アマゾン商品分析報告書新視点 - AIレビュー分析

市場競争はますます激しくなり、時間とエネルギーとお金をかけていても、結果はどうなるとも言えない場合があります。

そのためには、現在の環境に即したビッグデータツール(AIレビュー分析)が必要であり、商品発見・分析から徐々に商品開発にシフトしていくこそ、新時代(Chat GPT AI)に対応できるようになると考えています。

まず商品分析報告書には少なくとも次の３つのモジュールが必要です。

1.市場分析:規模分析、トレンド分析、キーワード分析、競合カテゴリー分析

市場分析は基本な分析であり、市場に入るかどうかを明確にした後、競争品の具体的な情報と市場の表現と消費者の需要に対して更に深く調査して分析します。

・直接競合分析

上位にある競争品のListingの基本的なパラメーターを収集します：たとえば画像、リンク、ブランド、商品のパラメーター/付属品、キーワードのトラフィック割合、販売価格、出品時間、評価数、日予測販売数などです。

これらのデータは全てセラースプライトの「商品リサーチ」「キーワード逆引きリサーチ」機能から取得できます。

セラースプライト拡張機能-キーワード逆引きリサーチ

・競合差別化分析

競合商品には複数のバリエーションがある場合、バリエーションのデータからお客様のニーズに合ったデザインや色、機能などを直感的に判断することができます。

これも今回最も紹介したいポイントです。

お客様のコメントは、市場のニーズを大体反映できます。

しかし、何千件もある商品レビューに対して、いちいち見るのも大変でしょうね、ツールを使って効率化する必要があります。

最近セラースプライトはShulexとコラボで、ChatGPTに搭載されたAIレビュー分析機能がオンラインしました。

「お客様の声」「利用シーン」「お客様の期待」「長所」「短所」「購入動機」などの消費者層分析をまとめています。

以下は懐中電灯のAIレビュー分析です：

以上のレビューデータから、明るさ、材質、機能パターンなど、顧客が最も気にすることから差別化を図ることができます。

また、商品の分析は、アマゾンサイト内の市場調査だけではなく、サイト外のチャネルを通じて商品情報も積極的に取得しましょう。

例：

検索エンジン：Google検索、Googleトレンドなど

SNS：YouTube、Instagram、TikTok、Facebookなど

ショッピングサイト：etsy、eBay、walmartなど

他には：ブランド公式サイト、オフラインサプライヤーなど