Caso práctico: Automatización del análisis de competencia con agentes autónomos

El análisis de competencia es una actividad crítica para cualquier empresa que opera en mercados competitivos. Conocer los precios de tus rivales, su disponibilidad de stock, sus promociones activas y sus movimientos estratégicos es la base para tomar decisiones comerciales informadas. Sin embargo, en la práctica, muchas empresas descuidan esta función porque resulta extremadamente intensiva en tiempo y recursos humanos.

En ClawKit hemos implementado sistemas de monitorización competitiva automatizada para clientes de diversos sectores. Este artículo documenta un caso real —anonimizado por confidencialidad— que ilustra el potencial transformador de los agentes autónomos para esta función empresarial crítica.

El problema: inteligencia de mercado manual

Nuestro cliente es una empresa de comercio electrónico especializada en productos de electrónica de consumo. Opera en un mercado intensamente competitivo donde los márgenes son ajustados y la sensibilidad al precio de los consumidores es alta. Unos pocos euros de diferencia en un producto pueden determinar si el cliente compra en su web o en la de un competidor.

La situación antes de la automatización:

El equipo comercial dedicaba 15 horas semanales —casi 2 jornadas completas de un empleado— a revisar manualmente las webs de 25 competidores. El proceso era tedioso y propenso a errores:

1. Abrir cada web de competidor
2. Navegar hasta las categorías de productos relevantes
3. Localizar productos específicos del catálogo propio
4. Anotar precio, disponibilidad y posibles promociones
5. Introducir los datos en una hoja de Excel
6. Repetir para los 25 competidores
7. Generar informe de variaciones respecto a la semana anterior

Este proceso se realizaba cada lunes por la mañana, lo que significaba que las decisiones de pricing del lunes se basaban en datos del viernes anterior. En un mercado donde los precios pueden cambiar varias veces al día, este desfase era una desventaja competitiva significativa.

Consecuencias del modelo manual:

• Coste de oportunidad alto: 15 horas semanales de personal cualificado que no podía dedicarse a tareas de mayor valor.
• Datos obsoletos: Información con 72+ horas de antigüedad en el mejor caso.
• Cobertura limitada: Solo podían monitorizar 25 competidores y productos prioritarios. El long tail quedaba desatendido.
• Errores humanos: Transcripciones incorrectas, productos confundidos, datos perdidos.
• Falta de alertas: Cambios críticos de precio descubiertos días después de producirse.

La solución: agentes autónomos de monitorización

Implementamos un sistema basado en OpenClaw que automatiza completamente el proceso de recopilación de inteligencia competitiva. El sistema opera de forma autónoma, sin requerir intervención humana para la recogida de datos rutinaria.

Arquitectura del sistema

El sistema se compone de tres módulos principales:

Módulo de navegación automatizada. OpenClaw utiliza su skill de control del navegador para acceder a las webs de competidores. El agente puede manejar sitios con JavaScript dinámico, páginas con lazy loading, y estructuras de navegación complejas.

Para cada competidor, configuramos un “perfil de navegación” que indica:

• URL base y rutas a categorías de producto
• Selectores CSS/XPath para localizar precios y stock
• Estrategia de paginación si los productos se muestran en múltiples páginas
• Manejo de popups, cookies y otros elementos intrusivos

Módulo de extracción y normalización. Una vez en la página de producto, el agente extrae:

• Precio actual (considerando moneda y formato local)
• Precio anterior si se muestra (para detectar ofertas)
• Estado de stock (disponible, agotado, pocas unidades)
• Tiempo de envío estimado
• Cualquier etiqueta promocional (“Black Friday”, “Liquidación”, etc.)

Los datos se normalizan a un formato estándar antes de almacenarse.

Módulo de análisis y alertas. El sistema compara los datos recién recopilados con los históricos y genera:

• Informe consolidado con todos los precios actuales
• Listado de variaciones significativas (aumentos o bajadas superiores al umbral configurado)
• Alertas inmediatas cuando un competidor rompe stock en productos clave
• Alertas inmediatas cuando un competidor baja precio por debajo del propio

Configuración del agente

El agente de monitorización se configura mediante un archivo YAML que define el comportamiento:

monitoring_schedule:
  frequency: daily
  time: "05:00"
  timezone: "Europe/Madrid"

competitors:
  - name: "Competidor A"
    base_url: "https://competidor-a.com"
    categories:
      - path: "/electronica/smartphones"
        pagination: infinite_scroll
        max_pages: 10
    selectors:
      product_name: ".product-title"
      price: ".price-current"
      original_price: ".price-was"
      stock: ".stock-status"
      
  - name: "Competidor B"
    base_url: "https://competidor-b.es"
    # ... configuración específica

product_matching:
  strategy: ean_code  # Coincidir por código EAN
  fallback: fuzzy_name  # Si no hay EAN, similitud de nombre
  similarity_threshold: 0.85

alerts:
  price_drop_threshold: 5  # Porcentaje
  price_increase_threshold: 10
  stock_changes: true
  channels:
    - type: slack
      webhook: "https://hooks.slack.com/..."
    - type: email
      recipients: ["comercial@empresa.com"]

output:
  format: google_sheets
  sheet_id: "1a2b3c4d..."
  worksheet: "Precios Competencia"

Ejecución nocturna

El agente se programa para ejecutarse cada madrugada a las 5:00 AM. A esa hora, las webs de competidores tienen menor carga y el scraping es más rápido y fiable. Además, los datos están listos cuando el equipo comercial comienza su jornada a las 9:00 AM.

Durante la ejecución, el agente:

1. Abre una instancia del navegador en modo headless
2. Recorre cada competidor según la configuración
3. Extrae datos de todos los productos objetivo
4. Normaliza y valida la información
5. Compara con los datos del día anterior
6. Genera el informe consolidado en Google Sheets
7. Envía alertas si se detectan cambios significativos
8. Cierra el navegador y libera recursos

El proceso completo para 25 competidores y ~500 productos monitorizados tarda aproximadamente 45 minutos.

Resultados tras 6 meses de operación

Los beneficios de la automatización fueron evidentes desde las primeras semanas, pero tras 6 meses de operación disponemos de datos consolidados:

Ahorro de tiempo:

• Antes: 15 horas/semana = 780 horas/año
• Después: 2 horas/semana de supervisión = 104 horas/año
• Reducción: 676 horas/año (87%)

Cobertura ampliada:

• Antes: 25 competidores, ~100 productos prioritarios
• Después: 45 competidores, ~500 productos
• Aumento: 5x en productos monitorizados

Velocidad de datos:

• Antes: Datos de 72+ horas de antigüedad
• Después: Datos de máximo 24 horas
• Mejora: Información 3x más fresca

Detección de oportunidades:

• El sistema ha detectado 34 ocasiones en que un competidor rompió stock, permitiendo ajustes de pricing para capturar demanda desviada
• Se identificaron 12 errores de precio de competidores (precios anómalamente bajos) que indicaban posibles promociones o errores técnicos

Impacto en ventas:

• El cliente estima un incremento del 3-5% en ventas atribuible directamente a la capacidad de reaccionar rápidamente a movimientos competitivos
• Para una empresa con facturación de 2M€/año, esto representa 60.000-100.000€ de incremento

ROI de la implementación:

• Inversión inicial: Hardware Mac Mini (899€) + Instalación ClawKit (250€) + Desarrollo custom (800€) = 1.949€
• Ahorro recurrente anual: ~15.000€ (valor del tiempo liberado) + potencial de ventas
• Periodo de amortización: menos de 2 meses

Lecciones aprendidas

Durante la implementación y los meses de operación hemos refinado varios aspectos del sistema:

Resiliencia ante cambios de diseño. Los competidores rediseñan sus webs periódicamente, lo que puede romper los selectores de extracción. Configuramos el sistema con selectores alternativos y alertas cuando la extracción falla, permitiendo actualizaciones rápidas.

Respeto a robots.txt. Aunque técnicamente el scraping de precios públicos es legal, algunos competidores bloquean bots agresivos. Configuramos delays entre peticiones y rotación de user agents para minimizar la huella.

Validación de datos. Implementamos checks de coherencia: si un precio cambia más de un 50% respecto al día anterior, el sistema marca el dato como sospechoso para revisión humana antes de generar alertas.

Historización. Más allá del informe diario, almacenamos todos los datos históricos para análisis de tendencias. Esto permite identificar patrones estacionales y predecir movimientos futuros.

Cómo implementar monitorización competitiva con ClawKit

Si tu empresa opera en un mercado donde el seguimiento de competidores es estratégico pero consume recursos significativos, la automatización con OpenClaw puede transformar tu capacidad de inteligencia de mercado.

El proceso de implementación típico:

1. Identificación de competidores y productos prioritarios
2. Análisis técnico de viabilidad de extracción en cada web
3. Configuración del agente con perfiles de navegación
4. Testing y calibración durante 2 semanas
5. Puesta en producción con monitorización

Contáctanos para una evaluación inicial sin compromiso donde analizaremos la viabilidad técnica para tu caso específico.