Amazon市場のデータ駆動型分析
Amazonは世界最大のオンラインマーケットプレイスであり、数多くの商品が出品されています。そのため、セラーにとって競争が激しく、自分の商品を上手に売り込むためにはデータ分析が必要不可欠です。
そこで今回は、Pythonのライブラリであるセラースプライトを使用して、Amazonの市場データを収集し、そのデータを元に売り上げを上げるための分析を行いたいと思います。
セラースプライトとは
セラースプライトは、Amazonのマーケットプレイスで販売している商品の情報を収集し、分析するためのPythonライブラリです。APIやWebスクレイピングを利用して、商品の詳細情報や売上データを収集することができます。
セラースプライトを使ったデータ収集
まずは、セラースプライトをインストールします。ターミナルで以下のコマンドを実行してください。
“`python
pip install sellerSprite
“`
次に、セラースプライトを使用して商品情報を収集します。
“`python
from sellerSprite import SellerSpriteAPI
# APIキーをセット
ssapi = SellerSpriteAPI(‘APIキー’)
# 商品ASINを指定して商品情報を取得
product = ssapi.get_product(‘B07DM3L84C’)
# 商品情報を表示
product.info
“`
このようにすることで、指定したASINの商品情報を取得することができます。また、APIキーを複数セットすることで複数の商品情報を一度に取得することも可能です。
データ分析
取得した商品情報を元に、売り上げを上げるための分析を行いましょう。ここでは、売上ランキングやレビュー数などのデータを使用して分析を行います。
まず、売上ランキングを把握するために、リストを作成し、売上ランキングの上位の商品を取得します。
“`python
# 売上ランキングの上位100件のASINを取得
top_sales = ssapi.get_top_sales(100)
# ASINを表示
print(top_sales.asin_list)
“`
次に、レビュー数を把握するために、商品ごとのレビュー数を取得します。
“`python
# レビュー数を取得
product.review_count
“`
これらのデータを元に、売り上げランキングとレビュー数の相関関係を調べることで、レビュー数が多いと売上ランキングが上がるのかどうかを分析することができます。また、自分の商品のレビュー数が少ない場合には、レビュー数を増やすための施策を考えることができます。
まとめ
ここでは、セラースプライトを使用してAmazonの市場データを収集し、売り上げを上げるための分析を行う方法を紹介しました。セラースプライトを使用することで、簡単に商品情報を収集し、分析することができるため、今後も商品の売り上げを上げるために活用していきましょう。
コメント