データドリブンな仕入れ（および開発）と競合分析に不可欠

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・複数の品番（SKU）を任意にグルーピングして一括で時系列比較できる機能
・ブラウザ拡張機能のオン・オフをワンクリックで切り替えられる簡便なUI
その理由
・現在は、競合の特定商品を追う際に個別の型番ごとにデータを確認・抽出する必要があり、複数の商品をまとめて市場の波を捉えたいときに画面を行き来するタイムロスが発生している。
・リサーチ作業時以外は拡張機能をスムーズにオフにできると、日常のブラウザ動作がより軽快になり、業務のスイッチングコストが下がると感じている。
・さらに、推計データの精度は実際のPOSデータと比べてカテゴリーによりややブレる傾向があるため、よりリアルタイムに近い更新頻度と精度の向上を期待している。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・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
・競合の売れ行きトレンドを根拠とした仕入れ数量の適正化による過剰在庫リスクの大幅な低減
課題に貢献した機能・ポイント
・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。具体的な業務シーンとして、新商品の初回発注数量（MOQ）の壁を乗り越える際、競合の月間販売ポテンシャルをエビデンスとして経営陣にロジカルに提示できるようになり、社内の意思決定スピードが劇的に向上しました。データに基づき仕入れミスを最小限に抑えられた結果、導入後は主力カテゴリにおいて在庫回転率の向上と売上の最大化を同時に達成できています.

検討者へお勧めするポイント

ECモールで「データに基づいたロジカルな意思決定」を行いたい企業には間違いなくROIの高いツールです。
最大のメリットは、楽天・Amazon・Yahoo!の主要3モールにおける競合の売上や販売数量の推計値がピンポイントで可視化される点です。これにより、担当者の勘に頼っていた新商品の仕入れや開発、価格戦略を確かな事実（データ）に基づいて進められるようになります。他社の成功事例や失敗事例の要因を事前に分析できるため、無駄な在庫リスクを排除しつつ、勝率の高い施策にリソースを集中できます。
モール運用の次のステージへ進むための戦略パートナーとしてお勧めです。