AI-drevet virksomhedsxadanalyse & eksport til Google Sheets

Dette AI-workflow analyserer enhver virksomhed i dybden ved at undersøge offentlige data og dokumenter, herunder marked, team, produkter, investeringer og mere. Det samler resultaterne i en struktureret rapport og eksporterer automatisk resultaterne til et Google Sheet til videre brug. Ideelt for salgs-, marketing- og investeringsxadresearchteams.

Sådan fungerer AI-flowet - AI-drevet virksomhedsxadanalyse & eksport til Google Sheets

Flows

Sådan fungerer AI-flowet

Brugerinput og velkomst.
Brugeren indtaster et virksomhedsnavn til analyse. Flowet byder brugeren velkommen og indsamler relevante filer.
Dataindsamling & Research.
AI-agenter søger på Google og udtrækker information fra relevante websider og uploadede dokumenter. Yderligere researchværktøjer som Arxiv er tilgængelige.
Automatiseret virksomhedsxadanalyse.
Workflowet analyserer nøgleaspekter såsom virksomhedsxadoverblik, marked, produkter, team, konkurrence, investeringer, go-to-market-strategi, økonomi og klimaxadpåvirkning ved hjælp af AI.
Struktureret rapportgenerering.
Alle fund samles i en struktureret, fler-sektioneret virksomhedsrapport. Dataene parses og organiseres til eksport.
Eksport til Google Sheets.
Den endelige virksomhedsxadanalyse eksporteres automatisk til et Google Sheet til deling, opfølgning eller videre behandling.

Prompts brugt i dette flow

Prompt

En promptskabelon, der blot sender input igennem som overskrift.

# {input}

Prompt

En promptskabelon, der laver en overskrift med 'The company' og inkluderer inputtet.

## The company
{input}

Company

Prompt til udtræk af virksomhedsxadoverblik, historie og resultater med kilder.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- About the company (Short Overview of what the company does)
- Company History (short history in bulletpoints)
- Notable Achievements (Description of key achievements or the company, awards won, articles and press mentions in respected media, etc ) - with links to source

Don't use abbreviations

---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Problem & Solution

Prompt til udtræk af virksomhedens problem og løsning.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Problem (Simple description of the problem that the company identified and aims to solve.)
- Solution (High level description of the solution that the company built or is building)


Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Market

Prompt til udtræk af målmarked, muligheder og konkurrenceinformation.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Segment, Focus (who is target customer of the company)
- Point out what is target Market for company, 
- market background, 
- market size
- market opportunities
- Competition (Who are the key companies that seem to be competing on the same market or for the same use cases.  Describe the competitor, their size, revenue and funding raised. Identify top market leaders for their market segment)


Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Team just list

Prompt til udtræk af en liste over teammedlemmer og deres roller ved at søge online.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

based on the company, search in google and look to the content of urls and find the team members in the company
list the name of all team members and their role in the company.

do this for 1 or 2 important individuals in the company

Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Product & alternativ

Prompt til udtræk af virksomhedens produkter, alternativer og konkurrencefordele.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Main company products or services (Describe key elements and features of the product proposition.)
- Product alternatives and competitors (with links to websites of alternative services and products to input company)
- list advantages against competitors

Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

investment

Prompt til udtræk af investerings- og fundraisingdetaljer for en virksomhed.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Funding raised to date (Amount, who were the investors)
- if investors identified, for each investor make short summary of their investment portfolio, find link to their website
- Fundraising Details (How much did the company raise in previous rounds to date and in how many rounds. Did the company secure non-dilutive funding, grants or tenders?) 
- Existing/upcoming funding round, How much is the company raising? What is the expected valuation?

Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Economics

Prompt til udtræk af unit economics, omsætning og traction-data.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Unit economics and Cost Break-down (What are the top cost drivers per unit of product once the product goes live and after it scales (e.g. 3-5 years later). What is the cost break-down for competitors?)
-  Revenue (in case the company is generating revenue, show here the key numbers to date and also show revenue projection of the company for the next 3-5 years.)
- Traction (Mention key notable traction based milestones achieved so far (pilot projects, partnership agreements, etc).)

Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

GoToMarket

Prompt til udtræk af go-to-market, forretningsmodel og timing-information.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Technology Readiness Level (TRL)
- Go to market/Distribution strategy (What is the go to market strategy? How does the company (plan to)  to get customers?)
- Business Model (Explain how the company plans to generate revenue, what is their pricing model and what are their costs (customer acquisition costs, etc).)
- Timing (Describe if the company has the right timing (or not). Are there any market shifts happening that might massively help the company grow and scale? )


Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Climate

Prompt til udtræk af virksomhedens påvirkning på klimaet, især i forhold til drivhusgasudledning.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

-  Impact on Climate (Does the company have a direct impact on lowering greenhouse gas emissions? Describe a way how the impact is achieved)


Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Scalability

Prompt til udtræk af skalerbarhed, forsvarsevne og nøglexadrisici om virksomheden.

Given the company name in the input, Extract the following data about company.

- Scalability (Is the company scalable globally and how hard/easy do we expect it to be?)
- Defensibility (Is the business of the company defensible and why?)
- Key Risks (Describe key risks of the company.)

Don't use abbreviations
---
COMPANY NAME: 
{input}
---
Internal documents:
{context} 
---

Komponenter brugt i dette flow

Nedenfor er en komplet liste over alle komponenter, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Komponenter er byggestenene i hvert AI-flow. De giver dig mulighed for at skabe komplekse interaktioner og automatisere opgaver ved at forbinde forskellige funktioner. Hver komponent tjener et specifikt formål, såsom at håndtere brugerinput, behandle data eller integrere med eksterne tjenester.

ChatInput

Chat Input-komponenten i FlowHunt igangsætter brugerinteraktioner ved at indsamle beskeder fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flows og gør det muligt for arbejdsgangen at behandle både tekst- og filbaserede input.

Se ChatInput

Besked-widget

Besked-widget-komponenten viser brugerdefinerede beskeder i dit workflow. Ideel til at byde brugere velkommen, give instruktioner eller vise vigtig information, den understøtter Markdown-formatering og kan indstilles til kun at blive vist én gang pr. session.

Se Besked-widget

Chat Output

Opdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—afslut chatbot-svar med fleksible, fler-delte outputs. Uundværlig for problemfri flow-afslutning og til at skabe avancerede, interaktive AI-chatbots.

Se Chat Output

Prompt-komponent i FlowHunt

Lær, hvordan FlowHunt's Prompt-komponent lader dig definere din AI-bots rolle og adfærd, så du sikrer relevante og personlige svar. Tilpas prompts og skabeloner for effektive, kontekstbevidste chatbot-flows.

Se Prompt-komponent i FlowHunt

Selvstyret Opgave

Selvstyret Opgave-komponenten gør det muligt for brugere at definere og udføre autonome opgaver inden for et workflow. Angiv en klar opgavebeskrivelse, forventet resultat, og tildel en agent til at styre udførelsen—ideelt til at opbygge struktureret, hierarkisk automatisering i dine flows.

Se Selvstyret Opgave

Selvstyret Crew

Lås op for avanceret samarbejde i FlowHunt med komponenten Selvstyret Crew. Koordiner flere AI-agenter under en lederagent for autonomt at håndtere komplekse arbejdsgange og hierarkiske opgaver, hvilket maksimerer effektivitet og skalerbarhed.

Se Selvstyret Crew

AI Agent

AI Agent-komponenten i FlowHunt giver dine workflows autonom beslutningstagning og evnen til at bruge værktøjer. Den udnytter store sprogmodeller og forbinder til forskellige værktøjer for at løse opgaver, følge mål og levere intelligente svar. Ideel til at skabe avancerede automatiseringer og interaktive AI-løsninger.

Se AI Agent

LLM OpenAI

FlowHunt understøtter dusinvis af tekstgenereringsmodeller, herunder modeller fra OpenAI. Her er, hvordan du bruger ChatGPT i dine AI-værktøjer og chatbots.

Se LLM OpenAI

LLM Gemini

FlowHunt understøtter dusinvis af AI-modeller, herunder Google Gemini. Lær, hvordan du bruger Gemini i dine AI-værktøjer og chatbots, skifter mellem modeller og styrer avancerede indstillinger som tokens og temperatur.

Se LLM Gemini

GoogleSearch-komponent

FlowHunts GoogleSearch-komponent forbedrer chatbot-præcisionen ved hjælp af Retrieval-Augmented Generation (RAG) til at få adgang til opdateret viden fra Google. Kontroller resultaterne med muligheder som sprog, land og forespørgsels-præfikser for præcise og relevante output.

Se GoogleSearch-komponent

URL-henter

Lås op for webindhold i dine arbejdsgange med URL-henter-komponenten. Udfør nemt udtræk og behandling af tekst og metadata fra enhver liste af URL’er – inklusive webartikler, dokumenter og meget mere. Understøtter avancerede muligheder som OCR for billeder, selektiv metadataudtræk og tilpasset caching, hvilket gør den ideel til at bygge vidensrige AI-flows og automatiseringer.

Se URL-henter

Opret Data

Komponenten Opret Data gør det muligt dynamisk at generere strukturerede dataregistreringer med et tilpasset antal felter. Ideel til arbejdsgange, der kræver oprettelse af nye dataobjekter undervejs, understøtter den fleksibel feltkonfiguration og problemfri integration med andre automatiseringstrin.

Se Opret Data

Parse Data

Parse Data-komponenten omdanner strukturerede data til almindelig tekst ved hjælp af tilpassede skabeloner. Den muliggør fleksibel formatering og konvertering af dataindgange til videre brug i dit workflow, hvilket hjælper med at standardisere eller forberede information til efterfølgende komponenter.

Se Parse Data

Opret Google-ark

Opret nemt nye Google-ark direkte i dit workflow. Med Opret Google-ark-komponenten kan du indtaste strukturerede data og straks oprette regneark, hvilket gør det nemt at automatisere dataindsamling, rapportering eller deling af resultater. Integrer med andre komponenter for at strømline dine forretnings- og produktivitetsopgaver.

Se Opret Google-ark

ArXiv-værktøj

Chat ubesværet med 2,4 millioner videnskabelige artikler ved hjælp af FlowHunt's ArXiv-værktøj og AI-agenter. Revolutionér din forskning ved at matche forespørgsler med korte svar fra ArXiv-databasen og styrk din chatbot med tilpasselige flows.

Se ArXiv-værktøj

Flow-beskrivelse

Formål og fordele

Overblik

Dette workflow er designet til at automatisere og skalere processen for virksomheds­analyse, især for startups eller virksomheder under research eller investerings­overvejelse. Det udnytter AI-agenter, prompt engineering, websøgning, data­hentning og struktureret dataeksport til Google Sheets. Flowet tager et virksomhedsnavn som input og indsamler, analyserer og strukturerer systematisk en bred vifte af information om virksomheden fra offentlige og uploadede kilder.

Trin-for-trin oversigt

1. Brugerinteraktion & indsamling af input

  • Brugerinitiering: Når en bruger åbner chatten eller playground, vises en velkomstbesked, der forklarer værktøjets funktioner og beder om et virksomhedsnavn.
  • Input-interface: Brugeren indtaster virksomhedsnavnet (og kan eventuelt uploade dokumenter) via chatinput-komponenten.

2. Informationsindsamling

  • Prompt-skabeloner: Workflowet bruger flere prompt-skabeloner, der hver især er tilpasset til at udtrække et bestemt aspekt af virksomheds­information, såsom:

    • Virksomheds­overblik og historie
    • Problem & løsning, virksomheden adresserer
    • Markedsanalyse (målmarked, størrelse, konkurrence)
    • Teamstruktur og nøglemedlemmer
    • Produkter & services, alternativer og konkurrencefordele
    • Finansiering og investeringsdetaljer
    • Go-to-market-strategi, forretningsmodel og timing
    • Økonomi, omkostningsstruktur, omsætning, traction
    • Klimapåvirkning
    • Skalerbarhed, forsvarsevne og risici

  • Kontekstuelle data: Uploadede filer (fx virksomhedspræsentationer, pitch decks) behandles, og deres indhold gøres tilgængeligt som ekstra kontekst for at øge analysens nøjagtighed.

  • Automatiseret web-research: AI-agenter bruger Google Søgning til at finde offentlige informationer, nyheder og profiler relateret til virksomheden. De henter og behandler også indholdet af fundne URL’er.

3. AI-agenter & opgaveautomatisering

  • Selvstyrede opgaver og crews: Der defineres opgaver for hvert analyseområde, hvor det forventede output specificeres (fx “Grundig rapport om virksomheden med nødvendige data”).
  • Hierarkiske crews: Grupper af AI-agenter (crews) styres af en manager-agent og en sprogmodel (LLM, fx OpenAI GPT-4o-mini) og er ansvarlige for at udføre analyseopgaverne parallelt, hvilket muliggør skalerbarhed og hastighed.
  • Agent-specialisering: Nogle agenter har specifikke baggrundshistorier og mål, såsom at researche teammedlemmer eller kritisk analysere virksomhedsdata.

4. Datastrukturering

  • Data­aggregering: Output fra alle analyseprompts samles og kortlægges til strukturerede felter ved brug af en “Create Data”-komponent. Hvert felt svarer til en analytisk kategori (se tabel nedenfor).
FeltBeskrivelse
The companyVirksomheds­overblik, historie, resultater
Problem & SolutionProblem, løsning
MarketMålsegment, markedsstørrelse, konkurrence
TeamListe og roller på nøglemedlemmer
Products and ServicesHovedprodukter/services, alternativer
InvestmentsFinansiering, investorer, fundraising
Go To MarketDistribution, forretningsmodel, timing
EconomicsOmkostningsstruktur, omsætning, traction
Climate ImpactMiljøpåvirkning
Scalability, Risks…Skalerbarhed, risici, forsvarsevne
  • Parsing til output: De strukturerede data parses derefter til almindelig tekst til videre behandling eller visning.

5. Eksport & automatisering

  • Google Sheets-automatisering: En AI-agent (med “Google Sheets-ekspert” som baggrund) tager de strukturerede data og genererer automatisk et Google Sheets-ark, hvilket gør det let at eksportere, dele og analysere resultaterne i et velkendt format.

  • Outputvisning: Det endelige output, herunder links til de genererede Google Sheets og tekstsammendrag, vises i chatinterfacet.

Hvorfor dette workflow er nyttigt til skalering og automatisering af virksomheds­analyse

  • Parallel opgaveudførelse: Ved at opdele analysen i modulære prompts og delegere dem til crews af AI-agenter kan workflowet analysere flere virksomheder eller flere aspekter af en virksomhed parallelt, hvilket reducerer manuelt arbejde og svartid betydeligt.

  • Konsistente, dækkende outputs: Brug af strukturerede prompts sikrer, at hver analyse er grundig og dækker alle vigtige dimensioner, hvilket minimerer informationshuller eller subjektiv bias.

  • Dynamisk dataindsamling: Ved at integrere websøgning og dokumenthentning kan systemet altid få adgang til de nyeste offentlige informationer sammen med interne dokumenter.

  • Problemfri eksport: Automatisk generering af Google Sheets-filer muliggør nem skalering til batchanalyser og integration med eksisterende workflows til rapportering, investeringsvurdering eller due diligence.

  • Tilpasningsdygtig & udvidelig: Nye analyseområder kan tilføjes blot ved at oprette nye promptskabeloner og opgaver, hvilket gør systemet fleksibelt til skiftende behov.

Eksempler på anvendelser

  • Venturekapital & startup-scouting: Analyser hurtigt hundredvis af startups til investeringsscreening.
  • Konsulent- & markedsanalyse: Udarbejd ensartede virksomhedsprofiler til kunder.
  • Konkurrentovervågning: Følg konkurrenter på tværs af flere analysekategorier.
  • Portefølje­styring: Opdatér og vedligehold strukturerede oplysninger om portefølje­virksomheder.

Oversigtstabel: Nøglekomponenter & deres roller

KomponentRolle
Chat Input/OutputBrugerinteraktion, dataindtastning, visning
Message WidgetVelkomst- og vejledningsbeskeder
Prompt TemplatesStruktureret udtræk af virksomheds­information
File/URL RetrieversTilføj kontekst fra web eller uploadede filer
AI AgentsUdfører research- og analyseopgaver
Self-Managed CrewsOrganiserer agenter for parallel, skalerbar kørsel
Create DataSamler alle resultater i struktureret format
Google Sheets ExportAutomatiserer eksport af resultater

Sammenfatning

Dette workflow forvandler en manuel, tidskrævende analyseopgave til en automatiseret, skalerbar og yderst gentagelig proces. Ved at kombinere AI-drevet research, struktureret prompt engineering og problemfri dataeksport giver det brugerne mulighed for at generere fyldige, handlingsorienterede virksomhedsprofiler med minimal indsats. Det er uvurderligt for enhver organisation, der har behov for hurtigt og konsekvent at behandle store mængder virksomhedsdata.

Lad os bygge dit eget AI-team

Vi hjælper virksomheder som din med at udvikle smarte chatbots, MCP-servere, AI-værktøjer eller andre typer AI-automatisering til at erstatte mennesker i gentagne opgaver i din organisation.

Planlæg en demo Prøv det nu

Lær mere

AI Virksomhedsanalyse til Google Sheets
AI Virksomhedsanalyse til Google Sheets

AI Virksomhedsanalyse til Google Sheets

Dette AI-drevne workflow leverer en omfattende, datadrevet virksomhedsxadanalyse. Den indsamler information om virksomhedens baggrund, markedslandskab, team, pr...

4 min læsning
AI Virksomhedsanalyse & Markedsundersøgelse
AI Virksomhedsanalyse & Markedsundersøgelse

AI Virksomhedsanalyse & Markedsundersøgelse

Omfattende AI-drevet arbejdsgang til virksomhedsxadanalyse og markedsxadundersøgelse. Indsamler og analyserer automatisk data om virksomhedens baggrund, markeds...

4 min læsning