Amazonには、規模も取扱商品も活動状況も異なるAmazonセラーが数多く存在します。
商品探索の参考にするなら、すべてを同じ優先度で見る必要はありません。どのAmazonセラーが、どの市場を継続的に観察する手がかりになるのかを見極めることが先です。
Raxis Bankは、Amazonセラーと取扱ASINの情報を収集し、AIを使って調査対象を整理します。
「人気がある」だけでは調査対象を選べない
評価数や出品数が多いAmazonセラーは目立ちます。しかし、一つの数字だけで学ぶ価値を決めると、その背景を見落とします。
たとえば、取扱ASIN数が多くても、活動が止まっている可能性があります。評価が高くても、対象とする輸入市場とは異なる商品構成かもしれません。反対に、規模が大きくなくても、特定カテゴリーで継続的に新商品を扱っているAmazonセラーは、変化を捉える手がかりになります。
見るべきなのは、単独の順位ではなく複数の特徴です。
Raxis Bankが整理する観点
Raxis Bankでは、Amazonセラーについて次のような情報を組み合わせます。
- AmazonセラーID
- 国・地域に関する情報
- 活動状況
- 評価に関する情報
- 取扱ASIN数
- 新しく確認されたASIN数
- 主に扱うカテゴリー
- 取扱ブランドの広がり
- 過去に確認した状態からの変化
これらを使い、「現在も活動が見られるか」「どの分野に特徴があるか」「最近どのような商品が加わったか」を確認します。
AIが得意なのは、特徴の整理
Amazonセラーを人が一件ずつ確認すると、出品数が多いほど全体像をつかみにくくなります。AIは、商品群の偏り、ブランド構成、カテゴリーのまとまり、新規ASINの増え方などを整理する役割を担います。
たとえば、次のような観点を提示できます。
- 特定ブランドの取扱いが厚い
- 関連アクセサリーや交換品へ展開している
- 最近、新しいカテゴリーのASINが増えている
- 既存の取扱商品と異なる商品群が加わっている
AIが「このAmazonセラーを真似すべき」と決めるわけではありません。観察する理由を整理し、人が確認する順番をつくります。
市場を学ぶことと、出品を模倣することは違う
先行するAmazonセラーを見る目的は、商品をそのまま模倣することではありません。
どのブランドが広がっているか。どのカテゴリーへ商品が増えているか。どのような関連商品が扱われ始めたか。こうした動きを観察し、自分では気づかなかった市場へ視野を広げることが目的です。
Amazonでは既存カタログへの相乗り出品が原則となる場面が多くありますが、同じASINが存在することと、その商品を扱うべきかは別問題です。出品制限、仕入条件、価格、在庫、納期、利益などは個別に確認する必要があります。
学ぶ相手を選ぶことが、探索の質を変える
商品探索は、最初にどこを見るかで結果が変わります。
Raxis Bankは、Amazonセラーを単なる競合一覧として扱いません。市場の変化を知るための観測点として整理し、AIによって調査の優先順位をつけやすくします。
「誰から学ぶか」を先に考えることで、膨大な商品を無作為に見る探索から、理由のある探索へ変えられます。