DATA ENGINE
データ意思決定エンジン
値付け、仕入れ、出店のいずれもデータに基づいて判断します
5000万+
価格データベースレコード
200+
対応ブランド数
30+
都市データノード
7
対応エリア
Price Database
数千万件の価格データベース
世界の主要な中古ラグジュアリープラットフォームの成約データを集めています。価格レコードは5000万件以上。ブランド、カテゴリ、状態、地域で検索でき、鑑定査定も在庫の値付けも市場分析もこれを使います。
- 5000万件+の成約履歴レコード
- グローバル20以上のプラットフォームとリアルタイム同期
- ブランド・カテゴリ・状態・地域で価格を検索、比較
Trend Prediction
ブランドトレンド予測
SNS の話題、セレブの着用、ブランドの発表会、季節要因。これらを時系列分析にかけて、ブランドや型番の価格がどこへ向かうかを見ます。事業者は仕入れと値付けを先に決められます。
- 複数のデータ源をまとめて時系列分析
- 7日 / 30日 / 90日トレンド予測
- 予測は相場に合わせて更新
Regional Analysis
地域需要分析
30都市以上のノードの取引データから、その地域が何を買い、価格にどう反応し、需要がどちらへ動いているかを読みます。そこからその地域の売り方と在庫の持ち方を提案します。
- 30都市以上のリアルタイム消費者プロファイル
- 地域別ブランド嗜好ヒートマップ
- 地域ごとの在庫の持ち方を提案
Inventory Model
在庫を早く回すには
在庫モデルが商品ライフサイクル、需給、価格弾力性、季節要因をまとめて計算し、値付けと販促を提案します。導入後は平均在庫回転期間が目に見えて短くなりました。
- 商品ライフサイクルに沿って追跡
- 値付けと販促の提案
- 平均在庫回転が短縮
データ意思決定エンジンの導入
データ意思決定エンジンが事業運営にどのように活用できるかをご紹介します