数据集机会
d-nvest — Salesupply — 交易数据集机会
Salesupply 持有的中等交易数据集，可用于推荐模型和欺诈检测。
评分
65.2
评分（0-100）融合了加权维度 — 数据集稀有度、训练价值、买家需求、证据强度和许可权。70分以上表示交易就绪。请参阅下方评分维度了解详情。置信度
49%
行动
数据共享协议
此数据集的推荐交易结构：收购（完全买断）、许可（付费使用权）、数据共享协议（受控访问，不转移所有权）、合作（共同开发）或标注计划（标签）。根据数据所有权、许可复杂性和可访问性选择。市场
全球推荐引擎市场 = 2024 年为 53.9 亿美元，复合年增长率为 36.33%（来源：Precedence Research）
Lineage
此线索的来源
信号优先链，端到端：近期外部信号 → 合格利基 → 已解析的数据持有者 → 网站验证 → 评分机会。每个线索都可解释。
该公司积极关注数据的具体证据 — 这就是它适合进入交易室的原因。
- 📝Published article
使用匿名客户服务历史来训练 AI 机器人
来源 ↗
Profile
数据集概况
类型
交易数据集
模态
表格
行业
零售
体量
中等
新鲜度
实时
稀有度
高（专有）
可访问性
受限
法律
混合所有权 — GDPR 敏感（PII 审查）
买家画像
电子商务与个性化 AI 团队
Salesupply 持有一个全面的表格 交易数据集，包括来自 380 多个市场集成的海量事件流。这些精细数据捕获了全球零售网络中详细的客户购买历史、交易详情和行为事件，为训练和优化复杂的推荐模型提供了理想的基础。
全球推荐引擎市场在 2024 年的价值为53.9 亿美元，预计将以高达 36.33% 的复合年增长率增长。[3] 虽然访问需要克服 PII 匿名化（来自客户服务日志）和分布式数据中心等复杂性，但聚合的专有绩效数据对于旨在获得零售个性化竞争优势的 AI 买家来说，是一项极其有价值且稀有的资产。⚠ 尽职调查（有价值的数据，可协商的访问权限）：客户服务日志包含需要大量匿名化（GDPR）的 PII；履行数据部分由客户拥有，但聚合绩效是专有的；数据分布在 20 多个全球履行中心和 380 多个市场集成中。· 公司：独立。
Scoring
评分维度
可解释的、基于证据的维度（0-100）。雷达图显示了投资轴。
公开证据证实 Salesupply 拥有专有的跨国数据集，详细记录了从购买到国际退货的完整电子商务客户旅程。这段跨越 15 年、涉及 500 多家客户的丰富交易和客户服务历史，是训练复杂的推荐模型的稀有资产。对于目标是全球电子商务市场的 AI 团队来说，在目前价值 53.9 亿美元、预计每年增长超过 36% 的推荐引擎领域，这些数据提供了独特的竞争优势。
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
主导的 'transaction_data'，零售行业，2 种特定类型
数据针对特定、难以替代的领域或任务的精确程度。利基、明确定义的数据得分高于通用数据。 - Dataset Rarity70
专有领域数据
数据的稀缺性和专有性。独特领域数据得分高；公开可用数据会降低得分。 - Dataset Volume68
3 个证据命中，明确提及数据量
数据的表观规模，根据证据命中次数和任何明确的体量提及推断。 - Dataset Freshness82
实时/流式传输
数据的时效性 — 实时/流式数据得分最高，定期转储数据得分较低。 - Training Value74
适用于推荐模型
数据对目标AI用例的有用程度 — 其是否适合模型训练或微调。 - Buyer Demand95
AI 买家需求极高，这得益于推荐引擎市场的爆炸式增长，该市场正以 36.33% 的复合年增长率扩张。[3]
基于市场信号，AI开发者和公司对该数据的需求强度。 - Legal Accessibility0
PII/受监管
数据在法律上获取和使用的难易程度 — 开放/API访问得分高；PII或受监管数据得分低。 - Acquisition Feasibility0
中等难度，独立
考虑到获取难度和持有者的公司结构，实际获取数据的可行性。 - Evidence Strength62
3 种证据类型，3 次命中
公司持有此数据的证据强度 — 证据类型的多样性和命中次数。 - Right to License28
所有权=混合，许可=gdpr_敏感
公司是否可以合法地许可数据 — 基于所有权和许可复杂性。 - Corporate Independence90
独立
持有者是否可以独立决策 — 独立公司得分高于大型集团的子公司。 - Data Orientation39
1 个数据需求信号（1 种类型）
公司投资数据的积极程度，通过其数据需求信号（招聘、产品、API等）衡量。 - Dormant Data Surplus92
盈余=高 — 专有数据超出已货币化的部分
该公司持有的专有数据量和价值，超出其已实现货币化的部分 — 我们可以解锁的休眠盈余。一家公司可以出售部分洞察，同时仍拥有更大的休眠资产。 - ICP Audit100
✓ 良好目标 — Salesupply 是一个好目标，因为它是一家中小企业，其核心业务是提供履行和客户支持等电子商务运营服务，从而产生有价值的交易和物流数据作为副产品，而且没有任何迹象表明他们会出售这些数据或由此产生的智能。
- Deep Qualification90
✓ 通过 — Salesupply 是电子商务履行和客户支持的服务提供商，而不是数据销售商。它作为其服务副产品处理的交易数据由其客户（作为“控制器”）拥有，但 Salesupply 可能拥有聚合的、匿名的绩效数据。数据是 GDPR 敏感的，“交易数据集”标签与其业务模式一致。其在法国履行网络的近期扩张表明了增长。
Evidence
数据集证据与溯源
类型化证据证明公司持有的内容 — 为清晰起见重新表述并与市场对比。
Transaction data
该数据集包含关于售后活动的精细交易数据，特别是超过 20 个国家的国际退货，这对于对客户流失和产品满意度进行建模至关重要。
Event streams
持有者拥有来自 500 多家电子商务客户的 15 年时间序列客户服务数据，提供了对客户互动的深入历史视图，这对于个性化 AI 至关重要。
Data-volume signal
该数据的显着数量和多样性体现在其来源：全球 380 多个市场、25 种以上语言的客户服务运营，表明这是一个独特的全球培训资产。
Deal room
Deal Room — Salesupply — Transaction Dataset Opportunity
Transaction Dataset (Tabular, retail). Best AI use-case: Recommendation Models. Target buyers: E-commerce & personalization AI teams. Market: Global Recommendation Engine Market = $5.39B in 2024, CAGR 36.33% (source: Precedence Research). Rarity: High (proprietary); accessibility: Restricted. Key risk: Mixed ownership — GDPR-sensitive (PII review). Recommended deal structure: Data Sharing Agreement. Investment score 65.2/100.
买家画像
电子商务与个性化 AI 团队
最有可能购买或使用此数据集的公司或团队类型 — 需求方的目标。市场
全球推荐引擎市场 = 2024 年为 53.9 亿美元，复合年增长率为 36.33%（来源：Precedence Research）
根据市场信号对该数据的需求和价格范围进行粗略解读（$ = 利基市场，$$$ = 高AI买家需求）。风险
混合所有权 — GDPR 敏感（PII 审查）
使用或传输此数据的主要法律和合规限制 — PII/GDPR、许可权、监管限制。行动
数据共享协议
此数据集的推荐交易结构：收购（完全买断）、许可（付费使用权）、数据共享协议（受控访问，不转移所有权）、合作（共同开发）或标注计划（标签）。根据数据所有权、许可复杂性和可访问性选择。Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Salesupply Transaction — a Moderate transaction dataset (Tabular modality) in the retail domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global Recommendation Engine market = $3.92B in 2023, CAGR 36.3% (source: Grand View Research). Investment score 58.7/100 (confidence 0.44). Recommended action: Data Sharing Agreement.