【セラースプライト×Code Interpreter】AIに丸投げでAmazonデータから読み解く売れる商品のポイント

どうも、Kazuです。

今回はChatGPTの機能「Code Interpreter」を使った商品データ分析を紹介します。

「Code Interpreter」はどんな機能かChatGPTに聞いてみました。

Code Interpreter” は、特定のプログラミング言語のコードを読み取り、実行して結果を出力するソフトウェアです。

CSVの読み込み・書き出し:Pythonのpandasライブラリを使用して、CSVファイルを読み込んだり、データフレームとして操作した後にCSVとして出力することができます。

CSVデータをお持ちの場合は、アップロードしていただければ、具体的な分析や操作を行うお手伝いをさせていただきます。

今回はChatGPT「Code Interpreter」を使って、セラースプライトから取得したCSVを分析してもらい、市場の分析や商品の分析などを行う方法を紹介したいと思います。

セラースプライトで分析に使うCSVデータをダウンロード

セラースプライトのウェブサイトからダウンロード

まずはChatGPT「Code Interpreter」で分析するために、セラースプライトを使いAmazonの商品データ情報をダウンロードしていきます。

セラースプライトの商品リサーチ機能を使えば、Amazonの商品データ情報をダウンロードすることができます。

セラースプライトの管理画面

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※有料会員しか使えません。

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商品データのダウンロード方法などは別の記事にて解説しているので、今回はダウンロード方法などの解説は割愛します。

セラースプライト拡張機能からダウンロード

セラースプライトの拡張機能を使えば、Amazonの画面上から商品データをダウンロードすることができます。

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商品データのダウンロード方法などは別の記事にて解説しているので、今回はダウンロード方法などの解説は割愛します。

ChatGPT「Code Interpreter」

ChatGPTにCSVデータをアップロード

データをダウンロードしたら、いよいよChatGPT「Code Interpreter」を使いデータを分析していきます。

GPT4を選択し、「Code Interpreter」をクリックしてください。

※こちらはChatGPTの有料プランでしか使えません。

「Code Interpreter」を選択したら、先ほどセラースプライトから取得したCSVファイルをアップロードします。

今回は「メンズ 財布」のキーワードで検索した商品データの情報をアップロードして分析してもらいます。

サイズをアップロードしたら、あとはChatGPTと会話をしながらデータを分析してもらうだけです。

以下に今回の分析結果をまとめておきます。

どんなことが分析できるのか?

添付したファイルはAmazonの「メンズ 財布」の商品一覧です。添付したファイルからどんなことが分析できますか?

まず、アップロードされたファイルを開いて、中身を確認します。その後、どのような分析が可能かを提案いたします。

アップロードされたファイルには以下の情報が含まれています:

1. 画像 (現在はNaNとして表示されていますが、実際の画像URLが存在する可能性があります)
2. ASIN (Amazon Standard Identification Number)
3. SKU (Stock Keeping Unit)
4. ブランド名
5. ブランドのURL
6. 商品タイトル
7. 商品のURL
8. メイン画像のURL
9. ParentASIN (親ASIN)
10. アマゾンマーク
… など、合計で44のカラムが存在します。

以下のような分析が考えられます:

1. **ブランド別の商品数**:各ブランドが何点の商品を出品しているか。
2. **価格範囲の分析**:財布の平均価格、最高価格、最低価格など。
3. **レビュー数と平均レビューの関係**:商品の評価とレビュー数の関係を確認。
4. **販売形態の分析**:FBA (Fulfillment by Amazon) と非FBAの商品数の比較。
5. **商品の重量と体積の分析**:平均的な重量や体積を知ることで、商品のサイズ感を掴む。

上記の中から、特に興味を持たれる分析項目や、他にご希望の分析があれば教えてください。

どんな商品が売れる傾向にあるのか?

どんな商品が売れる傾向にあるのかを分析してください。

「どんな商品が売れる傾向にあるのか」という問いに対して、以下の要素を元に分析を行います。

1. **価格**: 価格が低い商品や高い商品がよく売れるのかを確認します。
2. **レビュー数**: レビュー数が多い商品は、多くの人々に購入されている傾向があります。
3. **平均レビュー評価**: 評価が高い商品は、購入者からの信頼を得ている可能性が高いです。
4. **販売形態 (FBA と 非FBA)**: FBA商品はAmazonの物流を利用しているため、配送の信頼性が高く、それが売れる要因となっている可能性があります。

これらの要素を元に、売れる商品の特徴を分析します。

正しいカラム名に基づいて、以下のカラムを分析のために選択します:

1. 価格: “価格(¥)”
2. レビュー数: “評価数”
3. 平均レビュー評価: “評価値”
4. 販売形態: “セラータイプ”

これらのカラムを用いて、再度基本統計量を取得します。

以下が、分析の結果です:

### 価格 (価格(¥))
– 平均価格: ¥11,344.51
– 最低価格: ¥46
– 最高価格: ¥109,800
– 中央値: ¥6,980

### レビュー数 (評価数)
– 平均レビュー数: 261.14
– 最少レビュー数: 1
– 最多レビュー数: 10,365

### 平均レビュー評価 (評価値)
– 平均評価値: 4.12
– 最低評価値: 1.0
– 最高評価値: 5.0

### 販売形態 (セラータイプ)
– FBA (Fulfillment by Amazon): 373商品
– FBM (Fulfillment by Merchant): 122商品
– AMZ (Amazon自体が出品): 43商品

これらの情報から、以下の傾向を読み取ることができます:

1. **価格**: 中価格帯の商品が多いが、非常に高価な商品や低価格の商品も存在します。
2. **レビュー数**: 一部の商品が非常に多くのレビューを持つ一方で、多くの商品は平均的なレビュー数を持っています。
3. **評価値**: 多くの商品が良好な評価を受けていますが、低評価の商品も存在します。
4. **販売形態**: FBAを利用している商品が最も多く、次いでFBM、そしてAmazon自体が出品している商品が続きます。

売れる商品の特徴としては、中価格帯であり、多くの良好なレビューを受けている商品が売れる傾向にあると考えられます。また、FBAを利用している商品が多いため、FBAの利用は商品の売れ行きに寄与している可能性があります。

価格帯をグラフ化

価格帯をグラフ化してください。

価格帯の分布を示すヒストグラムを作成しました。

このグラフから、以下の傾向を読み取ることができます:

1. 価格帯が¥0から¥20,000までの商品が最も多い。
2. ¥20,000以上の商品は徐々に少なくなっていく。
3. 一部の非常に高価な商品(¥100,000以上)も存在しますが、それらの商品は少数です。

中価格帯の商品が多いことが確認できました。これは先ほどの分析と一致しています。

レビューが多い商品のグラフ化

レビューが多い商品(ASIN)をグラフ化してください。

レビュー数が多い上位10の商品のASINとそのレビュー数をバーグラフで表示しました。

これらの商品は非常に多くのユーザーからのフィードバックを受け取っており、Amazonのマーケットプレイスでの人気商品といえます。特定のASINに興味がある場合、またはその他の情報を知りたい場合は、お知らせください。

新規商品を開発するなら価格帯はいくらがいい?

メンズ 財布の新規商品を開発予定です。添付したファイルを分析したうえで、価格帯はいくらくらいの商品を開発したほうがいいですか?

新規商品の価格帯を決定する際には、以下の要因を考慮することが重要です:

1. **現在の市場の価格分布**: 現在の価格帯の分布を基に、競合との差別化を図りつつ、需要の高そうな価格帯を選択することが考えられます。
2. **レビュー数が多い商品の価格帯**: 高いレビュー数は、その価格帯での高い需要を示している可能性があります。
3. **平均的な評価値と価格の関係**: 高評価の商品がどの価格帯に集中しているかを確認し、その価格帯での高品質な商品が求められている可能性を探ることができます。

これらの要因を基に、以下の分析を実施します:

1. 現在の価格帯の分布を再度確認。
2. レビュー数が多い商品の価格帯を確認。
3. 平均的な評価値と価格の関係を確認。

まず、現在の価格帯の分布を再度確認します。

こちらが再度表示された価格帯の分布です。赤の破線は価格の中央値を示しています。

次に、レビュー数が多い商品の価格帯について確認します。これにより、高い需要が予想される価格帯を特定することができます。

レビュー数が多い上位50商品の価格帯の分布をプロットしてみます。

こちらは、レビュー数が多い上位50商品の価格帯の分布を示すヒストグラムです。

このグラフから次の点を読み取ることができます:

1. 多くの商品が¥5,000から¥15,000の価格帯に分布しています。
2. ¥0から¥5,000の価格帯にも一定の商品が存在します。
3. ¥15,000以上の価格帯の商品は少ないです。

この結果を基に、次の提案をさせていただきます:

1. **中価格帯 (¥5,000 – ¥15,000)**: 現在の市場での需要が高いことが示されていますので、この価格帯での商品開発を検討することが有効です。品質やデザインなどの差別化を図ることで、競合との差をつけることが可能です。
2. **低価格帯 (¥0 – ¥5,000)**: こちらの価格帯も一定の需要がありますので、コストを抑えた効率的な商品開発を目指すことで、このセグメントのユーザーをターゲットにすることが考えられます。

最終的な価格帯の決定には、製造コスト、ブランド戦略、ターゲット顧客層など、多くの要因を考慮する必要があります。上記の分析はあくまで参考の一つとしてご活用ください。

売れ筋のカラーは?

C列のSKUの項目を分析して売れているカラーをグラフ化してください。

了解いたしました。SKU (Stock Keeping Unit) は通常、商品のバリエーションや特性を識別するための一意の識別子として使用されます。この場合、SKU からカラー情報を抽出し、どのカラーが最も売れているかを分析します。

まず、C列の”SKU”からカラー情報を抽出するためのデータの傾向を確認します。

SKUのデータを確認すると、「色: コードバン調/グリーン」や「色: グリーン」のように「色:」というキーワードの後にカラー情報が記載されていることが分かります。ただし、一部には「サイズ:」や「スタイル:」のような他の情報も含まれているため、これを考慮してカラー情報を抽出します。

カラー情報を抽出し、それに基づいて売れているカラーをグラフ化します。

「SKU」カラムから抽出したカラー情報を基に、売れている上位10のカラーをバーグラフで表示しました。

このグラフから、以下の傾向が読み取れます:

1. ブラック(黒)は最も人気のあるカラーで、最も多くの商品がこのカラーで販売されています。
2. ブルー(青)、ブラウン(茶)、グリーン(緑)などの基本的なカラーも人気があります。

これらの情報を基に、新規商品のカラーバリエーションを考える際の参考としていただければと思います。

売れている商品のタイトル構成は?

F列のタイトルを分析して、どのようなタイトル構成が売れる傾向にあるのかを分析してください。

了解いたしました。商品のタイトルは、商品の特性やブランド、用途などのキーワードを含んでいる場合が多く、これらのキーワードは消費者の購入意欲に影響を与える可能性があります。

タイトルの分析を行うために以下のステップを踏みます:

1. **キーワードの抽出**: タイトルからキーワードやフレーズを抽出します。
2. **キーワードの頻度分析**: キーワードの出現頻度を分析し、最も多く使用されているキーワードを特定します。
3. **レビュー数との関連性の分析**: 高いレビュー数を持つ商品のタイトルに特定のキーワードが多く含まれているかを分析します。

まず、タイトルからキーワードの抽出を行います。

タイトルから抽出したキーワードの上位20を以下に示します:

1. 長財布
2. メンズ
3. 財布
4. 本革
5. 小銭入れ
6. 大容量
7. ラウンドファスナー
8. 並行輸入品
9. ブラック
10. 牛革
… など

これらのキーワードから、以下の傾向を読み取ることができます:

– 「メンズ」と「長財布」は最も多くの商品タイトルに含まれており、これはメンズ向けの長財布カテゴリーであることを示しています。
– 素材に関するキーワード(例:「本革」、「牛革」、「レザー」)が多くの商品タイトルに含まれており、消費者が素材に注目している可能性が示唆されます。
– 機能や特性に関するキーワード(例:「小銭入れ」、「大容量」、「ラウンドファスナー」)も多くの商品タイトルに含まれています。

次に、これらのキーワードが高いレビュー数を持つ商品のタイトルにどれだけ含まれているかを分析します。レビュー数が多い上位100商品のタイトルにどのキーワードが多く含まれているかを確認します。

レビュー数が多い上位100商品のタイトルから抽出したキーワードの上位20は以下の通りです:

1. メンズ
2. 長財布
3. 財布
4. 本革
5. 小銭入れ
6. 大容量
7. ラウンドファスナー
8. 男性
9. 牛革
10. 栃木レザー
… など

これらのキーワードから、以下の傾向を読み取ることができます:

– タイトル全体と比較して、上位の商品では「メンズ」や「長財布」といった基本的なキーワードの頻度が高いです。
– 「本革」や「牛革」といった素材に関するキーワードも上位商品のタイトルに頻繁に現れています。
– 「小銭入れ」や「大容量」、「ラウンドファスナー」といった商品の特性や機能に関するキーワードも重要であることが確認できます。
– 一部の特定のキーワード、例えば「栃木レザー」や「一流の革職人が作る」は、上位の商品で特に目立つことが確認されました。これは、これらのキーワードが消費者にとって魅力的である可能性が示唆されます。

これらの情報を基に、新しい商品のタイトルを考える際の参考としてください。キーワードの選択や配列は、ターゲット顧客の興味や期待に合わせて最適化することが重要です。

売れ筋のブランドのグラフ化

ブランド名を分析して売れているブランドをグラフ化してください。

了解しました。ブランド名に関連するカラムを特定し、それに基づいて最も売れているブランドをグラフ化します。

まず、ブランド名が格納されているカラムを確認します。

「ブランド」カラムがデータセットに存在することが確認されました。

最も売れている上位10のブランドを以下に示します:

1. MURA(ムラ)
2. PORTER(ポーター)
3. CALVIN KLEIN(カルバンクライン)
4. COACH(コーチ)
5. ANYCOOL
6. BVLGARI(ブルガリ)
7. Paul Smith(ポールスミス)
8. GSG(ジー エス ジー)
9. SILMEI
10. GLEVIO(グレヴィオ)

これらのブランドが最も多くの商品を出品していることが確認されました。

これを基に、売れている上位10のブランドをグラフ化します。

こちらが売れている上位10のブランドを示すバーグラフです。

このグラフから、特定のブランドが市場でのシェアを持っていることが分かります。これらのブランドは、消費者からの信頼や認知度が高い可能性があります。

新しい商品を開発する際や、既存の商品の販売戦略を考える際に、これらのブランドとの競合や協力関係を検討することが有効です。

売れるカテゴリー

カテゴリーを分析して、どのカテゴリーで販売したほうがいいのかを分析してください。

了解しました。まず、データセットの中に「カテゴリー」やそれに類似するカラムが存在するかを確認します。該当するカラムが見つかれば、その分布を分析して、どのカテゴリーが人気であるかを調査します。

「カテゴリー」カラムがデータセットに存在し、その内容を確認しました。以下は、最も多くの商品が分類されているカテゴリーの上位です:

1. ファッション:メンズ:バッグ・財布:財布 – 421商品
2. ファッション:ギフトストア:メンズストア:財布All:Unit – 177商品
3. ファッション:レディース:バッグ・財布:財布 – 11商品
… など

これらの情報から、以下の傾向が読み取れます:

– 「メンズ」カテゴリー、特に「バッグ・財布」のセクションは非常に人気があり、最も多くの商品がこのカテゴリーに分類されています。
– 「ギフトストア」や「レディース」カテゴリーにも一部の商品が分類されていますが、それらは「メンズ」カテゴリーと比較すると商品数は少ないです。

この分析を基に、新しい商品を開発・販売する際の提案として、以下の点を考慮してください:

1. **メンズカテゴリーの強化**: 既に高い需要がある「メンズ:バッグ・財布」カテゴリーに注力することで、高い販売数を期待できます。
2. **ニッチなカテゴリーでの差別化**: 「ギフトストア」や「レディース」カテゴリーなど、商品数が少ないカテゴリーに特化した商品を開発することで、競合との差別化を図ることができます。

最終的なカテゴリーの選択には、ブランドの方針やターゲット顧客層、市場のトレンドなど、さまざまな要因を考慮する必要があります。上記の分析はあくまで参考の一つとしてご活用ください。

今回は「メンズ 財布」で取得したデータなので、カテゴリーは定まっていますが、データがごっちゃ混ぜの場合はこの機能はかなり役立ちます。

さいごに

このようにChatGPT「Code Interpreter」を使えばCSVファイルを分析してもらい、市場分析、価格帯分析、売れているカラー、売れる傾向のあるタイトルなどを分析することができます。

今回は「メンズ 財布」といったキーワードで取得したCSVファイルなので、カテゴリーが統一されているデータでしたが、様々なジャンルの商品がごっちゃ混ぜのデータでも分析することができるので、商品リサーチには役立つでしょう。

というか、これを使う人と使わない人ではビジネスでの売上も大きな差がつきそうです。

今回は商品データの分析でしたが、Amazonで広告を出稿する方は広告データの分析にも使うことができるので、広告の最適化もすることができるでしょう。

セラースプライトは商品データ、キーワードデータ、セラーデータ、カテゴリーデータなど様々なデータをCSVにダウンロードすることができるツールです。

セラースプライト×Code Interpreterを組み合わせることによって、今まで発見することができなかったお宝商品やまだライバルが少ない市場を発見することができるでしょう。

ツール代金をケチって手作業でリサーチやら分析するよりも、ツール代を投資して効率化していく方が、投資代金の何倍も何十倍も短期間で稼ぐことができるので、こういった重要な部分には積極的に投資していくことをおすすめします。

飲み会を我慢するくらいの投資でライバルと大きな差をつけることができるでしょう。

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追伸

手作業でリサーチする。ツールを使ってリサーチをする。

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仕入れで損して数万円失うよりも、数万円を失わないためにツールを使った方が良いと思いますので、まだツールを導入していない方はツールの導入も検討してみてくださいね。

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