业务分析师或市场研究人员可以使用 DeepResearch 进行竞争分析，通过系统地收集和分析有关竞争对手的产品、策略和市场定位的数据。 DeepResearch 可能会提供工具来自动从公共来源（如网站、社交媒体、财务报告或客户评论）收集数据，然后应用机器学习模型来识别模式或差距。 例如，它可以跟踪竞争对手电子商务平台上的价格变化，或分析客户反馈中的情绪，以突出相对于公司产品的优势和劣势。 这种方法减少了人工工作量，并发现了传统方法可能会错过的见解。
一个实际应用是使用 DeepResearch 比较竞争对手的产品功能或服务。 例如，开发人员可以将该工具配置为从竞争对手的网站抓取技术规范，将数据标准化为结构化格式，并运行聚类算法对相似的产品进行分组。 这可以揭示公司产品组合中的差距或突出显示过度饱和的市场细分。 此外，自然语言处理 (NLP) 模型可以分析竞争对手的营销内容或专利申请，以识别新兴趋势或战略重点。 例如，检测到竞争对手的博客文章中频繁提及“人工智能驱动的分析”可能表明其产品路线图发生了变化。
开发人员可以通过利用 DeepResearch 的 API 或脚本功能将其集成到现有工作流程中。 例如，市场研究人员可以设置自动警报，当竞争对手推出新功能时，触发一个管道来评估其技术实现或客户接受度。 该工具还可以生成可视化仪表板，显示实时市场份额数据或情绪趋势，开发人员可以将其嵌入到内部工具中。 一个具体的例子：使用 DeepResearch 监控竞争对手的 GitHub 存储库的活动高峰，这可能表明即将发布的版本，并将其与社交媒体情绪分析进行交叉引用，以预测市场影响。 这种自动化和有针对性的分析相结合有助于团队根据及时的、数据驱动的见解采取行动。