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

商品販売期間を解析しよう

なぜほとんどのベテランセラーは出品時間に関心を持っているのでしょうか?
出品時間は1つの商品のライフサイクルの起点であり、1つの新たに出られた細分化市場(末端カテゴリー)は業界の誕生時間であると考えれらます。「時間+ BSR/価格/販売数」などのデータから、市場の誕生、成長、成熟と衰退の段階を推測することができます。
 
ある商品に対して、いつ出品したのか、出品してから売れるまでどのくらい時間を経ったのか、また、売れ筋商品になってからいつ市場から退出するのかなど、各節点を理解することで、自分の商品開発、入荷、マーケティング計画策定に対して非常に大きな参考価値があります。
 
例えば、BSR前100、月間販売数TOP100の見本商品を選んで、これらの商品の販売期間分布を見ると、この業界におけるトップ商品がいつ登場するか(業界の急速な成長期)、登場してからいつ(同月まで)業界のトップにたどり着いたかを大体判断できます。
それらの区間分布は、市場のライフサイクルの反映しています。例えば、3年以内に集中するということは、3年程度でアップグレード(3年前の商品は既に市場から追い出される)される可能性があり、10年前の商品がいるということは、市場のライフサイクルが長いことになります。
 
もう少し細かい点を観察すれば、商品の各バリエーションに対して、その販売時間と新型の販売状況(バリエーションのレビューの月間成長値を参考)から、セラーの運営戦略も判断できます。それを参考にして自分の供給チェーンを最適化します。
 
販売時間がこれほど重要である以上、セラースプライトは販売時間をどのように定義するのでしょうか。
販売時間は競合情報を提供するため、多くのセラーがそれを隠しています。
そこでセラースプライトは:
1、Listing最初のレビュー時間(バリエーションではない)
2、Keepa(アマゾン業界公認の敵情偵察機)が最初モニタリングした時間
3、Keepaは初めてBSRをモニタリングした時間
4、Keepaは初めて価格をモニタリングした時間
Listingに出品時間(Date First Available)があっても、上記の4つの場合を合わせて最も早い時間を使います。
 
これから例を示します。
 

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以上の時間の比較に基づいて、最後にシステムは最小値を使います:Keepaは初めて価格をモニタリングできた時間:2020-02-12,
これは、このListingに最も近い出品時間です。