Kadoa for retail data
Retail Inventory & Pricing Intelligence
Detect inventory buildups, clearance patterns, and promotional intensity before earnings announcements.
Success story
Problem
A fundamental equity fund was tracking inventory and prices of major brands and retailers with costly and brittle in-house scrapers.
Kadoa Solution
- Automated monitoring of inventory levels across retail websites
- Detection of clearance sales and promotional intensity changes
- Out-of-stock tracking as demand indicator
- Historical pricing pattern analysis for seasonality
ROI
- 90% reduction in scraper maintenance costs
- 5x more SKUs tracked vs in-house solution
- Zero engineering resources required
"We spent 80% of our time fixing broken scrapers instead of analyzing data. Kadoa gave us back our analysts' time while expanding coverage."
— Portfolio Manager, Consumer-Focused Fund
Sample workflow
Brand E-commerce
Direct-to-consumer sites
Outlet Sites
Clearance and discount channels
Track
Inventory levels & pricing
Analyze
Promotional depth & frequency
Research Platform
Direct model integration
Sample results
Ticker | Category | Inventory Level | Avg Discount % | Week/Week Change | Signal | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Make Or Buy
Why top firms switched to Kadoa
Team & Budget Impact
In-House:
2 senior data engineers + ongoing maintenanceWith Kadoa:
~40% lower operational costSetup
In-House:
Rule-based, manual coding, breaks frequentlyWith Kadoa:
Auto-generatedData Quality
In-House:
Manual validation, constant quality issuesWith Kadoa:
High quality out-of-the-box, automated data validationMaintenance
In-House:
Was slow, fragile, and costlyWith Kadoa:
Fully managedTime to Dataset
In-House:
2 to 4 weeks per sourceWith Kadoa:
A few hoursScalability