PLATFORM OVERVIEW
ブランドとクリエイターのあいだに、
コラボレーターとしてのKEEN。
KEENは両者のあいだに立ち、界隈への深い理解と両側の信頼でつなぐコラボレーター。その裏側では、施策のたびに賢くなる循環型のテクノロジー基盤がすべての工程を支えています。
BRAND
ブランド
化粧品・美容を中心とするブランド企業。
- 商材とマーケティング課題
- ← 発火予測・検証レポート
- ← 界隈に届くUGCと成果
COLLABORATORKEEN — 界隈マーケティング
界隈を読み、両側をつなぐ
デモグラではなく「界隈」の単位でブランドとクリエイターの適合を設計。両側の信頼の上に共創をつくるコラボレーター。
- 界隈適合性 × UGC発火力 × imp効率で設計
- 発火を事前に予測し、実測で検証
CREATOR
クリエイター
界隈のなかで共感と発火を生む発信者。
- フォロワー数でなく発火実績で評価
- ← 界隈に合うブランドとの出会い
- ギフティング／タイアップへの参加
界隈ギフティング
界隈適合クリエイターへの商品ギフティングでUGCを設計的に創出。発火予測 → 配布 → 実測検証まで。
ショート動画タイアップ
ショート動画クリエイターのキャスティングから企画・実行支援まで。ギフティングと同じ界隈データで選定。
PLATFORMSXInstagramTikTok
BEHIND THE SCENES — TECHNOLOGY LOOPこの共創を、裏側で回しつづける循環基盤
界隈DB
界隈・クリエイター・施策・実測impを
単一スキーマで構造化した行動データ基盤
単一スキーマで構造化した行動データ基盤
MCP READY
PHASE 1 — 探索
界隈の探索と発見
SNSの投稿データから、商材と相性のよい界隈を発見し、提案につなげる。
界隈探索分析トレンド検知界隈提案
PHASE 2 — 発掘
クリエイター発掘と評価
界隈のなかで実際に発火を生むクリエイターを、データとAIで特定する。
投稿収集クリエイターAI判定目検（人の審美眼）推薦理由・DM生成界隈逆引き
PHASE 4 — 検証
検証と資産化
実測結果を検証し、行動データとして中心の基盤へ還流させる。
効果検証・品質分析X / IG / TikTok投稿分析界隈ダッシュボード
PHASE 3 — 実行
施策の設計と実行
予測にもとづき施策を設計し、配布・キャスティングから投稿確認まで一元管理。
界隈シミュレーターPROVIDED — 大手ブランドへ提供中ギフティング管理タイアップキャスティング
↺ 施策を実行するたびに行動データが中心へ還流し、プラットフォーム自身が賢くなる。
探索も、予測も、キャスティングも——次の一手ほど精度が上がる循環構造。
※機能は、Webアプリケーションとして実装されたものと、KEENのアナリストが分析サービスとして提供するものから構成され、順次プロダクトへの統合を進めています。点線＝ヒューマンインザループ（AIの判定を人が検証する工程）。
KEEN INC. — PRESS KIT VISUAL / DRAFT