In der modernen Geschäftswelt ist der Wettbewerb härter denn je. Disruptive Geschäftsmodelle setzen traditionelle Anbieter unter Druck, und Kundenbedürfnisse verändern sich rasant. Um hier nicht abgehängt zu werden, reicht eine statische Liste von Konkurrenten längst nicht mehr aus.

Während die weltweite Nutzung von KI für Marktanalysen jährlich um 37 % wächst, verlassen sich viele Teams immer noch auf manuelles Googeln und subjektive Einschätzungen. Das erzeugt eine gefährliche Lücke zwischen der verfügbaren Datenmenge und tatsächlichen, handlungsrelevanten Erkenntnissen.

Durch die Kombination der strategischen Power von KI mit einem so einfachen Tool wie Google Sheets können Sie jedoch den Sprung von einer bloßen Namensliste zu einer mathematischen Wettbewerbslandschaft schaffen.

Hier erfahren Sie, wie die Brücke zwischen High-Level-KI-Strategie und der praktischen Umsetzung geschlagen wird.

Der Wandel: Warum KI die menschliche Analyse übertrifft

Traditionelle Marktforschung leidet unter zwei Hauptproblemen: Voreingenommenheit (Bias) und fehlende Kapazität. Ein menschlicher Analyst kann nur eine begrenzte Anzahl von Unternehmen überwachen und verlässt sich oft auf das „Bauchgefühl“, wenn es darum geht, wie ähnlich sich zwei Rivalen sind.

KI revolutioniert dies durch Semantische Analyse und Clustering:

• Automatisierte Datensammlung: Statt manuell zu suchen, scannen KI-Tools (wie Natural Language Processing Modelle) das Web, Bewertungsplattformen und digitale Fußabdrücke in Echtzeit.
• Mathematische Präzision: Anstatt zu sagen, Firma A sei „irgendwie so ähnlich“ wie Firma B, weist die KI einen präzisen Ähnlichkeitswert zu, basierend auf Geschäftsmodellen, Wertversprechen und Messaging.

Große Player wie Zalando oder Otto nutzen diese Logik bereits, um Sortimente und Preise dynamisch anzupassen. Doch Sie benötigen kein Data-Science-Team im Enterprise-Format, um das zu replizieren. Sie können es direkt in Google Sheets bauen.

Der Workflow: Erstellung Ihrer Ähnlichkeitsmatrix

Hier ist ein dreistufiger Workflow, um eine leere Tabelle in eine umfassende, automatisierte Wettbewerbs-Heatmap zu verwandeln.

1. Discovery: Den Wettbewerb finden

Der erste Schritt ist die Identifizierung der Key-Player, ohne Stunden auf Suchmaschinen zu verbringen. Je nach Reifegrad Ihres Marktes bieten sich zwei API-Ansätze an:

• Der „G2“-Ansatz (Verifizierte Daten): Für etablierte Märkte verbinden Sie Googles „Programmable Search Engine“ mit G2 (der Software-Review-Plattform). Dies zieht Listen von Top-Alternativen basierend auf Nutzerbewertungen und garantiert hohe Relevanz.
• Der OpenAI-Ansatz (Breite Entdeckung): Für Nischen oder neue Märkte nutzen Sie die OpenAI API, um Firmenlisten basierend auf deren riesigen Trainingsdaten zu generieren. Dies ist flexibel und effektiv für jedes Unternehmen mit einem digitalen Fußabdruck.

2. Kontext: Wertversprechen standardisieren

Eine Liste von Namen reicht für einen Vergleich nicht aus. Um Ähnlichkeit wirklich zu messen, müssen Sie analysieren, was diese Unternehmen tatsächlich tun.

Mithilfe von OpenAI direkt in der Tabelle können Sie automatisch prägnante 20-Wort-Zusammenfassungen für jedes Unternehmen generieren. Dieser Schritt ist entscheidend, da er das „Marketing-Bla-Bla“ entfernt und sich auf die Kernaktivitäten konzentriert. So stellen Sie sicher, dass die Analyse auf Funktionalität und Value Proposition basiert, nicht auf Markenbekanntheit.

3. Visualisierung der Ähnlichkeitsmatrix

Der letzte und mächtigste Schritt ist der Bau der Similarity Matrix. Dies ist ein Kreuzvergleichs-Raster, in dem jeder Wettbewerber gegen jeden anderen gemappt wird (Zeilen vs. Spalten).

Anstatt zu raten, wie nah sich zwei Rivalen sind, nutzt der Workflow Cosine Similarity (Kosinus-Ähnlichkeit) via semantischer Embeddings.

• Der Prozess: Die KI vektorisiert die in Schritt 2 generierten Beschreibungen.
• Die Logik: Sie vergleicht die Vektor-Richtung von Unternehmen A mit Unternehmen B.
• Der Score: Das Ergebnis ist eine präzise Zahl zwischen 0,00 und 1,00.
  • 0,00 bedeutet, die Unternehmen sind völlig unterschiedlich.
  • 1,00 bedeutet eine 100%ige Übereinstimmung im Geschäftsmodell.

Das Ergebnis: „White Spots“ finden

Am Ende dieses Prozesses bewegen Sie sich weg von einer einfachen Liste hin zu einer quantitativen Heatmap:

• Cluster: Hohe Ähnlichkeitswerte (z. B. über 0,85) zeigen gesättigte Cluster, in denen der Wettbewerb oft rein über den Preis oder minimale Features stattfindet.
• White Space: Durchgehend niedrige Ähnlichkeitswerte weisen auf eine einzigartige Marktpositionierung oder eine unterversorgte Nische hin.

Ein Hinweis zur Datenqualität

So mächtig dieser Workflow ist, er steht vor denselben Herausforderungen wie KI-Lösungen auf Unternehmensebene: Datenqualität und Interpretation.

Eine KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreift. Wenn die ursprünglichen Beschreibungen vage sind, wird auch der Ähnlichkeitswert ungenau sein. Zudem liefert die KI zwar das Was (den Score), es bedarf aber weiterhin menschlicher Expertise, um das Warum zu diagnostizieren.

Fazit

„KI für Wettbewerbsanalyse“ ist kein bloßes Buzzword – es ist eine Methode, um Zeit zu sparen und subjektive Verzerrungen zu eliminieren. Indem Sie die „Fleißarbeit“ der Recherche automatisieren und semantisches Scoring nutzen, gewinnen Sie die Zeit zurück, die für das Wesentliche nötig ist: Die Daten zu interpretieren, um den Wettbewerb strategisch zu überholen.