販売施策を、現場で回る実行手順に。

商品企画、売上分析、Amazon販売設計、業務自動化の取り組み例です。分析だけで終わらせず、商品仕様、改善判断、日々の確認作業へ落とし込んでいます。

課題

ユーザーから、ケースが大きく持ち運びにくいという不満が出ていました。解消には新規金型が必要で、約2,000万円・1年規模の投資が見込まれる課題でした。

実施

展示会の声、Amazonレビュー約1,500件、評価語分析、プロトタイプ検証を組み合わせ、既存ケースを活用して約2/3サイズへ再設計しました。

結果

半年で発売し、単月2,000個を出荷。ケース不満のレビューは約3%から0件になりました。

課題

メーカー支援でよくあるのは、売上の増減や商品別の実績までは見えても、その理由までは分からない状態です。問題を具体化できないため、「もっと頑張る」という結論に陥り、改善の打ち手を決めにくくなります。

実施

売上を集客・転換率・客単価の打ち手につながる形で分解し、そこから企業・カテゴリ・商品単位まで掘り下げるBIを設計しました。

活用

これにより、商品ごとの売れた・売れなかったという結果から、なぜ売れたのか、なぜ売れなかったのかまで因果関係を紐解き、次のアクションにつながる分析基盤を確立しました。

課題

化粧品・食品を扱うメーカーでは、安全性を確保するためにも、EC上の商流をコントロールする必要があります。一方でAmazonでは、ASINごとに取扱業者を追跡することが容易ではありませんでした。

実施

AIコーディング等を活用し、画面・CSV・n8nで確認・通知・記録する監視SaaSを試作しました。

変化

自らぶつかった業務課題を、他のメーカーでも活用できる仕組みに変えるため、商流把握とブランド保護の確認を現場で継続運用できるフローとして整理しました。

課題

新たにAmazon・ECへ取り組むメーカーでは、広告・商品ページ・価格・在庫・レビューに課題が分散します。取り組み経験が少ない段階では、数字を見ても何から手を付けるべきか判断しにくい状態でした。

実施

売上・広告・商品ページのデータを、現状認識・課題仮説・優先度・実行ステップの順に再構成しました。ECに触れたことのない経営層にも分かるよう、起きている現象・要因・打ち手を整理し、ビジネス判断ができる状態へ翻訳しました。

変化

支援範囲と次の行動を合意し、売上を伸ばすためのアクションを開始しました。