Amazon市場の顧客購買パターンをセラースプライトで分析する

Amazonは世界最大のECサイトとして知られており、数多くの商品が取り扱われています。そのため、売上や顧客購買パターンを把握することは販売者にとって重要な課題となっています。ここでは、Pythonのライブラリであるセラースプライトを使用して、Amazon市場の顧客購買パターンを分析する方法を紹介します。

セラースプライトとは

セラースプライトとは、AmazonのAPIを使用して売上や評価などのデータを収集し、分析するためのPythonライブラリです。自動化が可能であり、大量のデータを収集することができるため、Amazon市場の分析には欠かせないツールとなっています。

必要なモジュールのインポート

まずはじめに、必要なモジュールをインポートします。セラースプライトを使用するには、Pythonのバージョン3.5以上が必要です。また、セラースプライトだけでなく、PandasやMatplotlibなどのライブラリも使用するため、それらも合わせてインポートします。

“`Python
import spry
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# データを表示するためにJupyter Notebookを使用する場合は以下も追加
%matplotlib inline
“`

Amazonの認証情報の設定

次に、Amazonの認証情報を設定します。セラースプライトを使用するには、予めAmazonのセラーアカウントを作成し、認証キーとシークレットキーを取得する必要があります。

“`Python
credentials = {
‘access_key’: ‘ここに認証キーを入力’,
‘secret_key’: ‘ここにシークレットキーを入力’,
‘merchant_id’: ‘ここにセラーIDを入力’,
‘auth_token’: ‘ここに認証トークンを入力’
}
“`

データの収集

セラースプライトを使用して、データを収集します。ここでは、2019年1月1日から31日までの売上と評価のデータを収集する例を示します。

“`Python
seller = spry.Seller(**credentials)
# 2019年1月の売上データを取得
sales_data = seller.get_sales(from_date=’2019-01-01′, to_date=’2019-01-31′)
# 2019年1月に付いた評価データを取得
feedback_data = seller.get_feedback(from_date=’2019-01-01′, to_date=’2019-01-31′)
“`

収集したデータをPandasのデータフレームに変換します。データフレームを使用することで、データの整形やグラフの作成が簡単に行えます。

“`Python
# 売上データのデータフレーム化
sales_df = pd.DataFrame(sales_data)
# 評価データのデータフレーム化
feedback_df = pd.DataFrame(feedback_data)
“`

データの整形

収集したデータは、必ずしも分析に適した形ではありません。そのため、不要な列を削除したり、データ型を変換したりする必要があります。

“`Python
# 不要な列を削除
sales_df = sales_df.drop(columns=[‘cost’])

# 列の型を変換
sales_df[‘date’] = pd.to_datetime(sales_df[‘date’], format=’%Y-%m-%d’)
“`

また、データフレームを結合することで、より分析しやすい形に加工することも可能です。

“`Python
# 売上と評価のデータフレームを結合
merged_df = pd.merge(sales_df, feedback_df, how=’left’, on=’date’)
“`

データの可視化

PandasやMatplotlibの機能を使用することで、収集したデータをグラフ化することができます。

“`Python
# 日毎の売上推移のグラフを作成
merged_df.groupby(‘date’)[‘sales’].sum().plot(kind=’line’)

# 日毎の評価数のグラフを作成
merged_df.groupby(‘date’)[‘number_of_feedbacks’].sum().plot(kind=’line’)

# 評価数と評価率の相関を取り、散布図を作成
merged_df.plot(kind=’scatter’, x=’number_of_feedbacks’, y=’feedback_rating’)
“`

これらのグラフを分析することで、顧客の購買パターンや評価傾向を把握することができます。

まとめ

以上が、セラースプライトを使用してAmazon市場の顧客購買パターンを分析する方法です。セラースプライトを使用することで、Amazon市場の分析が簡単に行えるようになりますので、ぜひ活用してみてください。