Case Study: Trend Scouting mit Researchlys AI Agents

So automatisierte ein Mittelständler mit Researchlys AI Agent für Trend Scouting die Identifikation von Megatrends und Wachstumsfeldern.

Die Herausforderung: effizientes Trend Scouting

Das Innovationsteam eines mittelständischen Konsumgüterherstellers stand vor der Aufgabe, relevante Megatrends und Marktveränderungen frühzeitig zu erkennen – eine zeitintensive Herausforderung, vor allem neben laufenden Produktentwicklungen und Tagesgeschäft. Manuelle Trendrecherche, das Sortieren und Bewerten von unzähligen Quellen und wechselnden Marktdaten banden zahlreiche Ressourcen, ohne verlässliche Ergebnisse zu liefern.

40+ Agents zum Download

In den letzten Monate habe ich 40+ Agents mit N8N gebaut und sie in einem Master-Verzeichnis zusammengefasst, sodass du einfach kopieren kannst, was du brauchst.

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Die Lösung: AI Agents für Trend Scouting

Mit Researchlys AI Agent für Trend Scouting wurde der komplette Prozess des Trend-Scoutings digitalisiert: Die Agents scannen globale Datenquellen und identifizieren automatisch aufkommende Trends. Durch KI-gestützte Analysen erkennt der AI Agent relevante Subtrends, bewertet deren Potenzial für die eigenen Geschäftsbereiche und visualisiert diese in einem unternehmensspezifischen Trendradar. Das Innovationsteam behält so jederzeit den Überblick – und kann neue Chancen datenbasiert priorisieren.

FAQ

Frequently asked questions

Über den Autor

Leopold Bosankic

Leopold Bosankic ist CEO und Co-Founder von Researchly mit jahrelanger Erfahrung im KI-Bereich und Data Science.

Kontaktieren Sie Leopold Bosankic gerne, falls Sie Fragen haben:

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