セラースプライト拡張機能－安全性について＞＞＞
●親ASIN・子ASINのBSR（ベストセラーランキング）を見て、売れ筋のバリエーションはどのように見つけるのでしょうか?
●レイティングとレビューをみて、Listingはどのくらい有効なレビューがあるのでしょうか?
●商品の悪レビューの中で、顧客が最も改善してほしい事柄とは何でしょうか？
上記の問題は、Listingのレビューにて答えを見つけることができます。
従来のセラースプライトでは…
レビューを一括ダウンロードすると、Excel表上でバリエーションの型番・レビューの星評価 等のレビューを選別し、バリエーションのレビューの数を比較して売れ筋のバリエーションを探すことが可能でした。
※レビューダウンロード機能は全ユーザー無料
現在のセラースプライトでは…
セラースプライトとShulexが共同で、ChatGPT対応のAIインテリジェントレビュー分析機能の提供を開始し、レビュー分析の面倒なプロセスをインテリジェント化するだけでなく、Listing詳細ページにてワンクリックでレビュー分析レポートを生成し、多次元統計表で表示されます。
Amazonセラーは独自のAIモデルをトレーニングしたりAI料金を余分に支払う必要がなくなり、運営にかかる時間的・金銭的コストをさらに削減することが可能になりました。
また、AIインテリジェントレビュー分析機能は、セラースプライト拡張機能（バージョン4.0.0以上）と連携しており、セラースプライトの有料ユーザーは拡張機能をインストールすることで直接利用することができます。
また、「Shulex VOCの完全な洞察を見る」ボタンをクリックすると、Shulexの公式サイトにジャンプし、すべてのデータ・競合商品の比較・カテゴリー分析などに関する詳細なデータを得ることができます。
インテリジェントレビュー分析の具体的な活用シーンを見ましょう。
例：滑りにくい作業靴
商品の使用頻度の高いシーンを素早くリストアップし、コアユーザー層を特定することで、より多くの市場機会を見ることができます。
利用者層：この靴の購入者の男女比を一見すると女性の方が多いのですが、夫や孫のために購入する女性購入者もいるので、実際のユーザーはやはり男性が中心でしょう。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
利用シーン：主に病院やガーデニングなど、移動しやすい作業環境。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
消費者の「hope want need...」を分析することで、商品の最も言及されたメリットとデメリットを把握し、これらのリアルな感情のフィードバックを商品の最適化とイノベーションに役立てることができます。
以下の情報から、この靴の問題点が見えてきます。
-主な問題点-
●快適性とサイズが不正確
サイズの問題では、必ずしも商品の改良で解決する必要はありません。
購入者が注文時にサイズの比較がしやすいように、メイン画像（2枚目）に詳細なサイズ表を提供することで、サイズの不一致を軽減することができます。
●その他の商品改善の方向性
クッション/アーチサポート、靴の通気性の改善、などです。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
AI知能分析により、消費者の商品に対する本当の購買動機を捉え、どんな人がどんな場所でどんな行動をするためにその商品を使うのかなどが分かります。
そしてターゲット層を絞り込んでの精密マーケティングやセールスポイントを最適化します。
この靴のターゲット層：立ち仕事が多い人
セールスポイント：快適で軽量（長時間履ける）、丈夫で長持ちなど。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
レポートのほかの次元の分析も活用できます。
このListingには38のバリエーションがあり、3,337のレビューがあります。
それぞれのバリエーションの評価数とレビュー数がはっきりとわかります。
※基本的には評価数の降順で表示され、レビューがないものは表示されません。
一般的に、バリエーションの販売数が高いほど、レビュー数も多くなります。
つまり、この靴の最も高く売れるバリエーションは、サイズ：28｜色：ブラック であるだろうと予測できます。
星評価割合、レビュー星評価統計とは、Listingにおける星評価/レビューの数と、その評価/レビューの総数に占める割合のことを指します。
このListingの1つ星の悪レビューの数は6.2%で、1つ星の評価の数（4.9%）を少し上回っていることがわかります。
レビューの内容は実際にアマゾン商品ページに表示され、購入者が見られますので、Listingのコンバージョン率に直接影響します。
悪レビューの割合が高い場合は、レビューリストの中から具体な内容を確認し、改善を行うことができます。
商品改善をすると、レビューの風向きが良くなるかどうかを、時間軸を切り替えて確認することができます。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
本Listingの3,337件のレビューのうち、1,920件がVPレビュー（verified purchase - Amazon認証購入者）、51件が画像付きレビュー、4件が動画付きレビューとなっています。
一般的に、画像や動画を含むレビューが掲載されているListingの方がコンバージョン率が高いと言われています。
この指標は、競合商品の各レビュータイプの割合を比較・分析するために利用することができます。競合商品に動画レビューがない場合、自社のListingには動画レビューがあるとコンバージョン率が高くなる可能性があります。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
バリエーションのレビュー数とレビューの割合から、異なるバリエーションの売れ行きを推定し、より的を絞った仕入れ量のコントロールが可能になります。
また、時間軸と型番を切り替えることで、最近のレビューの分布を確認。
仕入れの必要性をタイムリーに調整することができます。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
異なるバリエーションを選択することで、バリエーションレビューの傾向から商品の売れるシーズンを判断することができます。
そうすれば、在庫を増やすべき時期やキャンペーンを始めるべき時期を意識することができます。
なお、購入者が注文して商品を受け取り、試用してレビューを残すまでに時間がかかるので、一般にレビューは遅延性があります。
そのため、販売シーズンを判断する際に、レビューのピーク時期よりも少し前に押し出す必要があるかもしれません。
(画像：セラースプライト - インテリジェント・レビュー分析)
Amazonのレビューが出品者に提供できる価値はまだまだたくさんあります。
レビューはAmazonの商品ページでも見られますが、いちいち閲覧したり、コピーして表に貼り付けて手動で統計したりするのは非効率的だと思います。
ぜひセラースプライトのインテリジェント・レビュー分析ツールを活用し、運営効率を高めて、アマゾンビジネスを勝ち抜けましょう！