セラースプライトで行うAmazonの深層市場分析

Amazonは現在、世界最大のECサイトとして知られています。そのため、多くの人々がAmazonを利用して商品の購入を行っています。一方で、Amazonは膨大な数の商品を取り扱っており、単純な検索では十分な情報を得ることができない場合もあります。そこで、セラースプライトというツールを使用することで、Amazonのより深い市場分析が可能になります。

セラースプライトは、Amazonの商品データを取得し、分析することができるツールです。今回は、セラースプライトを使用して、Amazonの深層市場分析を行ってみましょう。

セラースプライトの準備

まずはじめに、セラースプライトを使用するために必要な準備を行います。

AWSアカウントの作成：セラースプライトはAmazon Web Services（AWS）を使用しているため、まずはAWSアカウントを作成する必要があります。
セラースプライトの登録：AWSアカウントを作成したら、セラースプライトの公式サイトにアクセスして、アカウントを登録します。
APIキーの取得：セラースプライトのAPIを使用するためには、APIキーを取得する必要があります。APIキーは、セラースプライトのダッシュボードから取得することができます。

セラースプライトの使い方

準備ができたら、いよいよセラースプライトを使用して市場分析を行っていきます。

まず、セラースプライトのAPIを使用するために、Pythonをインストールする必要があります。Pythonがインストールされていない場合は、公式サイトからダウンロードしてインストールしましょう。

次に、必要なライブラリをインストールします。セラースプライトを使用するためには、以下のライブラリが必要になります。

pip install boto3
pip install pytz

これで準備が整いました。早速、セラースプライトを使用してAmazonの商品データを取得してみましょう。

商品データの取得

まず、セラースプライトを使用して、指定したカテゴリーの商品データを取得するコードを示します。


import boto3
import pytz
import datetime

client = boto3.client('sera-sprite',aws_access_key_id='your_access_key',aws_secret_access_key='your_secret_key')
current_time = datetime.datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo'))

request = {
    'date_from': (current_time - datetime.timedelta(days=30)).strftime("%Y/%m/%d"),
    'date_to': current_time.strftime("%Y/%m/%d"),
    'category': 'Electronics'
}
    
response = client.get_products(request)

print(response)

上記のコードを実行すると、指定したカテゴリー（Electronics）の商品データを取得することができます。取得したデータを分析することで、商品の売れ行きや競合商品の動向を把握することができます。

売上データの取得

次に、セラースプライトを使用して売上データを取得する方法を説明します。


import boto3
import pytz
import datetime

client = boto3.client('sera-sprite',aws_access_key_id='your_access_key',aws_secret_access_key='your_secret_key')
current_time = datetime.datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo'))

request = {
    'date_from': (current_time - datetime.timedelta(days=30)).strftime("%Y/%m/%d"),
    'date_to': current_time.strftime("%Y/%m/%d"),
    'marketplace': 'jp'
}

response = client.get_sales(request)

print(response)

上記のコードを実行すると、最近30日間の日別売上データを取得することができます。取得したデータを分析することで、最も売れている商品や売上の推移を把握することができます。