- ● 親ASIN・子ASINのBSR（ベストセラーランキング）を見て、売れ筋のバリエーションはどのように見つけるのでしょうか？
- ● レイティングとレビューをみて、Listingはどのくらい有効なレビューがあるのでしょうか？
- ● 商品の悪レビューの中で、顧客が最も改善してほしい事柄とは何でしょうか？
上記の問題は、Listingのレビューにて答えを見つけることができます。
📄 従来のセラースプライトでは…
- レビューを一括ダウンロードすると、Excel表上でバリエーションの型番・レビューの星評価等のレビューを選別し、バリエーションのレビューの数を比較して売れ筋のバリエーションを探すことが可能でした。
🤖 現在のセラースプライトでは…
- セラースプライトとShulexが共同で、ChatGPT対応のAIインテリジェントレビュー分析機能の提供を開始し、レビュー分析の面倒なプロセスをインテリジェント化するだけでなく、Listing詳細ページにてワンクリックでレビュー分析レポートを生成し、多次元統計表で表示されます。
- Amazonセラーは独自のAIモデルをトレーニングしたりAI料金を余分に支払う必要がなくなり、運営にかかる時間的・金銭的コストをさらに削減することが可能になりました。
💡 AIレビュー分析機能は、セラースプライト拡張機能（バージョン4.0.0以上）と連携しており、セラースプライトの有料ユーザーは拡張機能をインストールすることで直接利用することができます。
分析レポート作成方法
- 商品の出品詳細ページで「AIレビュー分析」機能を開き、「AI詳細分析レポート作成」をクリックするか、「分析レポートを作成」をクリックします。
- 「AI詳細分析レポート作成」をクリックすると、レビュー分析概要が見れます。「分析レポートを作成」をクリックすると、セラースプライトのウェブ版にジャンプして、多角的なレビュー分析レポートを見ることができます。
- システムは、Shulexが独自に開発したアルゴリズムとChatGPTの組み合わせにより、ListingのTop300レビューに基づいて、自動的に6次元の情報：顧客情報、商品の長所と短所、利用シーン、消費者の期待、消費者の実際の購入動機などを絞り込みができます。
💡 「Shulex VOCの完全な洞察を見る」ボタンをクリックすると、Shulexの公式サイトにジャンプし、すべてのデータ・競合商品の比較・カテゴリー分析などに関する詳細なデータを得ることができます。
インテリジェント・レビュー分析の活用シーン
1. 消費者像＋使用シーン分析で、商品開発に役立つ
商品の使用頻度の高いシーンを素早くリストアップし、コアユーザー層を特定することで、より多くの市場機会を見ることができます。
利用者層
この靴の購入者の男女比を一見すると女性の方が多いのですが、夫や孫のために購入する女性購入者もいるので、実際のユーザーはやはり男性が中心でしょう。
利用シーン
主に病院やガーデニングなど、移動しやすい作業環境。
（画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析）
2. 消費者のニーズ＋商品レビュー・口コミ分析で、商品のイノベーションとアップグレードをサポート
消費者の「hope want need...」を分析することで、商品の最も言及されたメリットとデメリットを把握し、これらのリアルな感情のフィードバックを商品の最適化とイノベーションに役立てることができます。
主な問題点
- 快適性とサイズが不正確 — 購入者が注文時にサイズの比較がしやすいように、メイン画像（2枚目）に詳細なサイズ表を提供することで、サイズの不一致を軽減することができます。
- その他の商品改善の方向性 — クッション/アーチサポート、靴の通気性の改善、などです。
（画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析）
3. 消費者像＋購買動機分析で、商品の精密マーケティングをサポート
AI知能分析により、消費者の商品に対する本当の購買動機を捉え、どんな人がどんな場所でどんな行動をするためにその商品を使うのかなどが分かります。そしてターゲット層を絞り込んでの精密マーケティングやセールスポイントを最適化します。
この靴のターゲット層
立ち仕事が多い人
セールスポイント
快適で軽量（長時間履ける）、丈夫で長持ちなど。
（画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析）
4. レビュー傾向の変化をつかむ
星評価割合、レビュー星評価統計とは、Listingにおける星評価/レビューの数と、その評価/レビューの総数に占める割合のことを指します。
このListingの1つ星の悪レビューの数は6.2%で、1つ星の評価の数（4.9%）を少し上回っていることがわかります。レビューの内容は実際にアマゾン商品ページに表示され、購入者が見られますので、Listingのコンバージョン率に直接影響します。悪レビューの割合が高い場合は、レビューリストの中から具体な内容を確認し、改善を行うことができます。商品改善をすると、レビューの風向きが良くなるかどうかを、時間軸を切り替えて確認することができます。
（画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析）
5. Listingのコンバージョン率を向上
本Listingの3,337件のレビューのうち、1,920件がVPレビュー（verified purchase - Amazon認証購入者）、51件が画像付きレビュー、4件が動画付きレビューとなっています。
一般的に、画像や動画を含むレビューが掲載されているListingの方がコンバージョン率が高いと言われています。この指標は、競合商品の各レビュータイプの割合を比較・分析するために利用することができます。競合商品に動画レビューがない場合、自社のListingには動画レビューがあるとコンバージョン率が高くなる可能性があります。
（画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析）
6. 合理的な生産・仕入れ
バリエーションのレビュー数とレビューの割合から、異なるバリエーションの売れ行きを推定し、より的を絞った仕入れ量のコントロールが可能になります。また、時間軸と型番を切り替えることで、最近のレビューの分布を確認。仕入れの必要性をタイムリーに調整することができます。
異なるバリエーションを選択することで、バリエーションレビューの傾向から商品の売れるシーズンを判断することができます。そうすれば、在庫を増やすべき時期やキャンペーンを始めるべき時期を意識することができます。
なお、購入者が注文して商品を受け取り、試用してレビューを残すまでに時間がかかるので、一般にレビューは遅延性があります。そのため、販売シーズンを判断する際に、レビューのピーク時期よりも少し前に押し出す必要があるかもしれません。
（画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析）
Amazonのレビューが出品者に提供できる価値はまだまだたくさんあります。レビューはAmazonの商品ページでも見られますが、いちいち閲覧したり、コピーして表に貼り付けて手動で統計したりするのは非効率的だと思います。
ぜひセラースプライトのインテリジェント・レビュー分析ツールを活用し、運営効率を高めて、アマゾンビジネスを勝ち抜けましょう！