Amazon出品者が継続的に売上と利益を上げるための重要なポイントの1つが「商品選び」です。売りやすい商品を見つけるためには、市場調査が欠かせません。
Amazonにどんな商品が出品されていて、どれくらい売れているかが把握できれば、自分たちも同じくらい売れる可能性が高まるでしょう。Amazonの商品データ分析に役立つのが「Webスクレイピング」です。
この記事では、Webスクレイピングを使用して、効率的にAmazonで最も売れている商品を見つける方法を紹介します。効率的な売上アップを目指しましょう！
1.ベストセラーのゴールデンルール
Amazon出品者なら、誰しもが売りやすい商品を見つけたいものです。「この商品は間違いなく売れる」といった確証があれば、ビジネスが上手くいくのは間違いありません。
どのような商品が最適かといえば、簡単な判断基準があります。それは「消費者ニーズ（需要）が高く、ライバル（供給）が少ない商品」です。
例えば、長期間に渡り安定して売上・利益をもたらすベストセラー製品には共通点があるものです。これらをゴールデンルール（黄金の法則）として参考にすることで、売りやすい商品が見つけやすくなります。具体的なヒントをいくつか紹介します。
最適化な商品を見つけるヒント：
- この分野でいくつかの大手ブランドがあり
- 需要が大きくかつ一年中販売できる商品
- まだまだ改善の余地がある製品
- 利益率を持っている同時に価格が高すぎない製品（理想的な価格帯：$ 25- $ 50）
- 軽量・小型の商品（梱包・発送が容易）
- その他…
オンラインビジネスの最も有利なところはビッグデータを利用する可能です。市場の一般的なアイデアを取得するためにいくつかの分析を行うことができます。それでは、最適な商品を見つけるために、データの活用方法を学びましょう。
2.Amazon商品データの活用
Amazonをはじめとしたオンラインビジネスにおいて、他のビジネスにはないメリットは、ビッグデータを活用できることです。ECサイトに蓄積された膨大なデータを収集・分析すれば、消費者がどんな商品を求めているか理解できるようになるでしょう。
ビッグデータの活用について、ここでは「電気シェーバー」を例に解説します。もし、Amazonで電気シェーバーを販売したいと考えた場合、市場調査を行い、そこで得られた情報の分析作業が必要です。
この際、Amazon内に掲載されている電気シェーバーを自動で収集することが可能です。Amazonの市場調査において一般的に使われる情報としては以下のようなものが挙げられます。
- ASIN（Amazon標準識別番号）
- 販売価格
- 販売者名
- ブランド
- レビュー数
- レビュー内容
- 出荷重量など
Amazonでシェーバーを検索すると、1万件以上の商品がヒットします。それだけ膨大なデータを手動で収集することは、ほぼ不可能です。より効率的にデータを抽出するために、Webスクレイピングツールの活用が有効です。数あるWebスクレイピングツールの中でも、Octoparse（オクトパス）にはAmazonのスクレイピングテンプレートが備わっているため、キーワードを入力するだけで自動的にデータ抽出が完了します。
抽出したデータは、Excelやcsvなどにエクスポートできるので、グラフや関数を用いて商品分析を行うことが可能です。
Octoparseを使ったAmazonデータのスクレイピング方法を知りたい方は以下の記事をご覧ください。
３、市場でのブランド数
Amazonで最適な商品を選ぶ際は、その商品の大手ブランドを考慮することが重要です。なぜならば消費者は商品を購入する際に、あまり聞いたことがないようなマイナーなブランドよりも、名前が知られている大手ブランドへ信頼を寄せる傾向があるからです。
この図で示しているように、232のシェーバー製品の内、88のブランドがあります。内訳としては、Philips Norelco（16.5％）、Remington（10％）、Braun（10％）が上位となっており、この3社だけで36.5％を占めています。大手ブランド以外の中堅ブランド（Panasonic、Wahlなど）を除けば、多くのマイナーなブランドによって市場が構成されています。
このデータから見ると、シェーバー市場に新規参入する余地がまだ残っているという結論を導きだすことができます。
４、需要の高い商品を見つける方法
最適な商品を見つけるために重要なことは、その商品がどれだけ需要があるか見極めることです。つまり、どのくらいの人がその商品に興味を持っていて、実際にお金を払いたいと考えているか。ということです。
商品の需要を把握する際は、「Googleトレンド」などのキーワード調査ツールが役立ちます。キーワード調査ツールを利用すれば、どんな情報に興味関心を持っているか把握することができます。なぜなら、人々は興味を持っている商品があれば、インターネットで詳しい情報を調べる傾向があるためです。
継続的にトレンド情報を収集すれば、季節ごとにどんな商品が売りやすいかが予測できるようになるでしょう。
例えば、Googleトレンドで「マフラー」のトレンドを調べたところ、毎年10月頃から徐々に上がりはじめ、12月中旬にピークを迎えます。この結果から、クリスマスプレゼントとしてマフラー需要があることがわかります。このように、季節トレンドを調べることで販売開始時期の決定にも役立ちます。
ただし、Googleトレンドは視覚的で使いやすい反面、デメリットもあります。それは、市場全体の大まかなニーズは把握できますが、一人ひとりのユーザーが抱える潜在的なニーズまでは把握できないということです。
この欠点を補うために、各商品リストのレビュー数を調べる必要があります。それによってより実態に沿った需要を推測できるようになります。
一般的にAmazonのレビュー数が10,000件を超えていたら、その商品市場は巨大であると言われます。再びシェーバーを例に見てみましょう。各製品のレビュー数を収集し、ブランドごとに分類した結果、上位4ブランドの合計レビュー数が20,000件を超えていることがわかりました。
ブランドごとの平均レビュー数も3,000件以上あるため、シェーバー市場は非常に大きいという結論に至ります。
５、顧客の評価（レビュー内容）を抽出
レビューの点数や数だけではなく、レビューの内容も調査することで、消費者のブランドや商品に対して評価するポイント、あるいは不満な点などを把握できます。
また、単一のブランドに高評価レビューが多く付いている場合は、特定の大手ブランドのシェアが大きいことがわかります。逆に大手ブランドが存在せず、レビューが少ない（あるいは低い）場合は、その商品にはあまり需要がないことを意味します。
大手ブランドが強すぎる、あるいは大手が存在しない、両極端ですがいずれの場合も、市場に参入することは避けた方が無難でしょう。
この図を見てみましょう。左から右に行くにつれて平均評価が下がっており、レビューが最も多いブランドが中央に集中しています。レビュー数が最も多いシェーバーの評価は4.0〜4.4です。この情報に基づき、シェーバー市場はまだ大手に独占されていないと判断できます。
６、レビュー分析
Octoparseを使えば、Amazon商品のレビュー数だけではなく、レビュー内容をテキストデータとして抽出可能です。このレビューテキストを通じて、顧客が特定の商品に対してどんな感情を抱いているか分析できます。
例えば、特定の商品レビュー内容をスクレイピングし、テキストマイニングを行うことで、どんなキーワードがどれくらい登場しているか（頻出ワード）を把握したり、どんな感情を抱いているか（ポジティブなのかネガティブなのか）を把握したりもできます。
上図は、シェーバーのレビューに基づいて作られた「ワードクラウド」です。ワードクラウドとは、テキストデータを可視化するための手法で、出現頻度が多い単語ほど大きく表示されます。
この図をみると、顧客は、肌に優しく、バッテリー寿命が長く、楽に滑らかに剃れるシェーバーを好んでいます。これらのレビューデータが手元にあれば、言葉の背後に隠された感情を分析でき、ブランドや製品に対して抱いている印象が明らかになります。
７、Amazonの価格最適化
Webスクレイピングを用いてデータを収集することで、商品の価格設定に役立ちます。オンラインでは他社製品との比較が簡単にできますし、価格帯から検索することも可能です。
もし市場内で平均価格よりも高い金額を設定してしまえば、顧客に見つけてもらえず、いつまでも売れないといった結果に陥るでしょう。
ここで価格データの出番です。Octoparseを使って全商品の価格を抽出した後、Excelで価格データを分析します。計算した結果、シェーバーの平均価格は53.92ドルで、最も高価なものは309.99ドルで販売されています。47%のシェーバーは25ドルから50ドルの価格帯にあります。26%のシェーバーは25ドル以下です。
Amazonの出品者は常に価格を変更しているため、リアルタイムで競合他社の価格をモニタリングすることが欠かせません。その際Octoparseを使えば、データ抽出の定期実行が可能なので、毎日同時間や週1回、月1回など任意のタイミングで最新の価格データを抽出します。
８、大手ブランド VS マイナーなブランド
最良の市場ポジションを決定するために、価格とそのブランドとの関係を分析することが大切です。
Octoparseを使って抽出したデータをExcelで加工し、ブランドごとの平均販売価格の比較データを作成できます。
例えば、以下の図をご覧いただくと、市場内のトッププレーヤー（大手企業）は他のプレーヤーに比べて、平均販売価格を高く設定していることがお分かりいただけるでしょう。すでに多くの販売実績がある大手は、他のブランドよりも多少高くとも購入されます。
逆に言えば、マイナーブランドは大手に比べて実績が乏しいため、同じ価格設定では太刀打ちできません。マイナーブランドにとって、最適な価格戦略は大手ブランドよりも安い価格で販売することです。
９、商品のサイズと重量
一般的に、ECサイト市場に参入する前に考慮すべきポイントは、ブランド、需要、価格の3つです。しかし、Amazonでは他に売上と利益に影響を与えることもあります。例えば、商品のサイズと重量が挙げられます。
輸送重量が重ければ、輸送コストとAmazon FBAの手数料が高くなり、利益率に大きく影響します。逆に、商品サイズが小さすぎると、不利になる可能性もありますので、適正サイズの見極めが重要です。
上記の図は、Octoparseで抽出した「シェーバー出荷重量データ」をExcelで分析したものです。シェーバーは小型で軽量なので、送料が安く、占有スペースも少なく済みます。
このような製品は、利益を生み出しやすいのが特徴です。ただし注意点としては、製品を運ぶ際にガラス製品や電子機器は破損しやすいので、なるべく避けた方が良いでしょう。もし破損トラブルが起きた場合、新しい商品の補填はもちろん、顧客からの低評価レビューも免れません。頑丈で耐久性があり持ちやすいものが最適です。
まとめ
今回はAmazonで売りやすい商品を見つけるためのヒントを紹介しました。Amazon内に出品されている商品情報を収集し、ビッグデータとして活用すれば自分たちはどんな商品を売っていくべきかが見えてくるでしょう。
データ収集の際は、Webスクレイピングツールを利用すれば、効率的・自動的にデータを収集できます。特に、OctoparseはAmazon内の各データを簡単に収集するための「スクレイピングテンプレート」を用意していますので、わずか数クリックだけでデータ収集を始めることができます。
もし、Amazonで売ってみたい商品があれば、今回紹介した内容を参考にしながら、早速試してみてください。
