SellerSprite

Amazonキーワード最適化、ビックデータを用いた商品リサーチ分析ツール

2020年03月

商品レビューを研究する時に、一般のセラーはこれらの点に注目します:

1、レビューの集中度。レビューが上位3ページ(検索やカテゴリーナビゲーション)に集中すると、その商品の競争力が高いことを意味します。
2、好評。好評からこの商品の使用シーンとセールスポイントを見つけることができます;
3、差い評価。差い評価からこの商品の改善余地を見つけることができて、市場のチャンスも意味します。新商品の開発に役に立ちます;しかし、このような商品の星評価はほとんど高くなければ、問題を解決するコストとリスクは非常に高いことにも注意を払いましょう。

レビュー数は間接的にその商品の販売数を反映しており、アマゾン市場のレビュー率は1%前後にあります。
商品の全てのレビューを入手できれば、ライバル商品の情報も獲得できます。

1、商品の出品時間。ある商品が出品時間を表示されていないため、推測する必要があります。普通は初回のレビューが出る前の0-2ケ月です;
2、商品の季節性。毎月の新レビュー数の柱状図を分析します。例えば毎年6-8月のレビューの増加数は比較的に際立っていることとか;
3、商品のライフサイクル。すでに何年前から出品されたが、月間のレビュー数の成長曲線は比較的に緩やかで、商品のライフサイクルが比較的に長いことを示しています;月間成長率の数値が徐々に萎縮すれば、同商品が衰退期に入ったり、競争力を失ったりする可能性もあります。
4、もし長期的に1つの商品のレビュー数の変化を分析するならば、その商品のプロモーション策略を推測することができます。例えばレビュー数は常に激しく波動することは、これはセラーがレビューを操作している(アマゾンは一部のレビューを削除した)かもしれないことを意味します。

価格についてセラーは一般的に以下の2点を考えます。
1、価格と利益の関係。商品の利益は価格によって決定されるが、高い利益の商品は、すぐに大量のセラーが押し寄せて参入し、価格戦に陥る恐れがありますが、商品に競争優位性がなければ(無差別商品)、価格の差別化によってカスタマーの意思決定に影響を及ぼすことが価格戦と言われています。
いずれの商品でも、高い参入障壁がない限り、成熟期に入ると粗利率は市場平均になっていきます。
2、価格が供給チェーンに与える影響。小さいセラー、あるいはある新しいカテゴリーに入りたいセラーに対して、テスト販売の段階では、もし商品の価格が高ければ、生産コストが高いことを意味し、売れないならば、滞貨コストも高くなります。

しかし、価格が商品を選択する段階に及ぼす影響は、より深いロジックがあります。
まず、価格区間は、カスタマーが衝動的に消費するか、理性的に消費するかを決定します。例えば、30ドル以下の商品は、衝動的に購入する要素が非常に高です。衝動で購入するかどうかで販売機会の大きさを決まります。そうでない場合には、カスタマーは5 ~ 10ページを閲覧して、商品の機能要素やコメント、googleの情報などを参照してから決まります。

これは、販売の機会(カテゴリーナビゲーション+検索結果ページの位置)が衝動買いより1 ~ 3倍大きいということです。また他の説得戦略(SNSマーケティング、ブランド・マーケティング)がカスタマーにも影響を与えています。

実際の例を見ましょう。iphone 7 caseは、基本的に(検索やカテゴリーナビ)トップ50(少数のセラー)が販売数の70%以上を占めており、この市場に参入するためには、100万人民元の普及費用がないとできないです。各地の携帯電話市場のように、トラフィックは基本的に各カウンターに均等に分布していて、どんな小さなコーナーでも販売のチャンスがありますが、アマゾンのトラフィックは非常に集中しています。

また、同じカテゴリーの商品について、価格はの購買意思決定に影響を及ぼすのではなくて、価格区間は目標のカスタマー階層を決定しています。同じiphone 7のケースでも、9-20ドルのカスタマー群と40-80ドルのカスタマー群は異なっています。後者は品質追求者であり、この部分のカスタマーの基数は非常に小さいです。

したがって、価格に基づいて商品を選ぶ際には、商品の平均価格を計算するのではなく、その商品の価格を区間別に分けて、各区間の商品数(競争度)を見たほうがいいです

売れ筋がある商品を作る、或いは市場シェアを上げたいならば、一般的な消費層をターゲットにしましょう。それは庶民的な値段であることを意味します。日常的な例をあげると、普及度の高い国際チェーン店は、海外の高級ブランドではなく、ほとんどはケンタッキーフライドチキンやスターバックスのような店です。

商品の定価は消費者の予想に基づくべきです。一般的に、情報の非対称性で商品の定価は比較的に高いです。例えば、掃除ロボットが出てきた時に、ほとんどの人はそれの製造コストを知らないです。また、他人に自慢できる消費もコストや価格競争ではなくて、主に消費者に基づいています。例えばギフト商品とかです。

最近(2019年11月から)周りの人は、A9アルゴリズムは最近は大きく調整していて、アマゾン内のキーワードランキングの変動が激しい、とよく言われています。 最初は1ページ目だったかもしれませんが、あっという間に10ページ後ろに落ちてしまいましたこともあります。また、アメリカの地域の郵便番号で同じキーワードを検索すると、ランキングが全然違います。 もう一つの目立った問題は、これまでは架空オーダーでランキングをアップする効果が良かったのですが、最近はその効果が非常に弱くなってきています。何百もの架空オーダーをしたにもかかわらず、キーワードのランキングが全然動かないこともあります。 また、顕著な影響を受けるのはいずれも第三者セラーの商品であり、VC(自営供給商)自営の商品はほとんど影響を受けていないし、第三者セラーを倒潰す傾向もあります。 簡単に言えば、アマゾンはFC (Fulfillment Center)の地理的位置と、サイト内で具体的な商品のキーワードのランク付けという一見関係のないことを結びつけています。 実はこの変化は数ヶ月前からあったのですが、実際に検索するときに、郵便番号が変わるとキーワードの順位が変わっていることを気づけます。 これはビッグデータで各人に対する推薦商品が異なっているアルゴリズムであると思われますが、実はFCの位置とキーワードの順位がバインドされ始めたからです。これは同じキーワードがですが、郵便番号が変化するとキーワードの位置も変化する要因です。 各人に対する推薦商品が異なるということは、カスタマーのアカウントに基づいています(例えば、商品の種類、価格の嗜好など)、カスタマーの需要とマッチする可能性のある商品を推薦しています。 FCの位置はどのように機能しているのでしょうか。簡単に言えば、キーワードのランクが高い郵便番号であれば、その住所に近いFCの倉庫には十分な在庫があることを示しています。キーワードのランクが低い郵便番号であれば、その住所に近いFCには他の類似商品の在庫が多いことを示しています。もちろん、この商品は実は品物が不足しているか、品切れかという状態になる可能性もあります。 また、自営業者と第三者セラーの倉庫が別々にあるため、現在のところにはこの調整は自営業者にとっては何の影響もないです。第三者セラーに影響を及ぼすだけということは、VC自営セラーはある程度アマゾンから保護されています。 というわけで、A9の本格的な調整は主に:FC倉庫の地理的位置とサイト内のキーワードの順位と連結した所です。

Listingのキーワード最適化や広告キーワードの最適化など、キーワードの最適化にはいくつかのステップがあります:
1.キーワード取得:目的のキーワードを検索します;
2.キーワード収集:目的のキーワードの中から興味があるキーワードをリストにまとめます;
3.キーワード最適化:キーワードリストを利用して、Listingや広告のキーワードを最適化します。

収得できたキーワードをすぐにListingに使うのではなく、収集が終わって、得られたキーワードリストを最適化に使うのが一般的です。

例えば:
買い物に行く前に、思い込みの買い物リストがあってからスーパーへ行くのではないでしょうか;
料理をする際にも、まず野菜を洗って、調味料を用意してから炒め始るのではないでしょうか?
これらの用意したものが、リストということです。

今までセラースプライトはキーワードリスト機能を提供していなかったとしても、セラー方々はキーワードをExcelにダウンロードし、必要なキーワードをまとめて、Excelやテキストファイルに整理してから、自分の広告やListingを最適化します。

現在、このExcelにダウンロードしたり、テキストファイルに整理したりなどの段階も省きて、全部キーワードリストにて処理させていただきます。また、整理できたキーワードリストを、同僚や友人にシェアすることもできます。

さて、キーワードリストの使い方をみましょう。

セラースプライト-キーワードマイニング/キーワードリサーチに入ると、リストの右上にキーワードリストが表示されます。

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アメリカサイトのyoga matを例にしましょう。キーワードを入力して、「リサーチ」をクリックします。

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2つの使い方があります。
1、箇別のキーワードの前のボタンをチェックし、「キーワードリストに追加する」をクリックします。これでいくつかのキーワードの比較する際に便利になります。
2、「キーワードリストに追加する」前のチェックボタンをクリックすると、ページ全体のキーワードを1つのリストに入れ、子カテゴリーのキーワードリストを作成できます。

以下の例では1ページあたり50の展示を選択したので、見本数をクリックすると50となります。もし1ページあたり100の展示を選択すれば、一度に100個のキーワードを追加することもできます。

クリックすると、画面のような編集ページがポップアップし、「新規リストを作成する」をクリックすることで1つのリストを新規に作成することができます。またリスト名を編集して区別されます。リスト名には文字制限はない、「今すぐチェックする」をクリックするとキーワードリストのページに入れます。

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キーワードリストのページではすべてのタグ・グループを示していて、そのタグ名は好き勝手に編集することができます。各グループのキーワードはサイト、キーワード数、用途、作成時間、更新時間(キーワードデータの更新時間ではない、操作者の更新時間を指します)、「リストのキーワードをチェックする」ボタンが見られます。

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「リストのキーワードをチェックする」をクリックすると、グループに入ってキーワードの詳細情報を全部チェックすることができます。左上のリスト名をクリックすると、元のキーワードリストのページに戻る必要がない、グループを切り替えることができます。

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Amazonの商品検索ページでも、商品紹介ページでも、黄色い星評価はタイトルの下で目立つな位置にあります。商品星評価はAmazon Listingランキングの重要な指標であると同時に、カスタマーの購入を影響する主要な要素でもあります。

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今日は「星評価」の意味と実際の応用について話しましょう。

アフターサービスコスト

星評価の直接な意義は販売数であるということは、多くのセラーが考えられます。この構想に沿って引き続き発散して、高い星評価がある市場の顧客満足度が高いし、商品の販売も良いです。低い星評価の市場の顧客満足度が低いし、返品率は高くて、そのアフターサービスのコストも高いです。もし、1つの非新興市場には4つ星以下の評価が多い場合は、高い星評価の市場と比べて、その満足度と返品率を考えると、アフターサービスコストはもっと高いです。

売上高の転落

Listingのレビュー数が多くて、いい評価・悪い評価両方もある市場に対して、「4つ星以下」は販売の境界である可能性が高いです。

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データ:セラースプライト 

例えば、上の図は「Belts」がアマゾン Top 100での星評価分布図表です。星4.0以下の商品数と販売数の割合はいずれも下がっています。経験があるセラーにとって、Top100商品の星分布を分析することで、Listingのランクアップするコストとリスクを素早く把握することができます。

市場選択

貿易会社セラーと工場販売セラーに対して、星評価は異なる解読と応用方法があります。

工場販売セラーの場合は、むしろ低い星評価の市場に向いているかもしれないです。セラーがこれらの星評価が高い・低いListingの分析を通じて、カスタマーの需要を発見できます。そして商品の痛点を解決し、質の高い商品を作って、好評を得られます。これで、このListingの星評価のスコアが上がれば、ページクリック率や転換率が増えて、この市場を占領することができます。

貿易会社セラーは生産の優位性を持っていないため、できるだけ高い星評価の市場を選ぶか、低い星評価の市場で高い星評価を得たListingの供給先を見つけることから、商品の優位性が得られます。

アマゾンの星評価のアルゴリズムの影響について

最後に、レビュー・星評価の評定は主に以下のいくつかの重要な要素を含まれます:

レビューの「年齢」とは、レビューの存在時間のことであり、その時間が長いほど、コメントの重みが高くなります。

レビューの「役に立った」数、すなわちレビューが「いいね」された回数です。その数が多いほど重みが大きくなり、レビュー全体の星の評定に与える影響は大きくなります。

レビューにVPマークがついているか否か、VPマークがついている場合は通常は全額支払いですが、全額支払いでもVPマークがついているとは限らないです。

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