楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング 対応
アイリスオーヤマ・サントリー・
エレコム・貝印 など、
業界をリードする
2,300社以上に導入
こんな課題、ありませんか？
-
感覚で仕入れ・
商品開発をしている
「売れるはず」の仮説に頼った仕入れで、在庫リスクや機会損失が発生。判断の根拠になるデータが社内にない。
-
競合や市場の動きが
見えない
モール内の売上やシェア、競合の広告・価格の動きを把握するのに毎月膨大な調査工数がかかっている。
-
AIを使いたいが
判断材料が足りない
生成AIに相談しても、実態とのズレや出典不明で確信が持てない。正確なデータに基づくAI活用ができていない。
データ×AIで、
次の一手が見える
-
業種分析
ECモール全体のジャンル別売上規模やトレンド、人気商品・メーカーシェアまで、市場を俯瞰して把握。
-
ショップ分析
競合ショップの売上構成、出稿広告、価格・ポイント推移までトラッキング。施策の精度を高める。
-
商品分析
ASIN・JAN単位の売上推移と自社／競合比較。仕入れ・商品企画の意思決定の精度が上がる。
SURVEY · EC事業者100名調査
AI×Nintを活用した
企画書を「有益」と回答
従来30時間の市場分析が
大幅に短縮
获奖历史
データ活用が
ECの成長エンジンに
導入事例
-
「衝撃すぎて言葉に詰まる」データとの出会い。WESTERモール推進室が描く、地域×食のラインナップ戦略Nint ECommerce# その他 # 市場・競合調査 # 販促施策 # 販売戦略 # 需要予測従業員数: 2万人〜
-
「何から手をつけるべきか」が分かる。放置状態のAmazonを月200個まで伸ばした立ち上げ戦略コンサルティング# 家具/インテリア # 市場・競合調査 # 販促施策 # 販売戦略従業員数: 100人未満
-
「見せるだけで余計な説明がいらない」 LIXILが共通の数字で組織を動かしたEC戦略Nint ECommerce# DIY # 仕入れ業務 # 市場・競合調査 # 販売戦略従業員数: 1万人以上
-
30時間の市場分析が10秒に。おからクッキー売上10倍を生んだデータ活用とはNint ECommerce# 食品/飲料 # 商品開発 # 市場・競合調査 # 需要予測従業員数: 100人未満
客户反馈
-
憶測でのカテゴリー規模算出から、
根拠を持った施策へ
これまではランキング情報を基に憶測でカテゴリー規模を算出し、その中での自社製品のシェアを算出していました。…（中略）…この製品を導入してからはある程度正確なカテゴリーサイズや競合製品の売上推移が把握できるようになり、具体的な目標を持った施策の実行と効果判定ができるようになりました。…（中略）…前年比240％を達成し、2位のポジションまで伸長させることができています。。
-
データドリブンな仕入れと
競合分析に不可欠
新規商品の仕入れ選定および新商品開発におけるリサーチ工数の約90%削減。…（中略）…従来は各モールのランキングやレビュー数を泥臭く目視で追って、担当者の「勘」に頼って仕入れ数を決めていましたが、Nintの市場規模データと競合の販売個数推計を活用することで、客観的な需要予測が可能になりました。…（中略）…社内の意思決定スピードが劇的に向上しました。
-
セールの敗因が10分で特定でき、
社内会議の時間が約50%
削減
自社店舗の売上が目標に届かなかった際に、その原因が「市場全体の冷え込み」なのか「競合のポイント・クーポン施策に負けた」のかを正確に検証できず、次回への泥縄式な対策しか打てない課題がありました。…（中略）…セール期間中の自社と競合トップ3社の「価格・割引・売上推計」を日次で横並びで検証できるようになりました。…（中略）…施策決定までの社内会議の時間が約50%削減されました。
-
大手ECモール内での
自社＆競合動向の見える化が
可能に
本サービス利用前までは、大手ECモール内での自社の売上シェアがどれくらいなのかを、かなり強引な推定から導き出すしかできませんでしたが、導入後は競合の状況を含めた売上・販売数の状況が細かく追えるようになったので、ECにおける自社の業績管理の精度が大きく向上しました。…（中略）…まずは自分たちの立ち位置を知るところから、全てが始まると思います。
まずは1週間の
無料トライアルから
資料請求・
無料トライアル
フォームから
お申し込みください。
お見積もり
目的をヒアリングし
最適プランをご提案。
ご契約
お申込書のご提出で
本契約。
ご利用開始
専任CSが活用を
伴走サポート。
实施后支持。
实施支持
新闻通讯
系统使用指南
定期联系
