Dataset opportunity
Goodles — Opportunité de jeu de données de transactions
Jeu de données de transactions modéré détenu par Goodles, utilisable pour les modèles de recommandation et la détection de fraude.
Score
57
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
49%
Action
Accord de partage de données
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market size (indicative estimate)
Marché mondial des moteurs de recommandation estimé à 9,3 milliards de dollars en 2026, avec un TCAC projeté de 36,3 % (2024-2030).
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-05
Goodles spins up new Twirly Mac range with three bold flavours
foodbev.com ↗
Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de transactions
Modality
Tabulaire
Sector
vente au détail
Volume
Modéré
Freshness
Périodique
Rarity
Moyenne
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Équipes IA e-commerce et personnalisation
Goodles possède un riche Jeu de données de transactions tabulaire dérivé de ses opérations directes au consommateur (D2C), comprenant des enregistrements commerciaux détaillés, des données granulaires sur les achats des clients et du contenu généré par les utilisateurs (UGC). Ces données de première partie offrent une vision complète du comportement et des préférences des clients, ce qui les rend exceptionnellement bien adaptées à la formation de modèles de recommandation haute performance pour stimuler le marketing et les ventes personnalisés.
La valeur de cet actif est contextualisée par le marché mondial des moteurs de recommandation, estimé à 9,3 milliards de dollars en 2026 et dont la croissance est projetée à un TCAC de 36,3 %. [1] Malgré les complexités d'accès, telles que la conformité stricte au RGPD/CCPA pour les données personnelles identifiables (PII) et la sensibilité des formulations propriétaires de R&D, la rareté et la profondeur de ces données de transaction D2C représentent un avantage concurrentiel significatif pour un acheteur d'IA visant à dominer l'espace de la vente au détail alimentaire personnalisée. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Récemment acquise par Barilla Group (septembre 2026), bien qu'opérant actuellement indépendamment ; Les données clients D2C contiennent des PII (noms, e-mails, adresses) nécessitant une stricte conformité RGPD/CCPA ; Les formulations propriétaires de R&D sont des secrets commerciaux hautement sensibles. · corporate : acquisition par Barilla Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Goodles détient un jeu de données détaillant le comportement client de grande valeur, y compris la taille moyenne du panier la plus élevée et la fréquence d'achat la plus élevée dans sa catégorie. Ces données transactionnelles sont un atout essentiel pour les équipes IA e-commerce et de personnalisation cherchant à construire des modèles de recommandation supérieurs. Dans un marché des moteurs de recommandation dont la croissance est projetée à plus de 36 % par an, ce jeu de données offre une opportunité rare de former des algorithmes sur des préférences produit et des schémas d'achat premium éprouvés.
See dimension details ↓- Dataset Specificity66
dominant 'données transactionnelles', secteur vente au détail, 1 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity58
données de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
périodique
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value64
adapté aux modèles de recommandation
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
La demande des acheteurs est exceptionnellement élevée, stimulée par la croissance explosive du marché des moteurs de recommandation (TCAC de 36,3 %) alors que les entreprises de vente au détail recherchent des données propriétaires pour construire des fonctionnalités de personnalisation compétitives. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/réglementé
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté moyenne, acquisition par Barilla Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 types de preuves, 3 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu par l'entreprise, licence=sensible au RGPD
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence45
acquisition par Barilla Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
excédent=moyen, 1 signaux externes récents — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit92
✓ bonne cible — Goodles est une marque alimentaire en forte croissance dont l'activité principale est la vente de macaronis au fromage nutritifs, ce qui fait de ses données transactionnelles et clients un sous-produit précieux et dormant, bien que son acquisition récente par Barilla Group puisse compliquer la prospection. Problèmes : L'acquisition récente par Barilla Group, une grande entreprise, pourrait modifier son statut de PME et son indépendance opérationnelle au fil du temps, malgré les plans actuels pour opérer une entreprise ; L'entreprise est une startup à forte croissance, financée par du capital-risque, et non une entreprise opérationnelle traditionnelle, ce qui pourrait affecter sa stratégie et ses priorités en matière de données. [1, 5, 20]
- Deep Qualification90
✓ réussite — Goodles est une marque alimentaire D2C qui détient un jeu de données transactionnelles précieux et sensible aux PII, généré comme sous-produit de ses ventes, avec une acquisition récente par Barilla Group agissant comme un déclencheur clé.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
business_records
Les enregistrements commerciaux internes documentent un processus de R&D intensif, validant l'attrait principal du produit avec un taux de changement de 92 % lors de tests gustatifs à l'aveugle, ce qui est un signal puissant pour les modèles prédisant la fidélité à la marque.
User-generated content
Un volume substantiel de contenu généré par les utilisateurs, y compris plus de 10 200 avis, fournit une riche source de sentiment client et de preuve sociale qui peut être utilisée pour former et valider des algorithmes de personnalisation.
Transaction data
Les données transactionnelles tabulaires principales démontrent des performances de pointe sur le marché, capturant la taille moyenne du panier la plus élevée et la fréquence d'achat la plus élevée dans la catégorie, ce qui constitue la vérité terrain nécessaire pour optimiser les moteurs de recommandation en vue de générer des revenus.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Goodles Transaction — a Moderate transaction dataset (Tabular modality) in the retail domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global Recommendation Engine Market estimated at $9.3 billion in 2026, with a projected CAGR of 36.3% (2024-2030) (source: Grand View Research). [1]. Investment score 57.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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