CommerceIQ は急成長のスタートアップ企業であり、2022年3月にはソフトバンク・ビジョン・ファンド2からシリーズDにより1億1500万ドルの投資を受けました。

私たちは、Amazon、Walmart、Instacartなどの小売りeコマースチャネルでブランドが勝利を収めるサービスを提供するパイオニアです。マーケティング、サプライチェーン、販売業務間で機械学習と自動化を適用したプラットフォームを統合し、ブランドが市場収益性を獲得する秘訣を見つけられるサービスを提供しています。

ブランドにはデータが必要です。このため、ブランドは当社に登録し、興味のある商品を共有します。そして、当社はAmazonやWalmartなどのオムニチャネルで公開ウェブデータを収集して、ウェブサイトテスト、ブランド保護、興味のある商品に関連するデータを収集できるようにします。

当社のお客様には著名な多くのブランドが連なり、販売向上におけるサービスを提供しています。

たとえば、歯ブラシを検索しているとします。プレミアムカテゴリのブランドが検索結果のトップに表示されると予測されますよね。しかし、さまざまな理由により同社のランキングが低くなっています。

公開ウェブデータを使用すると、当社のお客様がどこで遅れをとっているのかの分析ができます。商品の主要な強みは何か。トップ商品は何か。広告の拡大をどのように最適化しているのか。検索のランキングを上昇させるマーケティングに向けて、どのように社の外見を改善できるのか。ブランドをもっと保護するにはどうすればよいのか。

後者に注目すると、お客様のウェブサイトに問題が発生した場合やサードパーティの販売者が別の方法でブランドを販売し、その結果自社の顧客の減少につながり、自社の価値が下がったように感じられます。

たとえば多くの小売り業が低い価格を表示する場合に、サードパーティが値下げすることで、価格が低下することがあります。ウェブサイトの複雑性により商品が誤って品切れと表示されたり、消費者に販売された商品がブランドの基準を満たしていないことがあります。

つまり、このような状況下でブランドは損失を出し、これは儲けが減少するだけではなく、ブランドのイメージも低下することがあります。

また、オンラインの購入傾向は常に成長しており、これによって多様な問題も増加します。成長におけるこのような問題の増加のすべてに手動で大規模に対象することはとても困難であり、ここで私たちのデータを使用したこれらの自動化がとても役に立ちます。

今現在、当社チームは数百万の公開ウェブデータポイントを収集して、これらの処理を合理化しています。1社のブランドが提供する小売りページを取扱っているとしましょう。私たちの最優先事項は次のようなものです。Bright Dataにさまざまなeコマースサイトからこの商品に関して公開されているウェブデータ（商品ページ、この商品の検索ページ、この商品に関するすべての属性など）をHTML形式で届けるように要請します。

続いて、ウェブデータを読み、このデータを分析します。タイトルは何か。価格は何か。販売者は誰か。データの違いは何か。この違いはブランドが求めているものを満たしているか。悪質な相違はあるか。悪質な販売者はいるか。この価格はブランドが予期するものではないか。つまり、これからが基本的なチェック点になります。

続いて、該当する小売業者に問題を自動的に送信します。つまり、何か不具合がある場合には、まずこれらの業者に確認を取ります。例：商品には在庫がないと表示されるのに、ブランドでは在庫があると示す場合、この不一致を指摘できます。

信頼できる一貫した大規模なソリューションを求める当社は、自社業務の規模を考慮し、Bright Dataを選びました。私たちは常に危険に晒されるような状況には陥りたくありませんでした。

このデータと私たちのインサイトをお客様にお届けするには、とても多くのことを行う必要があります。そして、どのようなミスを犯すことも許されません。私たちは正確なウェブデータを必要とし、タイムリーな応答を必要としており、低い成功率を許容することはできません。

当社チームは社内のデータ収集ソリューションを構築しておらず、この分野に尽力することを全くのぞんでいませんでした。このため、Bright Dataのようなサードパーティのサービスを使用することを選択しました。

このサービスには私たちが求めていた最高のソリューションがありました。さらに、Bright Dataは信用のあるウェブデータプロバイダーとしての成功をすでに収めており、これまでに大規模なプロジェクトを扱ってきた履歴があり、都市レベルまで到達する国際的なネットワークは前例のないものでした。

今現在、当社はWeb Unlockerを活用しており、とても満足しています。また、Web Scraper IDEがより充実した際にはその活用へも拡大することを考えています。

Bright Dataは当社のチェックポイントをすべてクリアしました。大規模な作業に良く機能し、多様な地域を網羅することができます。さらに、私たちの意見がより良く反映され、ニーズに応じて問題を解決する行動が取られていると感じました。

データに関してBright Dataを信頼しています。