発売初日にAmazonベストセラーを獲得。アパレル企業が構築した「市場シェア起点」の商品戦略

企業概要

今回取材したのは、アパレル商品を中心に展開する企業です。長年にわたり、機能性と品質を両立した商品開発を強みとしてきました。
商品カテゴリにおいては、高い技術力とブランドへの信頼を背景に、多くの支持を集めています。

近年は店頭販売に加え、ECを重要な成長チャネルと位置づけています。なかでもAmazonにおいては、競争環境が激化する中で、自社の強みをどのように発揮するかが大きなテーマとなっていました。

今回お話を伺ったのは、同社でAmazon領域を担当されているご担当者さまです。ページ構成の設計、ベンダー運用、Amazonバイヤーとの連携まで幅広く担いながら、データを活用した戦略設計を推進されています。

モール全体を俯瞰しながら競合比較やカテゴリごとのシェアを数値で可視化し、自社が優位を築ける領域へ投資を集中する体制を構築された背景や、Nint導入の経緯、活用方法、導入後の変化についてご担当者さまに詳しく伺いました。

デジタル上の「市場の現実」をどう捉えるか

ECにおいて最も難しかったのは、「市場の現実を正確に把握すること」でした。

Amazonではランキングが公開されていますが、ランキングだけでは本質は見えません。
1位と2位の差がどれほどあるのか、広告投資で逆転可能な差なのか、それとも構造的に難しい差なのか。その“距離感”が分からないのです。

また、商材の特性上、デジタル上でブランドの存在感がどの程度あるのかも掴みにくい状況でした。リアル店舗での強みが、そのままECでの優位性につながるわけではありません。

さらに、当時はマーケティング機能を強化していくタイミングでした。
これまで蓄積してきた企画力や商品力という強みを活かしながら、よりデータドリブンに意思決定を行う体制へ進化させていく必要がありました。

重要だったのは、「誰が担当しても同じ視点で市場を見られる状態」を作ることです。
属人的な判断ではなく、共通の基準で議論できる環境を整える必要がありました。

数字を起点にPDCAを回す文化へ

Nint ECommerce（以下、Nint）導入の背景には、「数字を軸に議論する文化を根付かせたい」という思いがありました。

EC市場は変化が速く、感覚や経験だけでは追いつけません。
だからこそ、客観的な市場データを常に確認しながらPDCAを回す仕組みが必要でした。

Nintは、単なる売上推計ツールではなく、市場全体を俯瞰できる点に魅力を感じました。カテゴリごとの規模感、競合の売れ方、シェアの変動。その全体像を一つの基盤で把握できることが、導入の決め手になりました。

「Nintで見ると」が共通言語になる

現在、Nintは日常業務から中長期戦略まで幅広く活用しています。

日常的には、自社商品の売れ方や競合の在庫状況を確認しています。特にセール期と通常販売期では競合の動きが大きく変わるため、その変化を定点観測しています。

従来の調査手法では、データが出てくるまでに時間がかかり、議論する頃には前提が変わっていることもありました。しかしNintでは、直近の動きを把握できます。

この「鮮度」は非常に大きな価値です。

また、3か月や半期といった戦略レビューのタイミングでは、カテゴリ別のマーケットシェアを分析します。私が最も重視しているのは、シェアの増減です。

どこに取られたのか。
どこを取りにいくべきなのか。

この視点が明確になることで、投資の方向性が定まります。

社内会議でも、「Nintで見ると」という言葉が自然に使われるようになりました。データが共通言語となり、議論の前提が揃うようになったのです。

企画力を、市場視点でさらに磨く

当社は企画力が強い会社です。
それは大きな強みですが、同時に市場とのズレが生まれる可能性もあります。
Nintのデータは、そのズレを可視化する役割を果たしています。

「これは売れるはずだ」という仮説に対して、
「市場ではこういう商品が、こういう価格帯で、これだけ売れています」と提示できます。

感覚を否定するのではなく、客観データで補強する。
その結果、議論の質が高まりました。

Nintは売上を作る魔法のツールではありません。
しかし、意思決定をブレさせないOSのような存在です。

発売初日にAmazonベストセラーを獲得

データを起点に設計した商品は、確かな成果につながりました。
競合対策として投入したアパレル商品は、発売初日にAmazonでベストセラーを獲得。Amazon側からも「初日でここまで伸びるのは珍しい」との評価をいただきました。

もちろんプロモーション施策やインフルエンサー施策など複数の要因があります。しかし、市場シェアの差分を分析し、「どの価格帯・どの仕様であれば勝てるか」を事前に設計できたことが大きかったと感じています。

こうしたアプローチは他の商品にも広がっています。たとえば複数点セットの商品も、カテゴリ規模や競合構造を踏まえて設計した結果、ヒット商品となりました。

これらの成果は、偶然ではありません。
市場規模と競合構造を把握した上で、勝ち筋に集中した結果です。

無駄打ちを減らし、投資効率を高める

Nint導入後に実感しているのは、「無駄打ちが減った」ことです。

市場規模が小さいカテゴリでは、仮に高いシェアを獲得してもインパクトが限定的であることが分かります。その段階でブレーキをかける判断ができます。
一方で、伸びしろの大きいカテゴリには、迷いなく投資できます。

売れるものを、売れる場所に集中させる。
このシンプルな原則を、数字で裏付けられるようになりました。

今後の展望：エビデンスに基づく商品開発へ

現在、当社はさらなる成長を目指し、商品開発の精度向上に取り組んでいます。

新商品を市場に投入する際には、より明確な根拠が求められます。
だからこそ、市場データの重要性はこれまで以上に高まっていて、Nintは承認プロセスにおけるエビデンス基盤としても機能しています。

感覚や経験を否定するのではなく、データで裏付ける。
その文化をさらに深化させていきたいと考えています。

企画力という強みに、市場データという視点を掛け合わせる。その積み重ねが、Amazonでのベストセラー獲得という成果につながっています。

今後もデータを共通言語としながら、勝ち筋を描く商品開発を続けていきたいと考えています。