Ein Konkurrenz-Preis-Matrix ist nur dann nützlich, wenn sich jeder Datenpunkt verteidigen lässt.
Egal, ob du ein SaaS-/Fintech-Produkt skalierst oder einen E-Commerce-Katalog optimierst, ich liefere institutionell hochwertige Marktintelligenz mit maßgeschneiderten Python-DOM-Extraktionen und strengen Metadaten-Taxonomien.
DER TECHNISCHE RAHMEN
- Phase 01: Ingestion. DOM-Extraktion über benutzerdefinierte Skripte mit Anfragenverzögerungen zur Einhaltung der Anti-Ban-Kriterien.
- Phase 02: Normalisierung. In Google Colab zu sauberen, einheitlichen .tsv-Matrizen verarbeitet.
- Phase 03: QC. Fehlende Zellen mit [Nicht veröffentlicht] gekennzeichnet. Es werden keine Datenpunkte geraten oder imputiert.
WAS DU BEKOMMST
- Strukturierte 11-Spalten-Konkurrenz-Taxonomie-Arbeitsmappe.
- Rückverfolgbares Evidence-ID-Referenzsystem mit Verifizierungs-URLs.
- Gekennzeichnete Lücken, Quell-Konflikte und Risiken.
REKORD & CASE WORK
- FinTech SaaS: Isolierte eine digitale Lücke von 25$/Monat, Terminalgebühren-Arbitrage und CapEx-Schwellwerte.
- E-Commerce: Kartierte 3,9x Preismultiplikatoren, Bundle-Lücken und regulatorische Arbitrage.
BEDINGUNGEN 100% asynchrones Modell. Alle Abstimmungen, Briefings und die Lieferung erfolgen schriftlich. Keine Videoanrufe. Strikt auf öffentliches OSINT beschränkt.