Particl Retail Intelligence

Particl Retail Intelligence

Particl, Inc. · コーディング · マーケティング

Particlは2万社以上の小売店を対象に競合の売上、価格、在庫、品揃えを推定し、そのデータを投入時期、価格、販促の判断につなげるリテールインテリジェンスだ。

Particl Retail Intelligence の画面プレビュー

Particl Retail Intelligence について

About

Particl Retail Intelligenceとは

ParticlはECチーム向けに作られたEC競合調査のプラットフォームである。数千社の店頭表示と購入導線からシグナルを集め、個々の商品がどれだけ売れているかを推定し、ダッシュボード、レポート、アラートの形で返す。ブランド側のチームは、社内データでは答えが出ない3つの問いにこれで答える。自分のカテゴリで何が売れているのか、いくらで売れているのか、その背後にどれだけ在庫があるのか。

規模が最大の主張だ。Particlは2万社以上の小売業者、6億点以上のSKU、およそ5,000億ドル分の売上を追跡しているとしている。ただしこの売上高は公開シグナルから組み立てた推計であり、小売業者が申告した数字ではない。方向性として読むべきで、カタログの露出が少ない小規模ブランドでは誤差が広がる。大きなカテゴリと情報の多いブランドなら、計画に使える精度には収まる。

できないこともはっきりしている。広告出稿はしない。店舗運営も管理しない。自社顧客のファーストパーティデータも持たない。あくまで外から市場を見る道具であり、BI基盤の隣に置くもので、代わりにはならない。料金は月250ドルからで、個人の出品者には届かない価格帯だ。ブランド、代理店、カテゴリ担当チームのためのツールである。

導入の流れ

  1. particl.comからデモを申し込むか、14日間のトライアルを開始する。追跡したい競合数と必要な履歴期間でプランを選ぶ。
  2. Company Explorerで競合リストを作る。Starterは5ブランド、EssentialとGrowthは10ブランド、Customは最大1,000ブランドまで追える。
  3. Product Explorerを開き、SKU別売上推定、価格履歴、在庫シグナルを見る。フィルタでカテゴリ、価格帯、商品タイプに絞り込める。
  4. 毎週確認するビューを保存し、新商品投入、入荷、価格変更のアラートを有効にする。
  5. CSVに書き出すか、ログインしないメンバー向けにメールレポートを予約する。Customプランなら一括エクスポートとAPI接続も使える。

AIツール情報

Particl Retail Intelligenceの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。

無料プランいいえ
有料プラン$250 - $1,000/mo
プラットフォームWeb
開発元Particl, Inc.
カテゴリコーディング · マーケティング
リリース日N/A
最終更新Oct 2026
サイト訪問数89.7K
サイト世界ランキング343.8K
API提供状況はい

こんな人におすすめ

このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。

ユーザー

  • DTCブランドの創業者
  • ECアナリストとカテゴリマネージャー
  • 代理店と小売コンサルタント

タスク

  • 次に投入する商品を決める
  • 価格を決めて守る
  • 品揃えを組む
  • 競合の販促を検証する

シーン

  • 次のシーズン前のライン見直し
  • 踏み切れない価格改定
  • クライアントや経営層への月次レポート

主な機能

SKU単位の売上推定

Particlが推定するのはブランド合計ではなく商品単位の売上で、投入判断はほぼこの粒度で起きる。カテゴリを推定売上で並べ、価格帯で絞れば、どの商品が競合の売上を支えているかが見える。推定値なので、同じカテゴリ内で商品同士を比べるのが正しい使い方だ。1つの数字を監査済みの事実として扱うと判断を誤る。

競合価格と値引きの追跡

価格履歴には定価、値引き幅、販促の継続期間が並ぶ。直感が外しやすい問いに答えてくれる。値下げが数量を連れてきたのか、もともと売れる在庫の粗利を削っただけなのか。データは毎日更新されるため、週次の価格会議には十分間に合う。

品揃え分析とホワイトスペース

品揃え分析は自社カタログと競合カタログの重なりを地図にする。双方がひしめく場所と、空いたままの場所が同時に見える。ホワイトスペース分析はその空白を需要順に並べる。成果の出ないSKUを切る根拠にも、新しいサブカテゴリを起こす根拠にもなる。感覚で押し切る場面が減るということだ。

マーケティング素材ライブラリ

追跡ブランドの広告、メール、SNS投稿が1つのライブラリに集まる。クリエイティブを読み、オファーを記録し、同じ期間の売上データを確認する。競合の施策を真似するのと、それが効いたか知っているのとでは意味が違う。代理店は提案シーズンにこの画面へ籠もりがちだ。

履歴データ、トレンド、アラート

履歴はStarterの3か月、Essentialの6か月、Growthの12か月、Customでは最大48か月まで伸びる。季節性と本物のトレンドを切り分けるには十分な長さだ。新商品、入荷、価格変動でアラートが飛ぶので、競合の動きは四半期の振り返りではなく同じ週に把握できる。

ClaudeとChatGPT向けMCP接続

ParticlはMCPサーバーを用意している。アカウントをClaude、ChatGPT、その他のMCP対応クライアントにつなげば、競合データを自然言語で照会できる。ある小売店の売れ筋を尋ねれば、出典付きの答えが返る。ダッシュボードを開く必要はない。すでにチャット画面で仕事をしているアナリストに向く。MCP経由の小売データを、連携案件を立てずに手に入れる最短ルートである。

メリットとデメリット

メリット

  • 売上推定が商品単位で出る。ブランド合計より投入判断に直結する。
  • 価格、品揃え、マーケティングが同じアカウントに入る。1つの問いに3つのツールは要らない。
  • MCP接続でClaudeやChatGPTにデータを渡せる。個別の連携開発が不要になる。
  • 毎日更新とアラートがあるため、動きの速いカテゴリでも週次レビューの間が見えなくならない。
  • 14日間のトライアルで、競合設定から最初のレポートまで一通り試せる。

デメリット

  • 月250ドルの入門プランは1席・3か月履歴で、小規模ブランドには重い。実用的な履歴が要るなら月1,000ドルになる。
  • 売上はモデルによる推計だ。申告売上として扱うと判断を誤る。ロングテールのブランドでは特に危ない。
  • 競合数の上限が早く効く。Starterの5ブランドでは狭いカテゴリしか見えず、市場全体の地図にはならない。
  • モバイルアプリがない。店頭で価格を確認したい場面はブラウザ頼みになる。

よくある質問

競合が何を、いくらで、どれだけ売っているかを見るためのツールだ。ブランドのチームや代理店が、新商品の調査、価格判断、品揃え計画、販促の検証に使う。外から市場を見る視点なので、自社の売上データを置き換えるのではなく補完する。

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