ECデータ分析を進化させるMineds アップデートの内容をプロダクトマネージャーが解説
こんにちは。プロダクトマネージャーの平永です。
先週韓国に行きましたが、土曜日の深夜26時にオフィスビルが煌々と輝いていてびっくりしました。呑気にユッケ食べてチャミスル飲んでないで仕事を頑張らないと、と思い久しぶりにnoteを執筆します。生ダコユッケ美味しかったなあ。
さて、先日Mineds for EC Dataの機能アップデートが出ました。
クライアントの方々が、より消費者のことを深く・早く・正確に理解することができるプロダクトに進化したし、今の100倍くらいのクライアント様に届け、と切に願っています。ただ上記のリリースのように、機能とユースケースちょっとだけを紹介しても、何ができてどういうメリットがあるのかわからん、というのが正直なところかと思うので、ここからはそれぞれの機能に込めたより具体的な狙い(≒どのようにクライアントのビジネスに貢献しようと思っているか)を紹介しようと思います。
それを最初からプレスリリースに書けよ!というツッコミは弊社広報(かつ僕の上司)の石渡までお願いします。
プロダクト及びアップデートの概要
Mineds for EC DataはECモール上での消費者購買行動を消費者個人に紐付いた状態で横断的に可視化・分析をすることが可能なデータプラットフォームです。EC市場全体のトレンドの把握、カテゴリ内でのブランド・SKU別のシェア、特定ECモール内での人気ストアランキング、消費者1人1人の特定カテゴリ内でのブランドスイッチやリピートなど、EC市場に関する様々な分析が可能です。(この文だけさっきのリリースから引っ張ってきました、石渡さん説明上手ですね!)
そして今回のアップデートは3つの機能の追加・1つの機能の大幅アップデートがありました。
これには大きく2つの狙いがあります。
消費者の購買ファネル前後の行動を分析できるようにする
より正確かつ多様なデータを、なるべく早く提供できるようにする
想定のユースケース
①メーカーの新商品企画
1 - 市場調査とトレンド分析
2 - 顧客の行動分析
3 - 上市後のトラッキング
②メーカーEC販売担当
1 - プラットフォーム間のパフォーマンス比較
2 - チーム間のコラボレーション強化
アップデートの狙い
新機能追加
1 - 商品のレビューや評価データ
続いて、新機能の紹介に移ります。まずは商品のレビューや評価データの分析機能から。この機能ではプラットフォームを横断して商品レビューの分析ができます。
これまで「レビュー・口コミの分析ツールも導入したし、まずはAmazonのレビューをもってきて、その後楽天でもってきて...あれ楽天やYahooはショップ毎だから商品ページが複数あるぞ...」とレビュー収集がそもそも手間と感じていたり、「レビューのスコア推移や何が書かれているかはわかるけど、それで結局商品の売上は上がったの?下がったの?」ともやもやされていた方もいらっしゃったと思いますが、Minedsを使えばそんな悩みは一瞬にして吹っ飛びます。
プラットフォームを横断して商品ごとに整理されたレビューのデータ、必要十分な分析メニュー、同一ツール内での売上推定額との対比を使って、これまでやりたくても大変すぎてできなかったことが、Minedsを開くだけでできるようになります。
充実した商品やその売上データを持つMinedsだからこそ提供できる機能となっておりますので、ぜひ使ってみてください。
またこちらの機能は一部を切り出した上で単体での提供もしておりますので、まずはお試しでこの機能から使ってみたいなと思われたら、お気軽にお問い合わせください!
2 - 商品の詳細データやより広範な売上関連データ
この機能はずっと出したいなあと思っていたのですが、マインディアにデータを提供いただいている消費者の母数が増えたことで商品ごとの売上を出せるようになり、やっと作ることができました。この機能では、商品の価格やメーカー・ブランドなどの基本的な情報から、その商品の週次での売上やよく併売される商品、カテゴリ内でのシェアなど、商品(SKU)軸で分析することができます。
またマインディアの独自アルゴリズムによる商品ページの100点満点での評価も提供可能になりました。これは商品画像や説明テキスト、タイトルなどの情報をマインディアが持つ独自のデータセットから作られた評価アルゴリズムを使い、商品ページの売れやすさや検索への引っかかりやすさなどを総合的に判断しスコアリングしています。
これまで出してきた機能は消費者の行動を理解したり、市場の全体感を掴むことに特化していたのですが、この機能が出たことによって、SKU単位での細かい分析ができるようになります。これによって、以下のようなことが可能になりました。
ECモール / 出品ショップ担当のメーカーの営業が、自社・他社商品のカテゴリシェアや併売傾向、商品ページ情報をもとに、商品ごとの細かい営業戦略を立案・実行する
新商品を出したばかりのマーケターが、その商品の売上やシェア、併売されやすい商品や購入者のデモグラ情報を週次で迅速に把握することで、PDCAサイクルを従来よりも高速に回すことができる
3 - 特定キーワードでの検索ランキング
この機能では事前に登録いただいたキーワードについて、検索ランキング順位を分析いただけるようになりました。例えば、「水」と検索したときに商品Aが何番目に表示されているかをずっとトラッキングするような機能です。
これによってMinedsでは購入前のユーザー行動についても一貫した分析が提供できるようになりました。またこの結果を様々な指標(売上、レビュー数)などとの相関として分析することが可能なため、なぜECでの売上が増えたり減ったりするのか、の定量的な分析が可能です。
正直、購買前のファネルの分析についてはまだまだ取得できていないデータも多く、不十分です。ですがこの機能だけでも、これまでよりは幅広く分析できること間違いなしですので、ぜひ試しに使ってみてください!
機能アップデート
1 - より正確な週次売上データ
プレスリリースではこの機能が一番最後かつ地味ですが、個人的には一番思い入れの強いアップデートです。Mineds for EC Data(以下Minedsと省略)では、EC上の全ジャンルの消費者に紐付いた売上推計データを提供しています。従来は最小粒度がデモグラ別・月ごと・ブランド単位だったのですが、なんとデモグラ別・週次・商品単位で売上推計データを提供するようになりました!
ざっと思いつく実際の活用例を書いてみます。
EC上でのシェアを自社・競合・プラットフォーム全てまたいで、かつ他の企業から仕入れているオフラインのデータと照らし合わせて分析することで、市場全体を把握した上での自社商品のヘルスチェックができる。
自社・競合他社の商品を消費者がどこでいつ買っているかの週次レベルのデータをもとに、後述するMineds上のレビューや検索データ、その他にも他社や自社キャンペーンと照らし合わせて分析し、マーケ戦略に役立てることができる。特に競合他社のキャンペーン時にどれくらい自社顧客をもっていかれてしまったか、逆に自社キャンペーンでどこからどれくらい獲得できたか、の分析が可能なのは特徴です。
急激に伸びている商品を週次で発見することが可能。ECは移り変わりが早いので、結構重要な観点だと思っています。
色々活用できそうだなあと思っていただいた皆様、全量データじゃなくて消費者から提供いただいたデータをもとに売上額を推計しているのに、精度が大丈夫なのか気になりますよね。
結構大丈夫です。
参考までに、あるクライアント様が自社のデータと照らし合わせた際にいただいたメッセージを記載します。
「大体±5%の誤差には収まっており、ほぼあってました」
(推定精度は商品カテゴリ・ECサイトによっても異なるので詳しくはお問い合わせください!)
最後に
まずはここまで読んでいただき、本当にありがとうございます。
Minedsでは引き続き新機能開発に取り組んでおり、これからも新しい機能やデータの改善が行われます。とはいえ、現状の機能でも十二分に消費者理解・EC市場理解によるマーケティング戦略への貢献はできると考えています。
特に消費者から許諾を得て直接提供いただいたメールデータを元に、消費者軸でプラットフォームにとらわれずオンラインのコンバージョンを分析できる点は、オンラインの枠を超え包括的かつ定量的な消費者理解に大きく貢献できると考えています。
まだまだMinedsを使っていない企業が多い中でMinedsを使って、ライバルに圧倒的に差をつけましょう!
プロダクトの詳細を知りたいという方はお気軽にこちらからお問い合わせください。
またマインディアでは一緒にプロダクトを作ったり、クライアントのマーケティング課題をプロダクトを使って解決していくメンバーを募集しています。ぜひまずはカジュアルにお話しましょう。
(応募とか関係ないけど万が一平永と喋ってみたいと思った奇特な方はこちらからぜひご連絡ください)