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Amazon商品データセットというサービスがあります。
名称を見るだけで内容は推測できると思いますが、Amazonのデータを欲しがる人は非常に多いです。
私は仕事柄ココナラにアクセスすることが多いですが、「Amazonのスクレイピングをお願いします」「Amazonの商品価格を定期的に取得したい」「Amazonレビューを分析したい」というリクエストをよく見ます。
Amazonはアメリカ発の企業ですが、世界中で利用されている巨大ECプラットフォームです。
そのようなAmazonで賢くビジネスをするには、勘や経験だけではなく、データの活用が欠かせません。
特に、販売価格、レビュー数、評価、在庫状況、ランキング、カテゴリー、競合商品の動向などを把握できれば、商品選定や価格設定、広告戦略、在庫管理に役立てることができます。
この記事では、Bright DataのAmazon商品データセットについて、取得できるデータ、活用方法、Amazon Scraper APIとの違い、導入前に確認すべきポイントを解説します。
目次
Amazon商品データセットとは？
Amazon商品データセットとは、Amazon上の商品情報を分析しやすい形で取得・活用できるデータサービスです。
自社でAmazonの商品情報を手作業で調べる場合、商品ページを一つずつ開き、価格、レビュー、評価、在庫、画像、カテゴリーなどを確認する必要があります。
数商品だけであれば人力でも対応できますが、数百件、数千件、数万件単位になると現実的ではありません。
そこで役立つのが、Amazon商品データセットです。
Amazon商品データセットを活用すれば、商品名、ブランド名、価格、レビュー、評価、在庫状況、カテゴリー、ASIN、画像URLなどを、分析しやすいデータとして扱えるようになります。
特にEC事業者、メーカー、卸売業者、広告代理店、リサーチ会社、物販事業者にとっては、競合調査や市場分析に使いやすいデータになります。
AmazonデータがEC事業で重要な理由
Amazonで販売する場合、重要なのは「何を売るか」だけではありません。
どの価格で売るのか、競合がどれくらいいるのか、レビュー評価はどうか、在庫は安定しているのか、どのカテゴリーで売れているのか、いつディスカウントされているのかなど、さまざまな情報を見て判断する必要があります。
Amazonデータを活用することで、以下のような判断がしやすくなります。
- 類似商品の販売価格を調べる
- 競合商品のレビュー数や評価を比較する
- 在庫切れしやすい商品を見つける
- ディスカウントのタイミングを把握する
- 売れ筋商品の傾向を分析する
- 新規参入しやすいカテゴリーを探す
- 海外Amazonで売れている商品を調査する
つまりAmazonデータは、商品選定、価格設定、仕入れ判断、販売戦略、広告戦略に直結する重要な情報です。
Bright DataのAmazon商品データセットの概要
Amazon商品データセットを提供している代表的なサービスの一つが、Bright Dataです。
Bright Dataは、Webデータ収集、プロキシ、Web Scraping API、Browser API、各種データセットなどを提供している世界的なWebデータプラットフォームです。
以前はプロキシサービスの印象が強い会社でしたが、現在はプロキシだけでなく、Webデータの取得、構造化、配信、データセット提供まで幅広く対応しています。
Amazon商品データセットは、Amazonの商品情報を業務で使いやすい形に整えたデータサービスです。
自社でスクレイピング環境を構築する場合、データ取得、JavaScript対応、エラー処理、データ整形、保存、更新管理などを自分たちで行う必要があります。
一方で、Bright Dataのようなデータセットサービスを使えば、すでに構造化されたデータを活用しやすくなります。
Bright Dataはプロキシだけの会社ではない
昔は「プロキシサーバー」と聞くと、やや技術者向けで分かりにくい印象を持つ方も多かったと思います。
しかし現在のBright Dataは、単にIPアドレスを提供する会社ではありません。
Amazon Datasets、Amazon Scraper API、Web Scraping API、Browser API、Datasets Marketplaceなど、Webデータを業務で活用するためのサービスを幅広く提供しています。
そのため、Amazonの商品データを取得したい場合でも、「自分で一からスクレイピングツールを作る」のではなく、データセットやAPIを使って効率的に活用する選択肢があります。
Amazon商品データセットで取得できる主な項目
Amazon商品データセットでは、商品分析や競合調査に必要な情報を取得できます。
代表的なデータ項目としては、以下のようなものがあります。
- 商品名・タイトル
- ブランド名
- ASIN
- 商品URL
- 画像URL
- カテゴリー
- 販売価格
- 初期価格・最終価格
- ディスカウント情報
- 在庫・販売可否
- レビュー数
- 評価・レーティング
- 販売者名・セラー情報
- 商品説明
- バリエーション情報
旧記事では「アサイン」と書いていましたが、Amazonの商品識別では一般的にASINという表記を使います。
ASINはAmazonの商品識別に使われる重要な項目なので、商品データを扱う場合は必ず押さえておきたい情報です。
これらの情報を取得できれば、価格調査、競合比較、レビュー分析、商品リサーチ、在庫監視などに活用できます。
Amazon DatasetsとAmazon Scraper APIの違い
Bright DataでAmazonデータを活用する場合、大きく分けると「Amazon Datasets」と「Amazon Scraper API」という考え方があります。
どちらもAmazonデータを扱うためのサービスですが、向いている用途が少し異なります。
| 項目 | Amazon Datasets | Amazon Scraper API |
|---|---|---|
| 向いている用途 | 大量データの分析、市場調査、商品リサーチ | 指定した商品やURLのデータ取得 |
| 使い方 | 構造化済みデータセットとして利用 | APIまたはノーコードで取得 |
| 主な利用者 | EC担当者、分析担当、リサーチ会社、物販事業者 | 開発者、データ担当者、社内システム担当 |
| メリット | 分析に使いやすい状態でデータを取得しやすい | 必要な対象を指定して取得しやすい |
| 活用例 | カテゴリー全体の価格帯分析、売れ筋調査、レビュー分析 | 特定商品の価格監視、競合商品の定期取得、在庫チェック |
大量の商品データをまとめて分析したい場合はAmazon Datasetsが向いています。
一方で、特定の商品ページやASIN、検索結果、カテゴリーURLなどを指定してデータを取得したい場合は、Amazon Scraper APIが向いています。
Amazon商品データセットの活用方法
Amazon商品データセットのデータを生かすも殺すも利用者次第です。
ここからは、Amazon商品データセットをどのように業務へ活用できるのかを見ていきます。
類似商品の価格帯を調べて販売価格を決定する
ネットショップの販売価格は一円でも安い方が有利に見えることがあります。
しかし、過度に安くすると利益が出ません。
そのため、販売価格は一円単位で慎重に考える必要があります。
その際に参考になるのが、類似商品の価格帯です。
Amazon商品データセットを活用すれば、競合商品の価格、カテゴリー、ブランド、レビュー、在庫状況などを比較しやすくなります。
頻繁にネットショップを利用している人は薄々と気付いているかもしれませんが、見る時期によって販売価格が微妙に異なっていることがあります。
そのような店舗は、類似商品の販売価格や競合状況を参考にしている可能性があります。
私もネットショップで働いたことがあるので経験済みですが、販売価格を冷静に見ることは非常に大切です。
ディスカウント情報を見る
ディスカウント価格に飛びつく利用者は多いですが、ディスカウントする時期には気を付けたいものです。
ディスカウントする時期の参考になるのが、Amazon上の価格変動や割引情報です。
もし競合が大々的にディスカウントしているのであれば、こちらも何らかの手を打たなくてはいけません。
ただし、無闇矢鱈に安くしたら利益が出ないので、ディスカウントを止める時期も考慮しなくてはいけません。
Amazon商品データセットを使えば、価格変動を継続的に追いやすくなるため、ディスカウントの開始タイミングや終了タイミングを考える材料になります。
在庫状況を確認して機会損失を防ぐ
Amazonで販売する場合、価格だけでなく在庫状況も重要です。
売れ筋商品で在庫切れが続いている場合、その商品には需要がある可能性があります。
逆に、競合が在庫を大量に持っていて価格競争が激しい場合は、参入しても利益を出しにくいかもしれません。
Amazon商品データセットで在庫や販売可否の情報を確認できれば、販売チャンスや競合状況を把握しやすくなります。
在庫情報は、仕入れ判断や販売計画を立てるうえで非常に重要なデータです。
レビュー数と評価を分析する
Amazonで商品を選ぶとき、多くの利用者はレビュー数や評価を確認します。
レビュー数が多く評価も高い商品は、すでに市場で一定の信頼を得ている可能性があります。
一方で、レビュー数は多いのに評価が低い商品は、ユーザーの不満が多い可能性があります。
このようなレビュー情報を分析すれば、競合商品の弱点や改善余地を見つけることができます。
たとえば、レビューで「壊れやすい」「説明書が分かりにくい」「サイズが合わない」といった声が多い場合、自社商品ではその点を改善して訴求することができます。
レビュー分析は、商品開発、商品ページ改善、広告文作成、カスタマーサポート改善にも役立ちます。
売れ筋カテゴリーを把握する
Amazonには膨大なカテゴリーがあります。
同じ商品でも、どのカテゴリーで販売されているかによって競合状況や価格帯が変わることがあります。
Amazon商品データセットを活用すれば、カテゴリーごとの価格帯、レビュー数、評価、競合商品数などを分析しやすくなります。
これにより、新規参入しやすいカテゴリーや、伸びているカテゴリーを見つけるヒントになります。
アメリカのAmazonの売れ筋を見極める
日本の商品をアメリカのAmazonで販売する人が少しずつ増えてきました。
背景には、国内の過当競争を避けたり、海外向けに販売チャネルを広げたりしたいというニーズがあります。
ただし、何も考えずに出品しても勝ち目はありません。
売れ筋商品を見極め、商品を厳選すれば、売れる可能性は高くなります。
Amazon商品データセットは、海外Amazonの情報を分析したい場合にも参考になります。
Amazonはアメリカが本場
説明するまでもありませんが、Amazonはアメリカが本場です。
そのせいか出品している店舗数は、かなり多いと言われています。
その中で勝ち抜く為には商品の厳選も必要ですが、売り方も工夫しなければいけません。
Amazon商品データセットには売り方そのものが書かれているわけではありません。
しかし、類似店舗、類似商品、価格帯、レビュー、商品説明文、画像、評価などを参考にすれば、売り方を考えるヒントになります。
Amazon商品データセットはExcelやBIツールで分析しやすい
ログイン画面上で確認するだけでも便利ですが、利便性という点ではExcelやGoogleスプレッドシート、BIツールでの分析も有効です。
Amazon商品データセットは、CSVやXLSXなどの形式で扱えるため、Excelに取り込んで加工することができます。
もしExcelのIF関数やフィルター機能が使えるのであれば、大きくカスタマイズすることができます。
たとえば、以下のような分析ができます。
- 価格が一定以上下がった商品を抽出する
- レビュー数が多い商品だけを絞り込む
- 評価が高く、競合が少ない商品を探す
- 在庫切れが多い商品を確認する
- カテゴリーごとの平均価格を出す
- ブランド別に価格帯を比較する
Excelのフィルター機能だけでも、見やすさはかなり良くなります。
さらに、BIツールや社内データベースと連携すれば、定期的なレポート作成やダッシュボード化も可能です。
Amazon商品データセットの料金を見るときの注意点
Amazon商品データセットを利用する場合、料金はデータ量、取得頻度、対象データセット、更新頻度、契約形態によって変わります。
旧記事では料金プランを簡単に列挙していましたが、Bright Dataの料金体系はサービスや利用方法によって変わるため、最新情報は公式サイトで確認するのが確実です。
確認すべきポイントは以下です。
- 一度だけ取得するのか、定期更新するのか
- 何件のレコードが必要なのか
- どの国・地域のAmazonデータが必要なのか
- 商品データ、レビュー、セラー情報など、どのデータが必要なのか
- CSV、XLSX、JSON、Parquetなど、どの形式で受け取りたいのか
- API、S3、SFTP、Webhookなど、どの方法で連携したいのか
料金だけで判断するのではなく、自社で同じ仕組みを作った場合の開発費、運用費、保守費、人件費も含めて比較すると判断しやすくなります。
Amazonデータを継続的に使うのであれば、単発の費用だけでなく、長期的な運用コストまで見ておくことが重要です。
Amazon商品データセットを使う前に整理すべきこと
Amazon商品データセットは便利ですが、導入前に目的を整理しておくことが大切です。
何となくデータを取得しても、活用方法が決まっていなければ成果にはつながりません。
1. 何を知りたいのかを明確にする
まずは、Amazonデータを使って何を知りたいのかを整理しましょう。
- 競合商品の価格を知りたいのか
- 売れ筋カテゴリーを見つけたいのか
- レビューから商品改善点を探したいのか
- 在庫切れ商品の傾向を知りたいのか
- 海外Amazonで販売する商品を探したいのか
目的が明確になると、必要なデータ項目も決めやすくなります。
2. 必要なデータ項目を決める
次に、取得したいデータ項目を決めます。
価格調査が目的であれば、商品名、ASIN、価格、販売者、カテゴリー、取得日時などが重要です。
レビュー分析が目的であれば、レビュー数、評価、レビュー本文、投稿日時などが重要になります。
在庫監視が目的であれば、在庫状況、販売可否、配送情報などが重要になります。
3. どの頻度で更新するかを決める
Amazonの価格や在庫は変動します。
そのため、月1回でよいのか、週1回必要なのか、毎日必要なのか、数時間おきに確認したいのかを事前に決めておく必要があります。
更新頻度によって必要なデータ量やコストも変わります。
4. データの使い道を決める
取得したデータをExcelで見るだけなのか、社内システムに取り込むのか、BIツールで可視化するのか、営業・仕入れ・広告運用に使うのかを決めておきましょう。
使い道が明確であれば、どの形式でデータを受け取るべきかも判断しやすくなります。
Bright DataはAmazon以外のデータセットも取り扱っています
Bright DataはAmazonのデータセットだけではなく、さまざまなWebサービスやECサイト、ビジネスデータの取得に対応しています。
データを取得するときに重要なのは、データの鮮度と信頼性です。
1週間前のデータが今週は陳腐化していることは、ネットショップの世界ではよくあることです。
Amazon商品データセットを活用すれば、価格や在庫、レビューなどの変化を追いやすくなり、競合より早く判断できる可能性があります。
さらに、Amazon以外のECデータやSNSデータ、求人データ、企業データなどと組み合わせることで、より広い市場分析にも活用できます。
Amazonデータ活用にはBright Dataが便利
Amazonの商品データを本格的に活用したい場合、手作業で収集するには限界があります。
また、自社でスクレイピング環境を一から作る場合も、開発、保守、データ整形、保存、更新管理などに手間がかかります。
その点、Bright DataのAmazon商品データセットやAmazon Scraper APIを活用すれば、必要なAmazonデータを業務に取り入れやすくなります。
商品価格の調査、レビュー分析、在庫監視、競合調査、海外Amazonリサーチを行いたい方は、まずはBright Dataを確認してみてください。
まとめ
Amazon商品データセットを検証しましたが、非常に使えるデータであるのは言うまでもありません。
特に、価格調査、レビュー分析、在庫監視、競合調査、売れ筋商品の把握、海外Amazonリサーチなどに活用できます。
Amazon上のデータは日々変化しているため、人力だけで追いかけるのは大変です。
Bright DataのAmazon商品データセットやAmazon Scraper APIを活用すれば、必要な情報を構造化された形で取得し、Excel、BIツール、社内システムなどで活用しやすくなります。
リクエスト内容によってはカスタマイズもできるため、高いお金を出して技術者を雇用し、一からスクレイピング環境を作るよりも効率的に始められる可能性があります。
難点は海外のサービスなので困った時に気軽に相談しにくいことですが、こちらから申し込んでもらえたら日本人スタッフを付けるので安心です。
まずは無料体験やデータサンプルから確認してみてください。
Bright Data公式ページはこちら
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