本記事では、デジタルファーストの小売業者が自社製品リストを競合他社のものと比較するため、様々なソースからのウェブデータをどのように活用しているかについて考察します。
現在直面している主な課題は、複数のマーケットプレイスにまたがる異なる形式のデータセットを収集・関連付けられない点です。競合他社が販売している正確なモデル/スタイルの製品を比較することも困難です。特に、ベンダーは（意図的に）競合を混乱させるため、同一の製品識別子、タイトル、画像を使用しないためです。
変動するニーズに応じてリアルタイムで容易に拡張可能な自動eコマースデータ収集ソリューション「Web Scraper API」の具体的な活用方法5つをご紹介します：
- #1: スマート価格比較
- #2: 商品詳細情報の対応付け
- #3: 顧客レビューのスキャン
- #4: 商品タイトル分析
- #5: ビジュアル効果の分析
#1: スマート価格比較
課題：多くの 企業は、 競争環境において自社商品の価格設定を正確に行うことに苦労しています。単に最低価格をスキャンし、競合他社を下回る価格設定を行うだけでは、通常最善の戦略とは言えません。小売業者は、精通したターゲット顧客層の購買につなげる価格設定をアルゴリズムに実現させる際、多様なデータポイントを考慮に入れることに苦戦しています。
解決策： 価格変更の決定前に複数のデータポイントを収集・比較することで 、収益向上が期待できます：
- 競合他社がプロモーションを実施している場合、商品バンドルに無料特典を追加している場合、または購入前割引を提供している場合に通知を受け取ります。競合他社が価格を下げていなくても、無料のノートパソコンケースで取引を魅力的にすれば、販売を獲得できる可能性があります。
- 特定商品の機能や品質指標を比較することで、自社商品を「値下げしすぎない」ようにできる。例：2つの黒の冬用コートを比較する場合、一方が手編みのカシミア製で他方が合成繊維製なら、生地の質を考慮に入れる必要がある。従来の価格比較ツールはこうした商品固有の要素を考慮しない。
さらに、競合他社の同種商品の在庫状況を把握することで、サプライチェーンに起因する品薄状況を特定し、価格引き上げの機会（つまり販売価格が現在低すぎる商品の特定）を見出すことが可能になります。
#2: 商品仕様のマッピング
課題は、 どの商品詳細情報が、どのような理由で、どの地域でコンバージョンにつながっているかを理解することです。例えば、女性用靴の販売では、7つの商品詳細情報を設定することが理想的であるというデータが収集される場合があります。 ブランド名（例：グッチ）や製造国（例：イタリア）の追加が、高い販売率（STR）を実現する出品において極めて重要であることが判明する。しかし、顧客の地理的位置、価格帯、ブランドなどの他の要因によってこの傾向は変化するため、この作業は指数関数的に困難になる。
解決策は 、関連する全てのデータポイントを収集・相関分析し、特定市場における高STR達成に最適な商品詳細項目数をより正確に特定することです 。
例えば、インドの顧客向けに販売されるクリスチャン・ディオールなどのトップブランド製、500～700ドル帯の女性用シューズの場合、3つの商品詳細項目（「ブランド」「色」「素材」）で最高のコンバージョンが期待できる。
一方、100ドル前後のランニングシューズを探すアメリカの消費者は、毎日使用するためより多くの情報を求める傾向があります。予算に制限のある買い物客は、品質が期待通りでなかった場合に別の靴を買い替えざるを得ない状況を避けたいのです。 こうした消費者は、以下の商品識別情報を期待する可能性があります：「状態」、「アッパー素材」、「モデル」、「色」、「スタイル」、そして「素材組成」。
#3: 顧客レビューの分析
ここでの課題は 、「消費者の認識」や製品が「主観的に体験される方法」を収集・分析することが難しい点です。しかし、競合他社が販売している類似製品に対して購入者がどのように反応しているかを理解することは、競合他社の不足点を把握し、市場シェアを拡大するために自社が改善すべき点を理解する上で極めて重要です。
解決策は、 消費者レビューを収集し、自然言語処理（NLP）を用いて分析することにあります 。例えば、オーストラリアの顧客は、特殊なドッグフードの配送に1週間以上かかることに不満を感じているかもしれません。 さらに、顧客レビューから得られたこの洞察を、同じ消費者層におけるオーガニックペットフードの売上増加を示す別のデータセットと関連付けることができます。一見無関係に見える購買者の感情を相互参照することで、市場シェア拡大が可能になります。例えば、オーガニックドッグフードの在庫を増やし、商品説明で健康上の利点を目立つように記載すると同時に、無料翌日配送を提供することで、複数の懸念事項に対応し、潜在顧客にとっての商品の魅力を高めることができます。
#4: 商品タイトル分析
課題は、 競合他社を混乱させるため、ベンダーが意図的に同一モデル番号やタイトルを使用しない点 にあります。これにより、同種商品同士の比較が困難になります。
解決策は、 自社のニッチ市場/カテゴリーで高売上を記録している商品のデータを収集し、以下の項目を分析することです ：
- タイトルの長さ
- 文構造
- タイトルに表示される商品詳細
これらのデータポイントを相関分析することで、企業は商品リストのクリック率（CTR）向上、ひいてはコンバージョン率向上のための「勝つための公式」に近づけます。 例えば、携帯電話を販売する企業は、7～10語の範囲で「状態（例：新品）」「メーカー（例：iPhone）」「色（例：ローズゴールド）」の順に記載されたタイトルが、購入者の注目・クリック・売上の86%を獲得していることを発見するかもしれません。
#5: ビジュアルの影響力
課題は、 画像が デジタル購買体験において最も重要な要素の一つである点です 。不適切な画像では商品は売れません。しかし画像には同時に分析すべき要素が多数存在するため、適切なビジュアルの選択は頭を悩ませる作業となります。
解決策は、 競合他社の商品ページから複数のデータポイントを収集し相互参照することです 。具体的には：
- ・商品ページに掲載されている画像の数（例：5枚）
- 画像に人物が含まれているか、製品のみに焦点を当てているか？
- 撮影角度の把握（低角度/高角度/クローズアップ/広角）
- 大半の画像が「ライフスタイル志向」か？ それとも「技術志向」で製品の使用方法やサイズ比較を示しているか？
明確な全体像が把握できれば、企業は特定商品の最適な視覚的表示方法について具体的な判断を下せます。例えば時計業界で高い販売実績（STR）を誇る出品では、3枚の画像（ライフスタイル写真1枚、サイズ比較写真1枚、貴金属製文字盤などの素材クローズアップ写真1枚）を表示するケースがあります。
結論
製品マッチングは、手動で実施する場合や単一データポイントのみを利用する場合、時間と労力を要する作業になりがちです。しかし、複数のデータセットをシステムに供給し、それらを相互参照して洞察を得る自動化ソリューションを導入すれば、企業は成功に向けたより良いポジションを確立できます。
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