji | Kryteria weryfikacji Wyjaśnia koncepcje modeli predykcyjnych.Tworzy i interpretuje modele predykcyjne działań konkurencji. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Zarządza jakością danych w kontekście analizy konkurencji | Kryteria weryfikacji Opisuje metody zapewnienia jakości danych.Praktycznie stosuje techniki zarządzania jakością danych. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Analizuje przypadki praktycznego wykorzystania AI do budowania przewagi konkurencyjnej | Kryteria weryfikacji Charakteryzuje skuteczne przypadki użycia AI.Analizuje i interpretuje konkretne studia przypadków. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Zastosowuje zdobytą wiedzę w rzeczywistych sytuacjach biznesowych | Kryteria weryfikacji Uczestniczy w warsztatach i projektach praktycznych.Rozwiązuje zadania praktyczne na podstawie zdobytej wiedzy. | Metoda walidacji Wywiad swobodny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
- Wprowadzenie do analizy konkurencji za pomocą AI. Przegląd technik i narzędzi AI używanych do analizy strategii konkurencyjnej.
- Podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia w kontekście analizy konkurencji. Kluczowe koncepcje i algorytmy.
- Zbieranie i przetwarzanie danych konkurencji. Źródła danych, metody ich pozyskiwania i wstępna obróbka.
- Analiza sentymentu i opinie klientów. Wykorzystanie narzędzi NLP (Natural Language Processing) do analizy opinii o konkurencji.
- Monitoring rynku i trendów rynkowych za pomocą AI. Techniki wykorzystywane do monitorowania zmian na rynku i przewidywania przyszłych trendów.
- Analiza działań marketingowych konkurencji. Wykorzystanie AI do analizy kampanii marketingowych konkurentów.
- Analiza strategii cenowej konkurencji. Techniki AI do monitorowania i analizy polityki cenowej konkurentów.
- Identyfikacja kluczowych graczy rynkowych i ich strategii. Metody analizy pozycji rynkowej i strategii największych konkurentów.
- Profilowanie klientów konkurencji. Techniki AI do analizy bazy klientów konkurencji i ich preferencji.
- Analiza działań R&D konkurencji. Jak AI może pomóc w monitorowaniu i analizie działań badawczo-rozwojowych konkurentów.
- Mapowanie ekosystemu konkurencyjnego. Wykorzystanie AI do tworzenia map ekosystemów branżowych i analizowania powiązań między firmami.
- Ocena innowacyjności konkurencji. Analiza patentów, publikacji i innowacji technologicznych z użyciem AI.
- Wykorzystanie AI do przewidywania działań konkurencji. Modele predykcyjne i scenariusze przyszłych działań konkurentów.
- Zarządzanie danymi i ich jakością w kontekście analizy konkurencji. Metody zapewnienia wysokiej jakości danych używanych w analizie.
- Case studies. Praktyczne przykłady skutecznego wykorzystania AI do budowania przewagi konkurencyjnej.
- Projekty praktyczne i warsztaty. Ćwiczenia praktyczne i projekty, które pozwolą uczestnikom zastosować zdobytą wiedzę w rzeczywistych sytuacjach biznesowych.
Harmonogram
Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 6 Otwarcie szkolenia. | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 11-09-2024 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 08:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 6 Wprowadzenie do analizy konkurencji za pomocą AI, Podstawy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, Zbieranie i przetwarzanie danych konkurencji - zajęcia z przerwami | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 11-09-2024 | Godzina rozpoczęcia 08:15 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:45 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 6 Analiza sentymentu i opinie klientów, Monitoring rynku i trendów rynkowych, Analiza działań marketingowych konkurencji, Profilowanie klientów konkurencji - zajęcia z przerwami | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 11-09-2024 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 6 Analiza działań R&D, mapowanie ekosystemu, ocena innowacyjności i przewidywanie działań konkurencji - zajęcia z przerwami | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 12-09-2024 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 6 Zarządzanie danymi i ich jakością, Studia przypadków i warsztaty praktyczne - zajęcia z przerwami | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 12-09-2024 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:15 | Liczba godzin 03:15 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 6 Zakończenie szkolenia, egzamin. | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 12-09-2024 | Godzina rozpoczęcia 15:15 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 00:45 |
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto2 400,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto2 400,00 PLN
- Koszt osobogodziny brutto150,00 PLN
- Koszt osobogodziny netto150,00 PLN
Prowadzący
Prowadzący
Dariusz Klimowski
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymają materiały w dniu świadczenia usługi rozwojowej, po zakończeniu szkolenia w wersji PDF, tj.: prezentacja multimedialna oraz scenariusze.
Uczestnicy otrzymują certyfikat poświadczający uzyskanie kompetencji w zakresie zastosowania AI do analizy strategii konkurencji i pozycji rynkowej na poziomie średniozaawansowanym wyższym.
Warunki uczestnictwa
Warunkiem uczestnictwa jest zapisanie uczestnika na usługę rozwojową przez profil instytucjonalny.
Uczestnik zobowiązany jest stawić się w wyznaczonym terminie realizacji usługi.
Warunkiem uczestnictwa jest również wyrażenie zgody uczestnika na udział w monitoringu szkolenia, tym samym wyrażają zgodę na utrwalenie swojego wizerunku w formie zrzutów ekranu, które będą wykonywane podczas szkolenia. Zrzuty ekranu wykonywane są na potrzeby kontroli/monitoringu oraz wewnętrznej dokumentacji usługodawcy.
Informacje dodatkowe
Termin rozpoczęcia usługi może ulec zmianie oraz może zostać dostosowany do potrzeb uczestników po uprzednim kontakcie z Dostawcą Usługi - Międzynarodowym Instytutem Outsourcingu.
W przypadku udziału w szkoleniu z dofinansowaniem cena szkolenia jest zwolniona z VAT. Natomiast, jeśli uczestnictwo w szkoleniu odbywa się bez dofinansowania, do ceny należy doliczyć 23% VAT.
Każdy uczestnik otrzymuje dodatkowo pakiet 3 godzin wsparcia doradczego po zakończeniu szkolenia w odniesieniu do swojego stanowiska pracy lub w odniesieniu do organizacji, w której pracuje.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Warunki techniczne niezbędne do usługi zdalnej:
1. Narzędzie MS Teams (przed rozpoczęciem usługi uczestnik otrzymuje link, który pozwoli dołączyć do szkolenia).
2. Wymagania sprzętowe - komputer z łączem internetowym.
3. Łącze sieciowe 3G, 4G / LTE ; 2,5 Mb/s.
4. Oprogramowanie - nie ma konieczności instalowania żadnego dodatkowego oprogramowania.
Link umozliwiający udział w usłudze rozwojowej bedzie aktywny przez cały czas trwania szkolenia.
Sprzęt, oprogramowanie i wyposażenie niezbędne do prowadzenia procesu dydaktycznego:
1. Sprzęt komputerowy zapewniający dostęp do platform i technologii chmurowych,
2. Materiały dydaktyczne w formacie PDF.