商品探索では、一つのASINだけを詳しく見るより、その商品がどのブランドに属し、どのAmazonセラーに扱われ、どのカテゴリーへ広がっているかを見ることで理解が深まります。
Raxis Bankは、ASIN、ブランド、カテゴリー、Amazonセラーを別々の一覧として保存するだけではありません。それぞれの関係を接続し、AIで市場のまとまりと変化を分析します。
点の情報だけでは見えないこと
あるASINのタイトルやランキングを確認すれば、その商品の一部は理解できます。しかし、次の問いには単独の商品情報だけでは答えられません。
- 同じブランドには、ほかにどのような商品があるか
- そのブランドを扱うAmazonセラーは誰か
- あるAmazonセラーは、どのカテゴリーを中心に扱っているか
- 最近追加されたASINは、既存商品とどのような関係にあるか
- 複数のAmazonセラーが同じ商品群へ動いているか
これらを見るには、データ同士のつながりが必要です。
Raxis Bankが接続する関係
Raxis Bankでは、主に次の関係を整理します。
- ASINとブランド
- ASINとカテゴリー
- ASINとAmazonセラー
- ブランドとBrand Alias
- Amazonセラーと取扱ブランド
- Amazonセラーと新規取扱ASIN
- ASINと日本・米国の商品情報
これにより、商品からAmazonセラーへ、Amazonセラーから別の商品へ、ブランドから関連カテゴリーへと調査の視点を広げられます。
AIが関係性から見つける変化
関係が増えるほど、人の目だけでは全体像を追いにくくなります。AIは大量のつながりを整理し、変化の候補を提示します。
たとえば、次のような動きです。
- あるブランドで関連アクセサリーのASINが増えている
- 特定カテゴリーを扱うAmazonセラーが共通して新しいブランドへ動いている
- 一つのAmazonセラーが本体商品から消耗品や交換品へ取扱いを広げている
- Amazon.comで増えた商品群に、日本側カタログがまだ少ない
これらは自動的な結論ではなく、次に確認するための仮説です。AIが関係を整理し、人が市場背景と販売条件を検証します。
時間の要素を加える
関係性は固定ではありません。Amazonセラーの取扱商品は変わり、新規ASINが追加され、ブランドのカテゴリー展開も広がります。
そのため、現在のつながりだけでなく、以前と比べて何が増えたか、どこに新しい関係が生まれたかを見ることが重要です。
一方、ランキングのように短期で変動する情報は、恒久的な商品評価として固定しません。取得時点を持つ観測値として、販売実績やほかの情報と合わせて確認します。
関係性は、探索の次の入口をつくる
キーワード検索は、知っている言葉から始まります。関係性による探索は、まだ知らない商品群へ進む入口をつくります。
商品からブランドへ。ブランドからAmazonセラーへ。Amazonセラーから新規ASINへ。新規ASINから関連カテゴリーへ。
Raxis Bankは、点在する情報をつなぎ、AIによって「次にどこを見るか」を見つけやすくします。