(転載・翻訳）
午前9時、Amazon USのECサイトを運営するSandyの忙しい一日が始まりました。
現在、Amazonの運営はすべて経験に頼る時代は終わり、データに基づくコストの削減と仕事の効率化を最大限に実現することができる時代を迎えました。
Sandyはこのことをよく知っています。Amazonを運営する時にSandyはマーケットプレイスやプラットフォームなど様々な次元のデータを監視・分析し、それを商品の選択、調達、出品の最適化などの日常業務に応用することで、商品コンバージョン率を継続的に向上させ、ショップの収益成長を実現しています。
Sandyの重要なタスク ：
Task1: 毎日5回の商品選択を行う
Task2: 商品の適切な仕入れ先を探す
Task3: リスティングの構築と最適化
彼女はどのようにAmazonを運営するのかを一緒に見てみましょう。
目次：
>タスク1：毎日5回商品を選定
Amazon運営にとって、商品の選定はとても重要です。 適切な製品を選択しさえすれば、その後の運営は半分の労力で2倍の結果を得ることができます。
Sandyと彼女の同僚たちは毎日5つ以上の商品を探します。それらの商品をチームと一緒に討論した後にみんなが売りやすいと思うと、その商品を予備商品として扱います。 長い時間をかけて試行錯誤をした後に、Sandyは次第に自分なりの選択方法がありました。
1.キーワード検索結果に応じた商品を選定
いくつかのキーワードを選定し、各キーワード検索後に得られる商品データから、潜在的なサブカテゴリーや商品を見つけ出します。
検索結果が以下の特徴を満たしていれば、Sandyはそれらを潜在的なサブカテゴリーや商品とみなし、商品選択の参考にすることができます。
- 検索結果全体の数は少ない（2万件程度が適当）、現段階では競争はそれほど激しくないが、成長しており、市場の需要は高まっています。
- 既存の検索結果で、複数の商品が売れている、レビューの数もある程度の件数があり、また続いて増加する傾向があります。
- ほとんどの検索結果の平均評価が4.3星以上であり、商品自体は大きな欠陥がありません。
※注：ここでの選定基準は、sandyの個人的な経験から導き出された一例であり、幅広い参考になるものではありません。
たとえば、Sandyが「wireless」、「case」、「Bluetooth headset」という三つのキーワードを検索し、そして検索結果の最初の5ページを分析し、以上の選択基準と合わせて、彼女は「wireless charger」のカテゴリーを選定するかもしれません。
2.ランキングを参考しながら商品を選定
Amazonでは、売れ筋ランキング、急上昇ワードランキング、新着ランキング、ほしい物ランキング、ギフトランキングなどのそれぞれのランキングが用意されています。
各ランキングには表示されている上位100項目が1時間ごとに更新されます。各ランキングの変化を監視することで、様々な次元で最も売りやすい商品を見つけることができます。以下のような特徴を持てば、ベストセラーになる可能性があると考えられます。
- その商品はランキングの中で継続的に上昇することと、ある時点で需要が高い、且つ品質が良いということです。
- 複数のリストに掲載されていれば、それだけでベストセラーになる可能性があります。
例えば、Sandyが3日間「新着ランキング」をモニタニングして、ある商品のランキングが継続的に上がっていて、その商品はヒットする可能性があるので、すぐに追客販売を検討していきました。
>タスク2：商品の最適な仕入れ先を探す
毎日、最初の5つの製品を見つけた後、Sandyは1688というサイトで仕入れ先を見つける必要があります。
※1688.com（アリババ）とは阿里巴巴集団（Alibaba Group）という企業が運営するBtoB(企業間取引)向けECウェブサイトです。卸売りを中心業務に、各種原材料・工業品・服飾雑貨・家具日用品など18の部門を持っています。
仕入先を探す際に、二つ基準があります：①仕入先が1社しかない製品を選ばないこと（品切れの際にバックアップの仕入先がない）、②販売実績のない仕入先を選ばないこと（販売実績のない仕入先は、通常、在庫・準在庫・少量生産の能力がない）です。
例えば、Sandyは新着ランキングで、「携帯電話用ワイヤレス充電器 腕時計 ヘッドフォン 携帯電話 充電スタンド 卓上用ワイヤレス充電器 急速充電器」が急上昇しています。それを選択対象としたいのであれば、Alibabaでサプライヤーを検索することができます。
抽出した商品の仕入れ先を収集し、上記の基準に基づいて比較・選別し、最適なサプライヤーを選択します。
>タスク3：商品Listingの構築と最適化
商品と仕入れ先の選択が確定した後、sandyは、商品リストの構築と最適化を行います。
Listingの構築と最適化のポイントの一つは、キーワード（商品タイトル、説明、検索キーワードどのレイアウトを含む）です。
1.Amazonの検索欄で検索する
Amazonのドロップダウンボックスに特定のキーワードを入力すると、高頻度で検索したキーワードが出てきます。 これらのキーワードを参考にすることができます。
2.キーワードツールで探す
オンラインで多くのAmazonキーワードマイニングツールがありますが、sandyは一般的に以下のツールを使用します。ご参考してください。
- Keyword Tool Dominator
- App.scientificseller
- Merchantwords
- Seochat
3.競合他社のリストから参考する
競合他社の商品Listingのキーワードを分析すれば、いろんな価値のある結果がもらえます。
4.レビュー/Q&Aから考える
レビューやQ&Aは、正確的にユーザーの消費嗜好や関心なことを反映することができます。
Sandyは、競合製品のコメントをすべてコピーし、テキスト分析ツールを使ってキーワードを考えています。
5.キーワードを選択し、Listingを最適化する
キーワードを見つけた後に注意を払うべきなのは、検索量が一番多くのキーワードが使われるというわけではないのです。 なぜなら、ホットなキーワードであればあるほど、競争率が高くなるのです。 このようなキーワードを新製品に使ってしまうと、検索順位も上がらないのです。
その時は、ある程度の検索量と上昇傾向のあるキーワードを選びます。このようなキーワードが競争が激しくないため、順位が上がりやすくなるのです。
Listingの最適化を行った後に、各キーワードをモニタニングし、その状況を継続的に把握します。
>課題：Sandyの悩み
商品を選定、調達、キーワードの探していた過程で、多くのプラットフォームのデータが必要です。 あるデータは検索した後にエクスポートできますが（一般的にキーワードツールの場合はキーワードを探すことができますが、データをエクスポートすることができません。）ほとんどのデータ、特にAmazonプラットフォーム上のデータをエクスポートすることができません。
sandyと彼女の同僚たちは、プラットフォーム上のこれらのデータ（キーワード検索結果、ランキングデータ、1688Webサイトのデータ、ドロップダウン検索ボックスデータ、競合他社のリストデータ、レビューデータ、Q&Aデータなど）を手作業で確認し、これらのデータを1つずつ表に記録し、一定の頻度で手作業で更新していました。 これがすごく手間がかかるので、その時Sandyの一番改善したいことになりました。
Sandyの悩みは以下のことです。
①効率が低い
Sundyは、毎日Webサイトからデータを収集することは少なくとも３時間以上のを費やしています。
②データの完全性が保証されない
Amazonのデータは1時間ごとに更新されるため、手作業でデータを収集すれば、全てのデータを同時に更新するのが難しいです。
③データの精度を保証できない
手作業でデータを収集すれば、ミスが発生しやすく、何度も確認する必要があります。データの正確性がなければ、データの分析にも影響を与えます。
④データベースではないため、データの再利用が困難
人によって商品を選定する基準が異なているため、データを再利用することが難しいです。
>Octoparseのソリューション
Octoparseを会社に導入した後に、データの収集と再利用が大きく改善されました。 SandyはOctoparseを通じて、データの簡単にを手に入れることが実現しました。データの収集はOctoparseでのテンプレートを使用して、クリック一つでデータを収集し、エクスポートすることができます。効率を倍増し、データの精度も高くて再利用することもできます。
①あらゆる種類のデータを自動取得
Octoparseはデータの収集方法が非常に柔軟で、先ほど提起されたキーワードデータ、検索されたキーワードデータ、ランキングデータ、トップ／競合ショップの新製品データなどをすべてテンプレートにすることができます。収集テンプレートを作成した後、「実施」をクリックすると、データが自動的に取得でき、データもエクスポートすることもできます。
現在、Octoparseは多くの越境ECテンプレートを提供しています。Octoparseで利用できるテンプレートはこの図で示したようになります。以下のフォームに記入されてない場合は、当社の公式カスタマーサービスに連絡して、カスタマイズの要件を提出することもできます。
②データの更新
Octoparseは、クラウド抽出の機能が備えているため、自動で定期的にデータを収集することができます。最大頻度は1分ごとの収集の自動起動ができます。
例えば、ランキングが1時間ごとに更新される場合は、1時間ごとに収集を実施するように設定します。 競合会社のデータが2日に1回しか更新されない場合、2日に1回収集を実施するように設定することができます。
③データの正確性
Octoparseは、データの正確性を確認するために、対象となるデータを1つ1つ識別して、抽出します。
④企業データベースの構築
Sandyの会社では、データの整合性と正確性を保証した上で、商品選択のためのオリジナルのデータベースを構築することができる。 すべての同僚がこのデータベースで商品選択を行うことができるので、データを再利用することができます。
同時にSandyの会社では、データ可視化のシステムを構築する予定です。Octoparseが収集したデータをリアルタイムで自社のデータベースにアクセスし、同時に可視化ツールに表示することができます。これにより、Sandyたちの作業効率が大幅に改善されることが予想されています。
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