ECデータ活用で毎年120%以上成長 ~「無駄打ち」を減らし、効率的に売上を伸ばすデータ活用法とは!?~

【目次】
▼本活用事例の概要
▼Nint ECommerceの導入検討に至った背景
▼Nint ECommerce 導入前の課題と解決策
▼Nint ECommerceの活用方法①『商品分析』機能で需要とニーズをチェック
▼Nint ECommerceの活用方法②『商品分析』で気になる商品の関連キーワード検索
▼Nint ECommerceの活用方法③『商品分析』で年間の販売傾向と価格変動をチェック
▼Nint ECommerceの活用方法④商品を仕入れる際に見るべきデータとポイント
▼Nint ECommerceの活用方法⑤販売開始後は同一・類似商品の価格変動/販促施策を週次チェック
▼Nint ECommerceの活用方法⑥商品名を設定するときに類似商品の商品名変更履歴をチェック
▼Nint ECommerce導入後の効果
▼Nint ECommerce導入後の成果
▼EC運営で大事にしていること

本活用事例の概要

雑貨を幅広く取り扱いEC小売業態で毎年120~130%成長を実現

本活用事例では、雑貨類を複数ジャンルを跨いで取り扱うEC小売業態のお客様が、Nint ECommerceのデータをどのように活用しているかをEC事業責任者の方へインタビューした際の活用方法等をご紹介致します。

Nint ECommerceの導入検討に至った背景

商品開発の際に参考にしたいデータが思うように取れない

新たなジャンルの商品仕入れの仮説立てでは、オープンデータのみ
弊社では、複数ジャンルを取り扱っているので、新しいジャンル・カテゴリーに参入する際や新商品の開発においては、今までの販売実績や感覚的な経験則、データがない場合が大いにあります。その際は、モールランキング、仕入れ先へのヒアリング、Google Trendなどを利用して分析していました。
社風としてチャレンジをする文化なので、仕入れ先からの商品提案も多く、新たな商品をトライアルすることは多いです。
数値データ等の粒度が定まらないので、上記の調査結果を基に推測に頼ることしかできず、販売計画からは大きく乖離が出て、余剰在庫を生んでしまったケースもありました。また、季節商材を多く扱うため、売上数値の変動が激しく、計画を立てても読み切れない場合も多々ありました。

Nint ECommerce 導入前の課題と解決策

安定した粒度の定量データから要因分析や商品化の指標

導入前の問題
  • オープンデータの調査には時間がかかる
  • 仕入れ先へのヒアリングはデータ粒度が不安定ため、読み切れず、余剰在庫が発生する
導入前の課題
■ 解決策
商品単位で売上や販売数量が推計出来るNint ECommerceのデータを活用すれば、販売計画のブレや商品化する際の意思決定の根拠にもなると考え導入しました。
また、調査に時間がかかっていましたが、ある程度リアルタイムのデータが取得できるので、工数も削減できると考えていました。

Nint ECommerceの活用方法①

『商品分析』機能で需要とニーズをチェック

商品仕入れ(商品化)の際の重要指標
月次の
売上・販売数量
ECモールの営業担当様からの提案や仕入れ先、世の中のトレンドとなっている商品などから商品名などのキーワードをピックアップし、月次の売上と販売数量が高い商品を検索します。
年間の販売傾向実際にその商品の売上が伸びてきているのか、落ちてきているのか、年間の販売傾向から、トレンドをチェックします。
価格変動の幅仕入れ対象の商品を他のショップが販売している場合は、価格が上がっているのか、下がっているのかをトラッキングします。

Nint ECommerceの活用方法②

『商品分析』で気になる商品の関連キーワード検索

■ 気になるキーワードをベースに売れ筋商品を検索
気になるキーワードで商品を検索する、もしくは仕入れ先から提案された商品名などで検索し、どの程度の売上があるか、年間の販売傾向などを調査していきます。

Nint ECommerceの活用方法③

『商品分析』で年間の販売傾向と価格変動をチェック

■ 商品の年間トレンドチェック
この商品の場合は、年間の販売機会の「ヤマ」が7月と12月にあります。
また、価格推移を見ると「ヤマ」がある12月まで3,000円程度で推移しており、売上が伸びていますが、2月以降で3,400円程度まで価格が上がると、販売量が落ち込んでいます。
再度、価格を下げた6月以降では、販売量の「ヤマ」
が来ています。
考えられるのは、この商品の値ごろ感は3,000円程度であれば、好調に販売が推移すると考えられます。
仮にこの商品を仕入れるとすれば、7月~8月程度から計画し、12月の「ヤマ」に合わせて、販売計画を練ることができます。

Nint ECommerceの活用方法④

商品を仕入れる際に見るべきデータとポイント

■ポイント1: 需要が高い商品を選定
売上の「ヤマ」になる前に商品投入できると売上、利益が作りやすいと思っています。
ただし、実際にその商品の売上が伸びてきているのか、落ちてきているのかの指標がないと難しいです。
Nint ECommerceでは、それらを見極める指標として、売れている商品の販売金額と数量を見ています。
■ポイント2:価格変動で需要予測
仕入れ対象の商品を販売しているショップが価格を上げているのか下げているのかをトラッキングしています。
価格を上げている場合は、それ以上に需要が伸びていると見ています。恐らく、価格を上げても、売れると判断したので、価格を上げていると推察し、参入しても売れる可能性が高い商品だと思ってトラッキングしています。
販売数量が伸びているのに、価格が下がっている場合は、商品が飽和状態の可能性があると見ていて、供給の方が増加している状態だと見ています。
■ポイント3:直近の数値だけでなく、年間でトレンドをチェック
競合ショップの商品単位で販売数量や金額を年間比較で見ています。直近だけの販売数量や金額だけだと、「今売れている」という判断しかできないですが、年間で数値を見ないと、需要が上がってきている商品なのか、売れているが飽和している状態なのかが判断出来ない可能性があるので、必ず年間の売上トレンドをチェックするようにしています。
特に瞬間的に人気が出たトレンド商品を仕入れる場合は、年間のトレンドをチェックすることが非常に重要だと思います。

Nint ECommerceの活用方法⑤

販売開始後は同一・類似商品の価格変動/販促施策を週次チェック

■ 商品の年間価格推移をチェック
取り扱い商材の幅が広いので、時期によって動いている商品と動いていない商品があり、販売傾向にも波があります。
自社で商品が販売をスタートした後も、他社で同商品・類似商品の販売動向をチェックしています。
特に売れ筋の商品に関しては、他社のベンチマーク商品の価格変動幅や販促施策をトラッキングしています。販売数量や売上が他社よりも伸びていない場合には、自社の施策を見直し、Nint ECommerceのデータを見ながら、追加施策を考えるエビデンスにしています。

Nint ECommerceの活用方法⑥

商品名を設定するときに類似商品の商品名変更履歴をチェック

商品ランキングの変動を見て、広告出稿、商品名変更の動きをトラッキング
ECモール内で集客する際は、検索キーワードが重要で、検索される商品名を設定することもチューニングが大変なのですが、先行で販売している商品の変更履歴はある程度ブラッシュアップされている状態だと思っています。
Nint ECommerceでは、商品名の変更履歴で類似商品や同等商品の最新のキーワードを即座に掴むことが出来ます。特に数回変更を加えてきている商品名であれば、集客できるキーワードであると判断した精査されたキーワードが商品名に入っているので、そこから、商品名を設定する際にキーワードも設定しています。
また、セールや季節性の強い商品でもどういったキーワードを期間中に追加するのか等も参考に見ています。既に昨年実施されたセール向けのキーワードや季節商品向けの季節性の強いキーワード等も販促施策として、自社のプロモーション計画に落とし込み、集客施策としても商品名の変更履歴データを活用することができます。

Nint ECommerce導入後の効果

商品開発工数の大幅削減 & 販売計画の精度向上に貢献

週単位での仕入れ調査・分析により工数を30%以上削減>
以前はECモールの営業担当者様やメーカー様など様々な情報ルートをたどって、仕入れの参考になる情報を取得していたので、個人の経験やノウハウが必要でしたが、Nint ECommerceを活用することで、欲しいデータや判断材料がログインするだけで、取れるので、仕入れ商品・新商品の開発の候補を絞り込むのに分析工数が各段に削減できました。
今までにないデータ補完で、投入商品の販売確度に確信
Nint ECommerce導入前は、データが揃わない状態で、感覚的に最終決済を出していた部分もありました。
導入後はデータが揃い、数値的な根拠で確信を持った最終決済が可能になりました。商品開発に携わる各チームも企画したものに対して不安感を払拭できています。
それでも企画した商品の販売がうまく伸びない場合は、自社で何がまずかったのか数値を基に振り返ることができるようになったと思います。
情報収集の工数削減で仕入れ意思決定スピードがアップ
仕入れチーム(メーカー担当)、商品開発チーム(OEM)、発注チームがあり、商品開発フローの中で最終決済をする際は、Nint ECommerceのデータが基となっています。
商品化する判断材料がある程度揃っているので、導入以前よりも商品化するまでの工数が大幅に削減されました。
通年商品でも、複数年のトレンドをチェック
通年商品に関しても商品の直近売上のチェックで売れている商品を特定し、更に年間トレンドを見て、この先も価格競争に落ちない商品なのか、売上が落ちていきそうな商品なのかの判断に活用できています。
仕入れ対象商品が大きな価格低下や販売数量の変動がなければ、市場が安定しているとみています。仕入れ対象商品以上の機能やスペックと同等、もしくはそれ
以上であれば、売れる商品判断としてNint ECommerceのデータが役に立っています。

Nint ECommerce導入後の成果

導入後から毎年120%~130%成長を維持

導入後、2~3ヶ月で効果を実感
トレンド商品、新商品を扱う際は、精度の高い仕入れに大きく貢献していると感じています。
新商品は常に開拓していますが、仕入れの段階でデータを活用することにより仕入れの精度が大きく上がった実感を持っています。
仕入れ商品決定後、最短1日で販売開始
トレンド商品の場合は、すぐに売る必要があるので、需要がありそうと思えば、仕入れる前でも予約販売を活用し、販売ページを作成しています。メーカー商品であれば、翌日から仕入れに動いていきます。
■ 高単価商材の販売や仕入れ精度が向上
コロナ禍の中でマウスシールド等の衛生関連商品が良い例でした。以前はSARSの時にデータが見えずに見誤り、余剰在庫が増えてしまった状態を経験したことがありました。
今回のコロナ禍では、Nint ECommerceを導入したので、商品分析の商品単体年間売上を見て、競合店舗が類似商品や同商品を価格を上げて販売している状況でした。その場合は、参入しても価格が下がらないと読み取れるので、その時点での単価と販売数量から逆算して、同単価でも売り切れる販売数量を割り出し、仕入れロットを設定できました。
当時は衛生関連商品は価格がかなり高騰していたので、通常よりもかなり利益が出た状態になりました。

EC運営で大事にしていること

自社でどんな商品を扱うかが大事

■ 販売したい商品が「どんな商品なのか」に重きを置く
競合店は参考にしていますが、自社でどんな商品を扱っていくかの方が大事だと当社では考えています。複数ジャンルの商品を扱っているので、競合店がどんな商品を売っているか、ベンチマークすることは一つの要素としてありますが、自社で扱っている、もしくは販売したい商品がどんな商品がなのかの方が大事だと思っています。
■ 新商品開発には数値的データが大きなメリット
新商品を開発して、いきなりヒット商品を出すのはかなり難しいですね。この要因として、商品力が足りないのか、他社で売れていることから商品力はあるが、自社での販売施策がうまくいっていないのか、データがないと要因を特定しづらい部分があります。そういう時にNint ECommerceがあると、商品の販売ポテンシャルを客観的に見ていくことができるのが大きなメリットだと思います。
■ データがあれば、「無駄打ち」が減り、効率的になる
競合他社・商品の動きが見えることで、無駄に競合商品と戦う必要がなくなると思います。商品化する根拠として、ECモールのデータが包括的にデータでトラッキングできる部分に非常に魅力を感じており、現在も利用を続けています。
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