S-05 — サービス
Amazonのデータを、意思決定に変える分析ツール。
注文、手数料、決済、広告、在庫のデータを自動でデータウェアハウスに集約し、きれいにモデル化。現場のチームが実際に使えるダッシュボードやツールとしてお届けします。既存のBIツールでも、これから選ぶツールでも対応可能です。
SKU別の収益性サンプル
純売上
手数料＋広告費
純利益
SKU-A
SKU-B
SKU-C
01 — 提供内容
APIの生データから、ひと目でわかる答えまで。
05.1
データパイプライン・ETL
SP-API、Amazon Ads API、その他のシステムから、認可されたデータを定期的に自動取得します。
05.2
データウェアハウス・モデリング
Snowflake、BigQuery、Redshift、PostgreSQL上に、テスト済みのきれいなデータモデルを構築。信頼できる唯一の情報源をつくります。
05.3
BIダッシュボード
Power BI、Tableau、Looker Studio、Metabaseで、チームの意思決定に合わせたダッシュボードを設計します。
05.4
利益・ユニットエコノミクス
手数料、広告費、返品、保管料、原価をすべて反映した、SKU別・マーケットプレイス別の本当の利益。
05.5
広告分析
キャンペーン、キーワード、検索語句の成果を売上と結びつけ、ACoSだけでなく事業全体への効果を測定します。
05.6
需要予測・カスタムツール
需要予測と補充計画、アラート、社内向け分析アプリをPythonまたは貴社の技術スタックで開発します。
02 — 答えられる問い
セラーセントラルでは見えない数字。
Q1
本当に利益を生んでいる商品はどれか？
売上だけでなく、すべての手数料・広告費・返品を差し引いたSKU別の利益。
Q2
広告は事業の成長につながっているか？
広告経由とオーガニックの売上、そして広告が総売上に与える長期的な効果。
Q3
全アカウント・全マーケットプレイスの状況は？
地域、ブランド、クライアントアカウントをまたいだ一貫したビュー。
Q4
Amazonの入金額が会計と合わないのはなぜか？
決済データをERPや会計ソフトと明細単位で照合します。
Q5
いつ補充すべきか？
販売速度、仕入れリードタイム、FBA在庫を組み合わせた補充アラート。
03 — ツールと技術
チームに合わせた、モダンなデータスタック。
BI・可視化
Power BITableauLooker StudioMetabaseカスタムReact
データウェアハウス
SnowflakeBigQueryRedshiftPostgreSQL
パイプライン・コード
PythonSQLdbtAirflowpandas
データソース
SP-APIAmazon Ads APIERP・会計ソフト表計算シート
04 — 進め方
ツールからではなく、問いから始める。
- 1重要な問いを決める
- 2データの接続とモデル化
- 3ダッシュボードの構築とレビュー
- 4チームへのトレーニングと引き渡し