データで商品リサーチ！Product Databaseの使い方
前回のブログでJungle Scoutとはなにか、をお伝えしました。
Jungle Scoutを使うと、データを確認しながら商品リサーチを行うことができるので、経験が少ない人でもamazon輸出に取り組むことができそうです。
今回は実際にJungle Scout Web APP版を使って商品リサーチをしてみました。
販売要素を抽出。どんな商品をさがす？
amazonに限らず、販売に向いている商品とはどのようなものでしょうか？
- 需要がある
- 競合が少ない
- 利益が多い
- 法に触れない
重要度は上記より低いですが、
- 小さい/軽い ＝ FBAの倉庫費がかからない/輸送費がかからない
- 季節を問わない ＝ 1年中販売できる
- シンプルで丈夫 ＝ 不良が少ない
- 特殊性があって興味をそそる ＝ 競合商品より特筆すべき箇所がある
なども考慮できるポイントです。
特に輸出となると輸送費がかからない、輸送が簡単ということは重要になってくるでしょう。
商品をデータの値で絞り込み
Jungle ScoutのProduct Databaseを使うと、amazon内にある商品を様々な項目で絞り込み、抽出することができます。
今回は「初めて商品リサーチをする出品者」が販売に向いている商品を探すため最低限設定したほうがよい項目を設定しました。
商品カテゴリの設定
まずは、商品カテゴリを絞り込みします。
amazonにはメーカーやセドリ販売者、OEM商品販売者など様々な出品者がいます。その中で、メーカーでなければ販売難しいカテゴリがいくつかあるので、それらを省いていきましょう。
今回は、本、Kindleストア、CD、映画、ソフトウェア、服飾品、時計、コンピューター、電化製品を除いたカテゴリで商品を検索していきます。
最低金額の設定
この項目で、商品の最低金額、最高金額の設定ができます。
商品の金額が安ければ安いほど、利益は少ないことが多いです。特にamazonでは手数料が15％ほどひかれるので、10ドルの商品を売っても8.5ドルの利益、そこから仕入れ値を引いたら粗利はほとんどない、と考えられます。仕入れられる商品次第ですが、商品の販売価格は少し高めを狙っていくとよいでしょう。
今回は18ドルで設定します。
評価の設定
この項目で、商品の評価の値を設定することができます。
すでにamazonにある商品で、評価の低いものを欲しがる人は多くありません。商品の売れ筋ランキングを示すAmazon Best Sellersをみても、たいてい評価が4以上です。
今回は売れる可能性が高い商品を探すことが目的なので、評価4以上のものに設定します。
レビュー数の設定
この項目で、商品の総レビュー数を設定することができます。
評価の高い商品を探す一方で、競合が多ければその商品を販売することは難しくなってくるでしょう。レビュー数の多さは販売歴の長さであると同時に、特定の販売者がその商品販売において非常に強いといえるでしょう。
先に述べた評価、という点で評価は必要なので今回は最低でも5、最大50といった数値を設定します。
出品者数の設定
この項目で、商品に対する出品者数が何名いるかを設定することができます。
たとえ、どんなにいい商品だったとしても、30人、40人と競合がいる場合は販売することが難しくなってきます。
今回は10人以下の出品者、という設定をします。
月間売上数の設定
この項目で商品の月間予測売上数を設定することができます。
これまで上記のように設定してきた最低条件を満たすものであったとすれば、18ドルのものを10人の出品者が販売していることになります。10人の出品者が均等に販売をしていると仮定し、この商品で月の売り上げを300ドル達成したい、といった目標があった場合、この商品自体の月間予測売上数が最低でも200個はほしいところです。この数値は「価格」「出品者数」また「目標売上高」を考慮して、無理のない設定をするとよいでしょう。
よって今回は最低売上数を200以上、と設定します。
Point
まずは絞り込みすぎず、無理のない範囲で値を決める
LQSとは？
他にも「重さ」「FBAの価格が引かれた後の利益」「売上ランキング」「総売上額」「LQS」の値と「キーワード」を設定することができます。
先に述べたように、「重さ」は輸送費にかかわってくるので、利用する配送方法に合わせて設定すると、より詳細な検索結果を出すことができます。
そのなかでもLQSとはJungle Scout独自のアルゴリズムによって設定された「品質スコア」を数値化したものです。この数値が高いものは競合他社がすでに品質よい商品としてamazon上で販売しているものであり、同様の商品をOEM等で販売することが難しいと考えられます。一方、この数値が低いが売れているものは、品質はあまりよくないが需要があるため売れている、と言えます。つまり、同類のもっとよい品質の商品を販売すれば、高い需要と低い競争率の中販売することができる、ということです。ひとつの基準として、LQSが7以上の商品はページのクオリティや売り上げ含め、よい商品と位置づけられているといえます。
LQSは他のツールにはない特別な数値であり、よりレアな商品を探す際などに活用することができます。
データで平等な検索を
今回上記の項目で設定した場合、99,590商品が検索されました。(2019/3/19）これは、「何も強みや販売経験のない人が販売しても売れる可能性がある」商品群です。もちろん、すでに販売者が少なくとも1人はいるので、これらの商品を販売し始めたら確実に利益が出る、というわけではありません。
しかし、データで出された答えは誰かの経験や憶測よりも信ぴょう性があります。たくさんの出品者のブログを読むより、データとその解で導き出された商品群から分析すると、流行りや他の人が持つ特異性に偏らない結果をだすことができるでしょう。
この「Product Database」で出した結果をさらにJungle Scoutの「Product Tracker」で販売傾向の追跡を行えば、より商品について「データで」理解することができ、商品選定をするうえで役立つことでしょう。
