PLATFORM OVERVIEW
界隈マーケティングのインテリジェンスエンジン
ブランドとクリエイターの間に質の高いつながりを作る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
- ← 話題化予測・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話題化力 × imp効率で設計
- 話題化を事前に予測し、実測で検証
CREATOR
クリエイター
界隈のなかで共感と話題化を生む発信者。
- フォロワー数でなく話題化実績で評価
- ← 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。話題化予測 → 配布 → 実測検証まで。
界隈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。
界隈座談会
同じ界隈のクリエイター・生活者を集めて座談会を実施。界隈内の空気感や語られ方を定性で可視化。
界隈デプスインタビュー
界隈適合クリエイターへの1対1／グループインタビューで、購買や発信の動機を深掘り。施策設計の仮説づくりに活用。
PLATFORMSXInstagramTikTok
BEHIND THE SCENES — TECHNOLOGY LOOP
CONCEPT / 構想
界隈インテリジェンス
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話題化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