セラースプライトによるAmazon市場での顧客行動分析

Amazonは世界最大のECサイトであり、多くの顧客が商品を購入しています。その中でもセラースプライトは、Amazon市場での顧客行動分析において重要な役割を担っています。セラースプライトとは、Amazonの商品ページに表示される「おすすめ商品」や「最近見た商品」などのレコメンド機能を提供する企業です。

セラースプライトを使うことで、顧客の購買行動や商品の評価傾向などを分析することができます。具体的には、顧客がどのような商品を購入しやすいかや、どのような商品を見ているかなどの傾向を把握することができます。

そこで今回は、セラースプライトを用いてAmazon市場での顧客行動分析を行う方法を紹介します。まず最初に、必要なライブラリをインポートします。

“`
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
“`

次に、セラースプライトからデータを取得するためのAPIキーを取得します。APIキーを取得すると、セラースプライトが提供するデータベースにアクセスすることができます。

取得したAPIキーを使って、セラースプライトのデータベースにアクセスし、顧客の購買履歴や評価データなどを取得します。このデータを使って、顧客が購買する商品の傾向や、商品の評価傾向を分析することができます。

まず、顧客の購買傾向を把握するために、商品カテゴリごとに購入数を集計した棒グラフを作成してみましょう。

“`
# 商品カテゴリごとの購入数を集計
purchase_data = pd.DataFrame(columns=[‘category’, ‘purchase_count’])

for category in [‘books’, ‘electronics’, ‘clothing’, ‘beauty’]:
# セラースプライトから購入数を取得
purchase_count = serasprite.get_purchase_count(category=category)

# データフレームに追加
temp_df = pd.DataFrame([[category, purchase_count]], columns=[‘category’, ‘purchase_count’])
purchase_data = purchase_data.append(temp_df)

# 棒グラフを作成
sns.barplot(x=’category’, y=’purchase_count’, data=purchase_data)
plt.title(‘Purchase Count by Category’)
plt.xlabel(‘Category’)
plt.ylabel(‘Purchase Count’)
plt.show()
“`

これにより、各カテゴリの購入数を比較することができます。また、顧客が購入する商品の価格帯を調べることもできます。

次に、商品の評価傾向を分析してみましょう。セラースプライトでは、商品の星評価やレビューの数を取得することができます。そこで、商品カテゴリごとに星評価の平均値を計算し、商品の評価傾向を把握します。

“`
# 商品カテゴリごとの星評価の平均値を集計
rating_data = pd.DataFrame(columns=[‘category’, ‘avg_rating’])

for category in [‘books’, ‘electronics’, ‘clothing’, ‘beauty’]:
# セラースプライトから星評価データを取得
ratings = serasprite.get_ratings(category’category”)

# 星評価の平均値を計算
avg_rating = ratings[‘rating’].mean()

# データフレームに追加
temp_df = pd.DataFrame([[category, avg_rating]], columns=[‘category’, ‘avg_rating’])
rating_data = rating_data.append(temp_df)

# 棒グラフを作成
sns.barplot(x=’category’, y=’avg_rating’, data=rating_data)
plt.title(‘Average Rating by Category’)
plt.xlabel(‘Category’)
plt.ylabel(‘Average Rating’)
plt.show()
“`

これにより、各カテゴリの評価の平均値を比較することができます。また、レビューの数が多い商品ほど、評価が高い傾向があるかどうかも調べることができます。

以上のように、セラースプライトを使って顧客行動分析を行うことができます。顧客の購買傾向や商品の評価傾向を把握することで、Amazon市場での商品の売り上げを改善することができるでしょう。