KI-gesteuerte Wettbewerbsanalyse für Blue Light Card
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- Jodie Rhodes
Auf einen Blick
Blue Light Card bietet exklusive Rabatte und Vorteile für mehr als 2 Millionen Mitarbeiter von Rettungsdiensten, des NHS und anderer Berufsgruppen in Großbritannien.
Herausforderung
Das manuelle Verfahren von Blue Light Card zum Scrapen und Analysieren von Wettbewerberdaten schränkte die Skalierbarkeit und die Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Datenquellen oder Inhalte ein.
Lösung
Firemind nutzte AWS AI mit einem RAG-Ansatz, um die Datenanalyse zu automatisieren, die Skalierbarkeit, Effizienz und Anpassungsfähigkeit zu verbessern und gleichzeitig den manuellen Aufwand zu reduzieren.
Verwendete Dienste
- Amazonas-Felsen
- Amazon S3
- Amazonas Kendra
- AWS Lambda
Ergebnisse
- Bis zu 100% weniger manuelle Datenverarbeitung.
- Bis zu 50% höhere Skalierbarkeit.
Geschäftliche Herausforderungen
Manuelle Datenverarbeitung begrenzt Skalierbarkeit und Effizienz
Blue Light Card stand bei der Wettbewerbsanalyse vor großen Herausforderungen, da das Unternehmen auf manuelle Datenauslese und -analyse angewiesen war. Das Team musste relevante Inhalte von den Websites der Wettbewerber manuell auswählen und extrahieren – eine zeitaufwändige Aufgabe, die viel menschliche Arbeit erforderte. Dieser Ansatz war nicht nur arbeitsintensiv, sondern auch fehleranfällig, insbesondere wenn sich der Inhalt der Websites unerwartet änderte, was zu Störungen der Datenkonsistenz und -zuverlässigkeit führte.
Darüber hinaus schränkte der manuelle Prozess die Fähigkeit von Blue Light Card zur Skalierung seiner Aktivitäten stark ein. Als die Nachfrage nach umfassenderen und zeitnahen Wettbewerbsanalysen wuchs, wurde der bestehende Prozess zu einem Engpass, der die Fähigkeit des Unternehmens einschränkte, zusätzliche Datenquellen zu analysieren oder den Umfang zu erweitern, ohne die Arbeitszeit der Vollzeitmitarbeiter zu erhöhen. Es war klar, dass Blue Light Card eine effizientere, skalierbare Lösung brauchte, um in einem schnelllebigen Markt wettbewerbsfähig und reaktionsfähig zu bleiben.
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Lösung
KI-gestützte Automatisierung verbessert die Datenverarbeitung und Skalierbarkeit
Um die Herausforderungen der Datenverarbeitung von Blue Light Card zu bewältigen, haben wir eine KI-gesteuerte Lösung entwickelt, die mehrere wichtige AWS-Services nutzt. Amazon S3 wurde für die skalierbare und sichere Speicherung sowohl von Rohdaten als auch von verarbeiteten Daten verwendet. Dadurch wurde sichergestellt, dass große Datenmengen ohne Einschränkungen aufgenommen und verwaltet werden konnten.
Wir haben Amazon Kendra integriert, um eine intelligente semantische Suche und Web Scraping durchzuführen. Die fortschrittlichen Suchfunktionen von Kendra ermöglichten eine effiziente Extraktion und Indexierung relevanter Wettbewerberdaten aus verschiedenen Webquellen. Dadurch wurde nicht nur die Suche nach Inhalten automatisiert, sondern auch die Genauigkeit der Datenextraktion verbessert und Probleme, die durch dynamische Website-Inhalte entstehen, behoben.
AWS Lambda wurde eingesetzt, um Serverless Computing-Aufgaben zu bewältigen. Dies ermöglichte die Verarbeitung eingehender Daten in Echtzeit und die Auslösung von Workflows, ohne dass eine spezielle Infrastruktur erforderlich war. Dieser Ansatz rationalisierte die Backend-Operationen und verbesserte die Systemeffizienz.
Schließlich wurde Amazon Bedrock verwendet, um große Sprachmodelle (LLMs) einzusetzen, die einen Retrieval-Augmented Generation (RAG) Ansatz implementierten. Diese Integration ermöglichte es dem System, verwertbare Erkenntnisse zu generieren und tiefgreifende Analysen von Wettbewerberdaten durchzuführen. Durch die Kombination dieser Technologien schufen wir eine skalierbare, automatisierte Lösung, die den manuellen Aufwand erheblich reduzierte und die Agilität des Wettbewerbsanalyseprozesses von Blue Light Card verbesserte.
Verringerung des manuellen Aufwands
Das Projekt führte zu einer vollständigen Eliminierung (100%ige Reduzierung) der manuellen Bearbeitungszeit und der für die Datenerfassung und -analyse erforderlichen Ressourcen. Durch die Automatisierung wurden nicht nur die Arbeitsabläufe gestrafft, sondern auch menschliche Fehler minimiert, was zu zuverlässigeren und konsistenteren Dateneinblicken führte.
Verbesserte Skalierbarkeit
Die Skalierbarkeit wurde erheblich verbessert, wobei die Kapazität der Wettbewerbsanalyse um 50 % gesteigert werden konnte, ohne dass zusätzliche Vollzeitmitarbeiter eingestellt werden mussten. Das System verwaltete größere Datenmengen und mehr Wettbewerber und bot die notwendige Flexibilität, um Marktveränderungen und Geschäftswachstum zu bewältigen.
Erweiterte analytische Fähigkeiten
Die Integration von generativer KI und LLM verbesserte die analytischen Fähigkeiten und ermöglichte eine ausgefeilte Datenauswertung und umsetzbare Erkenntnisse. Dank dieses Fortschritts konnte Blue Light Card wettbewerbsfähig bleiben und datengestützte Entscheidungen mit höherer Geschwindigkeit und Präzision treffen.
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