モールの動きが「まるわかり」 Nint ECommerceの使い倒し方を紹介!

濱田祥太郎 [PR]

株式会社Nintの経営戦略担当、西尾宗哲氏

「Nintを使うとモールがまるわかりになる」ーー。そのデータ量の多さと独自のアルゴリズムを用いた売上推計技術で会社設立3年で1,000社の導入実績を達成したECリサーチクラウド「Nint ECommerce」。大手モールに蓄積された膨大なデータをもとに、他社商品やジャンルごとの市場調査・分析ができるという。一体どんなサービスなのか、株式会社Nintの経営戦略担当、西尾宗哲氏と営業担当の平塚雄大氏に詳しく伺った。

中国での時計販売から始まったNint

ーーまず、Nintのサービスの誕生のきっかけを教えてください。

西尾氏:Nint事業は元々、株式会社アドウェイズ100%出資の中国における子会社として、アドウェイズグループのサービス開発等を手がけていまして、そちらで生まれたサービスです。

数ある新規事業の中に物販関連のサービスありましたが、当時代表は、中国で何が売れているのかなどの情報がなく、苦労したそうです。そこで「こういうのがあればいいな」というのを作ったのが「Nint」の始まりです。

ーー自分たちの悩みから生まれたサービスということですね。

そうですね。最初は中国EC向けのサービスを展開していました。現在の日本EC向けの「Nint ECommerce」ができたのは2014年です。その後、2018年にアドウェイズ社より株式会社Nintとして独立しました。今、情報収集ができるモールは日本で3モール(楽天市場、Amazon、Yahoo!ショッピング)、と中国の4モール(Tモール、タオバオ、JD.com、Kaola)になります。

市場で何が売れているか、がわかる業種分析

営業担当の平塚雄大氏

ーーさっそくですが、具体的な活用方法を教えてください。

平塚氏:「業種分析」「ショップ分析」「商品分析」と3つの機能があります。できること、活用のイメージをご説明いたします。

「業種分析」は市場で何が売れているか、がわかる機能です。自社が参入していけるか、これから参入する市場の情勢はどうなっているか、などを調べることができます。

例えば「インテリア」を調べてみましょう。2020年3月から非常に伸びていますね。

前年比も見ることができます。

視覚的にも、昨年の2月から落ちずに、安定して伸びている市場だという状態がわかります。

画像はイメージです

平塚氏:「インテリア」からさらに絞りたい下層も見られて、「収納家具」や「寝具」はどうか、といったことも調べることができます。

これで、市場での流通額の推移が把握できます。「人気商品」を検索する機能でどの商品が売れているのかを見ていくと、布団やマットレス、クッションなどの売上金額も表示されますから、「どれくらいの規模感があるのかな」という点が見て取れます。

「どのショップが人気か」というのも確認できます。

たとえば自社が、「これくらいの売上を作っていきたい」という構想があれば「(同じような規模感の)このショップが競合になるな」ということが分かります。また「売上上位ショップ1位のここを目指していきたいな」というような構想が立てられます。

これまで市場データについて、モールの情報から推察していたものが、推計ではあるものの約7~8割の精度で実数値でわかる、というのが大きな特徴です。「この市場に参入するべきだな」、逆に「この市場に参入しない方がいいな」という判断が、商品投入する前にできます。

どんな商品をどうPRするか、がわかるショップ分析

平塚氏:「ショップ分析」は、気になるショップを詳しく分析していくものです。

競合など気になるショップの人気商品や、年間や直近の売り上げ、広告施策などがわかります。どんな商品にどれくらい広告を売っていて、売り上げがどれくらい上がっている、ところまで把握できます。

画像はイメージです

平塚氏:今、見えているのはショップの直近売上ランキング上位です。たとえばこのショップでは、マットレスやオフィスチェアなどが人気ですね。

マットレスだと一週間で480万円、オフィスチェアだと380万円ほど売れていることがわかります。「こんな商品が売れているんだな」というのが分かります。

直近の日別の売上、月次の売上が分かりますので、特定のショップが年間通して、どういうトレンドなのかが確認できます。

「売上が大幅に落ちていない」ということであれば、ベンチマークすべきであることが確認できます。どんな広告施策を打っているのかも確認する必要がありますね。

直近1か月で特集広告を出しているとか、サーチ広告を出しているとかがわかりますし、例えば、どんな商品で広告を出していて、どんなキーワードで出稿しているのか、というところまでわかります。

「自社は広告を出稿するイメージが沸かないな」という時、ショップ分析を行えば、どんな商品に対してどれくらいのボリュームで広告を打っていくと、「この商品と同じくらいの売上が立ちそうだ」ということがわかります。

これまでの競合ショップ調査では、ウェブページでショップのページ構成などを見ながらたとえば、「この商品が売れているのではないかな」「あぁ、たしか広告出していたなぁ」。といったくらいの情報だったところが、売れている商品の売り上げや広告出稿状況がしっかりと把握できます。データは1年ほど遡って見ることができ、より施策や、商品投入の精度が上がる効果が期待できます。

この商品なら売れる、がわかる商品分析

商品分析ページのイメージ。競合ショップの商品の売上状況がわかる(キーワードなどをマスキングしています)

平塚氏:最後に「商品分析」です。商品の企画や仕入れをされているご担当者様に使って頂いております。「商品検索」という機能がメインとなります。商品を検索していって、分析をして頂くような機能です。

活用例のメインは、市場を分析して、競合ショップや商品を見ながら商品投入や広告施策を検討する、というところですね。

自社の競合となるショップ名や商品のキーワードで検索してみましょう。売上指数や、モール上でのランキングが見られます。

そして、これらのイスの売上がいくらあるかという記載が右側に出てきます。キーワードに型番を入れて検索していただくと、売上も出てきます。

「売れている商品」の売上・価格・広告・送料なども調査できます。

「自社ならこのくらいの価格で出せば売れそうだ」とか、「直近で売れている商品を市場投入したらシェアを取れるのではないか」、といった予測を立てることができます。商品企画や仕入れの時にも活用できます。

商品分析で5時間削減、広告費20%カットも

ーーNint導入によって具体的に変化があったクライアントの例を教えてください。

平塚氏:商品の仕入れ、企画と販売促進を組み合わせて使っていただいている企業様の例をご紹介します。

年商が30億円くらいの企業様で、インテリア商品を楽天市場で扱うショップの例では、導入前はデイリーランキングの推移、レビュー件数・記入率などの情報を基に、推測で仮説を立てていたそうです。

しかし、売上の金額がどれくらいなのかという情報までは取得できません。販売促進でも、デイリーやウィークリーランキングがわからないので、どの商品がどんな理由で売れたのかがわかりにくく、施策が打ちにくかったということです。

そんな中「Nint」を導入されました。

すると、出店ジャンルで、いつどんな商品が売れているのかがわかりました。競合の商品の売上金額なども把握できるようになりました。

加えて販売促進では、広告の日別の出稿状況がわかる機能を使って競合店のページなどを見て、売れている商品があったら、その商品に広告がどれだけ使われているのか、いつ出したのかを分析。さらに、商品のランキングの日別の変動も見ながら、広告の効果を分析しました。

そして自社では、広告出稿時にどのくらいの売り上げが立つのかという点を算出。適切な広告出稿量を売上を基に確認できたと伺いました。

ーー具体的にどれくらいの時間削減につながったのでしょうか。

以前は商品一つに対して、モールのデイリーやウイークリーランキング、カタログ通販を参考にするなどして情報を収集するのに5時間くらいかかったといいます。

それが「Nint」を導入してからは30分くらいに削減できたということです。また販売促進では広告出稿の無駄が削減でき、だいたい20%くらい削減できたと伺っています。

空いた時間は、集客業務の検討に充てる事ができたとのことで、効果を実感して頂いております。

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強みは10年以上のデータの蓄積

ーー実際に使っていただいてクライアントからの反応はいかがですか。

西尾氏:公開されていない市場、競合データが全て見れる、ということで最初に見られたお客様には大きなインパクトを持っていただいているようです。

ーーデータのソースはどこから、どのように得ているのですか?

各モールで公開されているランキング、レビュー、商品情報などの膨大なデータを収集し独自の統計技術で売上の推計を立てています。現在は7~8割くらいの精度なので、もっと精度が上がらないか、日々研究開発を行っています。

ーーオープンになっている情報から、売上を推計できるのはなぜですか

中国版での10年間にわたる知見の蓄積が大きいです。中国では売上個数などオープンになっている情報も多く、実売実績に近い情報を日々収集していました。
日本版でもオープンな情報はほぼ全て、日々およそ数億件のデータを集計しています。

たとえば、「直近30日間で何個売れました」という情報のデータを整理して、差分などを分析、マーケット単位ならどうなのか、カテゴリー単位ならどうなのか、といった形で算出しています。

また、中国のトレンド変動を参考にして、日本側の統計ロジックを作りました。

ーーこれこそ御社の強みとも言えそうですね。

長年にわたってデータを収集し、それをもとに売上を推計できること、これが当社の強みで、他社には真似できないところです。

「こういう情報を取れないか」ということもお客様から要望があればエンジニアの方で検討・改修していきます。

データ活用をもっと気軽なものにしたい

西尾氏:私たちがやりたいことは、企業理念である「データで世界を自由にする」にもあるように、データを通じて関わる方の自己実現をすること。またEC業界全体を盛り上げること。Nintを通じて情報収集やデータ分析が簡単かつ効率的になりデータドリブンな経営やEC運営によって事業の成長に寄与できるのはうれしいことです。

「データ分析って難しい、手間がかかる」というイメージがあると思うですが、「データを活用することが企業の成長につながる」実感を持っていただけるように製品・サービスをアップデートしていきたい思っています。

導入企業は1,000社超

ーーどのような顧客の利用が多いですか?

平塚氏:既存のお客様でいいますと、やはりECを強化していきたい企業様が多いです。規模で言うと、年商5000万円からくらいでしょうか。Nintでは型番を打ち込んで売れ筋を見る機能もあり、型番商材を扱っているお客様には高評価をいただいています。

西尾氏:導入いただいた企業様は昨年11月に1,000社を超えました。お客様の構成比はEC運営に携わる方が7~8割くらいで、あとの2割は、大手のメーカーさんの営業やマーケティングの方で、自社商品がどのように売れているかを調査するために使われています。

ーー契約から利用開始まではどれくらいかかりますか?

西尾氏:Nintはクラウドサービスで、PCさえあればご利用可能です。特にデータ連携等は必要なく、アカウントとIDを発行すればすぐに使い始められます。

ーーありがとうございました。

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記者プロフィール

濱田祥太郎

新卒で全国紙の新聞記者に4年半従事。奈良県、佐賀県で事件や事故、行政やスポーツと幅広く取材。東京本社では宇宙探査や宇宙ビジネスを担当。その後出版社やITベンチャーを経てMIKATA株式会社に入社。ECのミカタでは行政、規制系・老舗企業のEC事例に興味があります。千葉県我孫子市出身。

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