どうも、Kazuです。
今回は、多くの人が悩んでいる「商品の仕入れ判断」について、シェアしたいと思います。
商品を仕入れ判断する際は、オリジナル商品を作る際にバリエーションを作る際の判断に困っていませんか？
「バリエーションを増やしたいけど、何色を仕入れたほうがいいんだろう？」
「自分が青色が好きだからオリジナル商品も青色で作ったら売れるかな？」
というように商品を仕入れる際にバリエーションの仕入れ判断ができないという方も多いです。
失敗する人に共通するのが
「自分が〇〇色が好きだから、〇〇色の商品を仕入れよう。」
「きっとお客さんは〇〇が好きだから、〇〇を仕入れよう。」
と考えがちですよね。
しかし、実際には、「自分の好き＝購入者の欲しい」はまったく違います。
そのような判断で商品仕入れや商品開発をしていると絶対に失敗します。
売れない在庫だけが山積みになり、在庫を現金に変えることができなくなり、資金ショートを起こしビジネスから撤退するという人も多くいます。
では、どうすれば良いのでしょうか？
答えは、実際に売れている商品ページのレビューを分析して市場が求めているバリエーションを調べることです。
今回はその方法を紹介したいと思います。
今回紹介する方法を取り入れれば大きな失敗を防ぎ、売れる商品のみを扱っていくことができるようになるので、あなたのビジネスに活用してください。
目次
商品レビューから商品の仕入れ判断を分析
メンズ向けの商品の分析
例えば、あなたが財布を新商品として仕入れる際は、あなたの感覚で商品のカラーやバリエーションを仕入れるのではなく、
すでに売れている商品から参考に商品レビューを分析してから仕入れるバリエーションを判断するようにしてください。
商品レビューを見れば、どのバリエーションの商品が売れているのかが分かります。
そのような声を見ていけば、購入者が求めている商品（バリエーション）が一目瞭然です。
例えばこのような商品バリエーションは5カラーあり、商品レビューも1000件以上あるので、商品も大量に売れていることが分かります。
➤https://www.amazon.co.jp/dp/B08PKZY7VR/
セラースプライトで分析しても毎月数百万円売り上げている商品だと分かります。
Amazonの商品ページの商品レビューの項目を見れば、購入者がどのカラーを購入したのかが分かります。
このような商品レビューを見ていけば、どのバリエーションが売れているのかが分かるので、レビュー一覧を分析してけばいいのですが、
今回の商品のように膨大なレビュー数だと目視で確認するのには膨大な時間と労力がかかります。
セラースプライトで商品レビューを一括取得
セラースプライトを活用すれば、この膨大な商品レビューも一括でダウンロードすることができます。
実際にこちらがセラースプライトからダウンロードしたCSVファイルです。
AIで商品レビューを分析して仕入れ判断
セラースプライトから取得したCSVデータをChatgptにアップロードすることでAIがレビューを分析してくれるので、AIを使えばすぐに人気のバリエーションを調べることができます。
今回はデータ分析なので、「Data Analysis」の機能を活用します。
「Data Analysis」の機能を選択しましたら、セラースプライトから取得したデータをアップロードします。
アップロードが完了しましたら、あとはAIと会話をしながらデータを分析していきましょう。
以下がAIからの回答です。
↓↓↓↓↓↓
ファイルを確認し、人気のバリエーション（カラー）を分析します。まずはファイルの内容を確認しましょう。
ファイルから読み取ったデータには、レビューのタイトル、内容、認証購入者レビューの有無、Vine Voiceの有無、型番（カラー情報を含む）、星評価、役に立つ数、画像数、画像URL、動画の有無、動画URL、レビューリンク、レビューアー、プロフィール画像URL、国家、レビューアーHP、インフルエンサープログラムリンク、レビュー時間などの情報が含まれています。
次に、各カラーバリエーションの人気を分析するために、型番列からカラー情報を抽出し、星評価の平均とレビュー数を基に人気順にソートして、グラフで表示します。
カラーバリエーションごとの人気を分析した結果、以下のようになりました：
1. ブラック: 平均星評価 4.07、レビュー数 97
2. ブラウン: 平均星評価 3.98、レビュー数 56
3. Camel: 平均星評価 4.17、レビュー数 29
4. Green: 平均星評価 4.19、レビュー数 26
5. ネイビー: 平均星評価 4.08、レビュー数 26
次に、これらのデータをグラフで表現します。
上記のグラフによると、各カラーバリエーションの人気度が視覚化されています。カラーバリエーション「ブラック」が最も多くのレビューを受けており、人気が高いことが分かります。それに続いて「ブラウン」、「Camel」、「Green」、「ネイビー」となっています。また、平均星評価も同時に表示されており、各カラーの品質に対する顧客の満足度を確認できます。グラフからは、「Green」が最も高い平均星評価を持っており、顧客満足度が高いことが伺えます。
このように人気のバリエーションが分かりました。
今回は5バリエーションのみの商品ですが、商品ページによってはバリエーションが10以上ある場合もあるので、その際にはこのようなAI分析が効率化になります。
様々な売れている商品ページのレビューを取得してAI分析をしてみてください。
レディース向けの商品の分析
では、次はレディースの長財布を分析してみましょう。
この商品は10バリエーションあり、商品レビューも426個あるので売れている商品と言えるでしょう。
➤https://www.amazon.co.jp/dp/B07Z8YDQR6?th=1
セラースプライトでも毎月数百万円販売しているというのが分かります。
セラースプライトで商品レビューを一括取得
この商品レビューもセラースプライトを活用して一括でダウンロードします。
こちらがセラースプライトからダウンロードしたCSVファイルです。
AIで商品レビューを分析して仕入れ判断
セラースプライトから取得したCSVデータをChatgptにアップロードすることでAIがレビューを分析してくれるので、AIを使えばすぐに人気のバリエーションを調べることができます。
今回はデータ分析なので、「Data Analysis」の機能を活用します。
「Data Analysis」の機能を選択しましたら、セラースプライトから取得したデータをアップロードします。
アップロードが完了しましたら、あとはAIと会話をしながらデータを分析していきましょう。
以下がAIからの回答です。
↓↓↓↓↓↓
新しいデータセットに基づいて、各色の人気を以下の通りに分析しました（レビュー数と平均星評価で評価）：
1. **イエロー** – レビュー数: 36, 平均星評価: 4.67
2. **オレンジ** – レビュー数: 29, 平均星評価: 4.45
3. **グリーン** – レビュー数: 20, 平均星評価: 4.35
4. **ブルー** – レビュー数: 20, 平均星評価: 4.3
5. **ブラック** – レビュー数: 10, 平均星評価: 4.4
薄型バリエーションを含め、色々な色の中で**イエロー**が最も人気があり、レビュー数が多く、平均星評価も高いことがわかります。次に人気があるのは**オレンジ**と**グリーン**です。
グラフによると、色によってレビュー数と平均星評価に差があり、消費者の好みが多様であることが示されています。
このような結果になりました。
先ほどのメンズの商品とは違ったデータになりましたね。
メンズ商品の場合
1. ブラック: 平均星評価 4.07、レビュー数 97
2. ブラウン: 平均星評価 3.98、レビュー数 56
3. Camel: 平均星評価 4.17、レビュー数 29
4. Green: 平均星評価 4.19、レビュー数 26
5. ネイビー: 平均星評価 4.08、レビュー数 26
レディース商品の場合
1. **イエロー** – レビュー数: 36, 平均星評価: 4.67
2. **オレンジ** – レビュー数: 29, 平均星評価: 4.45
3. **グリーン** – レビュー数: 20, 平均星評価: 4.35
4. **ブルー** – レビュー数: 20, 平均星評価: 4.3
5. **ブラック** – レビュー数: 10, 平均星評価: 4.4
このように商品やターゲットによって人気のカラーは変わってきます。
あなたが商品を仕入れる際、新規商品を開発する際のリサーチでは、この辺も考慮したうえでリサーチするようにしてください。
メンズ向けの商品を仕入れるなら、メンズカテゴリーで売れている商品のバリエーションを分析する
レディース向けの商品を仕入れるなら、レディースカテゴリーで売れている商品のバリエーションを分析する
ここをミスってしまうと、売れないバリエーションを仕入れてしまうことになるので、しっかり分析するようにしてください。
ギャンブル感覚で仕入れをしない
このような分析をしていけば、売れているバリエーションを知ることができるので、レビュー分析は仕入れ判断にしていくことができます。
初心者の場合、自分の好きなカラーを仕入れたり、何が売れるか分からないからギャンブルの感覚で商品を仕入れたりしますが、それだと絶対に失敗します。
本来稼げるはずの物販ビジネスもギャンブル感覚で実践すると、いずれは資金が底を尽きてしまいビジネスの世界から撤退することになります。
失敗しないためにも、レビュー分析などは行うようにしてください。
こういった当たり前だけど面倒な分析をほとんどの方は行なっていません。
こういった「当たり前だけど面倒なこと」を取り入れていくだけで、ライバルとも大きく差をつけることができます。
雑務ではなくお金を生み出す時間に投資すること
セラースプライトを活用すれば、商品データや商品レビューはすべてワンクリックで取得することができますし、
ChatGPTを活用すれば、セラースプライトで取得したデータをAIに分析してもらうことができます。
多くの人はツールの月額費用などをケチって投資をせず、あれもこれも必要以上に多くのことを自分でやろうとしてしまいますが、それがうまくいかない主な理由です。
自分がやる必要のない業務を手放すことで、自由な時間を手に入れ、売上向上や収益化に直結する活動に専念できます。
消費される時間ではなく、投資になる時間を使うようにしてください。
自分でリサーチをする、商品レビューを目視で確認する、手作業で数千件のデータを時間をかけて分析する。これらはただの雑務です。
あなたが時間をかけてやる必要はありません。それらを頑張っても売り上げは増えないからです。
雑務からは利益は生まれないため、結果を出すための活動に時間を割くことで、大きな売り上げを実現することができます。
大切なことなのでもう一度言います。
あなたがやるべきは、売上に直結する活動に専念することです。
多くのことはシステム、外注、AIに任せることが可能です。
手作業で作業したり、目視でデータを確認したり、外注化できることを自分でやったり、無意味な時間を費やさないでください。
重要なのは、売上向上につながる活動に集中し、そこに時間を投資することです。これを心に留めておけば、あなたは最短で大きな結果を実現することができます。
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。
同じリサーチ作業でも見つけられる商品数も数十倍も違えば、ツールを使えば需要も調べることが出来るので、仕入れの際のリスクも回避することができます。
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。
sellerspriteの30％Offコード：JKLA70
JKLA70のコード入力で毎月の利用料が30%オフになります。
割引コードの入れ忘れには注意です。
割引コードを入力しないと、割引価格でセラースプライトを使うことができませんので割高になってしまいます。
必ずJKLA70のコードを入力してくださいね。
割引コードを入力せずに申し込むと通常価格になりますので注意してください。
必ずJKLA70のコードを入力してください。
「ツールを使いたいけどお金が・・・」そう思ってる方はハピタスでツール代を稼いでください。
そうすることで実質無料のような感じでツールを活用することができます。
追伸2
- 行動をするのが不安。
- 月収30万円の壁を突破できない。
- 仕組み化が作れず常に忙しい状態
- どんな戦略で取り組めばいいか分からに。
- 月収100万円が一向に思い描けない
- ビジネスの進め方が分からない。
- なかなか一歩を踏み出せない
- どんなリサーチをしたらいいか分からない。
- どんな商品を仕入れたいいか分からない。
- どんな市場で販売したほうがいいか分からない。
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