Dataset opportunity
Kiokii — Opportunité de jeu de données de transactions
Jeu de données de transactions modéré détenu par Kiokii, utilisable pour les modèles de recommandation et la détection de fraude.
Score
61.5
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
56%
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 = 3,9 milliards de dollars en 2023, TCAC de 36,3 % (2024-2030).
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-21
Daily Synopsis: August 20, 2026
retail-insider.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
Faible (produit de base)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Équipes IA e-commerce et personnalisation
Kiokii fournit un jeu de données de transactions complet en modalité tabulaire, détaillant l'historique d'achat des clients, y compris les données personnelles identifiables (PII) telles que les noms et les e-mails. Ces données riches, de première partie, soutenues par des enregistrements commerciaux et du contenu généré par les utilisateurs, sont exceptionnellement bien adaptées à la formation de modèles de recommandation sophistiqués en offrant des informations granulaires sur le comportement des consommateurs et les affinités produit.
Le marché mondial des moteurs de recommandation était évalué à 3,9 milliards de dollars en 2023 et devrait croître à un TCAC remarquable de 36,3 % jusqu'en 2030. [8] Malgré les complexités d'accès nécessitant une anonymisation stricte des PII, le respect des lois canadiennes sur la protection de la vie privée (PIPEDA) et la gestion des sensibilités des données liées aux fournisseurs, la nature précieuse et rare de ces données de vente au détail du monde réel présente une opportunité significative pour les acheteurs d'IA visant à capturer cette croissance explosive du marché. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Contient des PII de consommateurs (noms, e-mails, historique d'achat) nécessitant une anonymisation stricte ; les données du programme de fidélité sont soumises aux lois canadiennes sur la protection de la vie privée (PIPEDA) ; les données incluent les performances de marques spécifiques qui peuvent avoir des sensibilités liées aux fournisseurs · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves prouvent collectivement que Kiokii possède un riche jeu de données de vente au détail reliant les transactions des clients à un catalogue de produits détaillé, aux niveaux du programme de fidélité et au sentiment client direct. Ces données multicouches sont précisément ce dont les équipes IA d'e-commerce et de personnalisation ont besoin pour construire et affiner des modèles de recommandation sophistiqués. Sur un marché des moteurs de recommandation en pleine croissance (TCAC de 36,3 %), ce jeu de données offre les signaux granulaires nécessaires pour aller au-delà du filtrage collaboratif de base et débloquer la personnalisation de nouvelle génération à grande échelle.
See dimension details ↓- Dataset Specificity66
dominant 'données de transaction', 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 Rarity34
données de domaine propriétaires (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 correspondances de preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness62
API/ouvert (actuel)
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 d'IA est extrêmement élevée, stimulée par le **TCAC rapide de 36,3 %** du marché mondial des moteurs de recommandation, qui repose directement sur des données transactionnelles riches pour la formation de modèles et la personnalisation. [8]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility14
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility48
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 types de preuves, 4 correspondances
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 Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation50
2 signaux d'appétit pour les données (1 type)
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 — Kiokii est une chaîne de vente au détail en croissance rapide de produits de beauté asiatiques avec de nombreux magasins physiques et une présence e-commerce, ce qui fait de ses données transactionnelles et clients un sous-produit précieux et dormant de son activité opérationnelle principale. Problèmes : L'entreprise connaît une expansion rapide, passant d'un magasin en 2022 à plus de 24 d'ici 2026, ce qui peut compliquer l'identification des bons décideurs. [1, 14 ; Elle a un partenariat stratégique avec YesAsia Holdings Ltd., une société cotée en bourse, ce qui pourrait ajouter des couches de complexité aux discussions sur la propriété des données. [6]
- Deep Qualification90
✓ passe — Kiokii est un détaillant canadien en croissance rapide de produits de beauté asiatiques. En tant que détenteur de données, son jeu de données de transactions est un sous-produit direct de ses opérations de vente au détail, ce qui en fait un actif cohérent et précieux pour la formation de modèles de recommandation, malgré la nécessité d'une anonymisation stricte des PII en vertu de la loi canadienne sur la protection de la vie privée.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Transaction data
Cela confirme la présence de données transactionnelles liées à des promotions de vente spécifiques, ce qui est inestimable pour modéliser le comportement d'achat des clients et la sensibilité promotionnelle.
business_records
Les données comprennent un programme de fidélisation client structuré, permettant une segmentation puissante basée sur les paliers de dépenses pour personnaliser les offres et prédire la valeur à vie.
User-generated content
Le contenu généré par les utilisateurs sous forme d'avis et d'évaluations de produits fournit des signaux directs sur le sentiment client, une caractéristique clé pour améliorer la pertinence et la confiance des recommandations.
Data catalog / marketplace
Un catalogue détaillé avec des attributs produit approfondis, tels que la marque et les 'préoccupations cutanées' spécifiques, fournit les métadonnées essentielles pour construire des modèles de recommandation avancés basés sur le contenu.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
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
Kiokii Transaction — a Moderate transaction dataset (Tabular modality) in the retail domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global Recommendation Engine Market = $3.9B in 2023, CAGR 36.3% (2024-2030) (source: Grand View Research). [8]. Investment score 61.5/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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