アマゾンのレビューリクエストのタイミングと効果について

カート獲得率を気にする、ということは、

複数のセラーで売ってるカタログで販売をしている（通称：あいのり）感じですかね？

 

 

プロダクトレビューも、ショップ評価も、10%までもっていければかなり高いと思いますが、実際には、３％とか５％くらいになるかもです。

 

僕自身（自分しか売らないカタログでやってるので、カート獲得率を気にする必要がない）はここ１年くらいは、アマゾンでのそうした指標をあまり重視していないのですが、それを気にしていた時期は、下記の作法でやってました。

 

◯　タイミング：　商品が到着してから、７日程度は、それを使う時間をあけて、レビューリクエスト（注　文管理画面からおくれるやつ）をする。　メール送信してのリクエスト機能は、僕のアカウントでは使えないのでやってません。

７日、とかにする理由は、もちろん、それを使ってからでないと、感想もないし、評価も出来ないから、です。

メールでの催促にしても、注文管理画面から送信するレビューリクエストにしても、それで劇的によくなるか、というと、微増、って感じです。ただ、これらは、他のセラー全員が出来ることなので、やらないと他に比べて遅れをとるので、やったほうがいい事は間違いはないです。（ようするに、差別化しづらい）

 

それよりも差別化（他と違うようになること。他よりもよくなる、という事）できるのが、商品にいれる同梱物とか、になります。ここは、アプローチの仕方で結果が変わる部分でもあるので、工夫の余地があります。

 

 

PS.

FBに情報共有募集しておきました。情報がくるかも、です。

 

PPS.

レビューの依頼のタイミングですが、アマゾンではない話ですが、

SHOPIFY のシステムで組んでいる公式サイトのショップでは、発送後に２０日後、にしてます。

これは、商品の初期不良があった場合（初期不良は、初期に発覚するもの、なので、到着してからすぐに出ます）その対応などがあった注文については、レビュー依頼を送りません。

ちょっとせこいっちゃあせこいですが、初期不良があった注文を除外する、と。

去年データを統計して考えてみました。
AJさんの回答と結構かぶりますが。。

＜＜結論１．良いレビューをたくさんもらいたい場合＞＞

つい最近ですが
「まだ使っていない 星３つ」
の評価が来て思ったのは

月並みな意見にはなりますが、
自分の商品は、お客さんに到着してから
何日くらい使ってもらったときに
一番お客さんが良い印象を持つか
を考えて、レビュー依頼するのが
良いのではと思います。

出荷日4日＋お客さんが使用して
良い商品だな、と評価できる使用期間が
ベストなタイミングと考える。
※データ（A)参照

尚参考までに、タオパオで自分が個人で使う商品を買って
よく壊れたり、使えなくなるのですが
いつもレビュー評価できる期間が終了してから
問題が出ます。

なので商品がポンコツなのに
悪い評価が入れられないので、
商品ページはレビュー平均点を維持しているようです。

Amazonはずっとレビューできるので全然違いますが
もしタオパオもずっとレビューができるのなら
レビュー依頼時期が遅いほど
レビュー点数が下がる商品が多々あると思いました。

あとお客さんが注文した時間帯・曜日にレビュー依頼するのも、お客さんが画面を見ている可能性が高いので良いと思います。

 
＜＜結論２．悪いレビューを避けたい場合＞＞＞

自信がない商品で
悪いレビュー回避を重視するなら
返品されてからが良いので
できるだけ多くのお客さんの返品が完了し、
且つ、まだレビュー依頼できる時期を狙う。

或いは
私が取ったデータでは発送日から15日以内に76％返品されているようなので、
15日以降にレビュー依頼する。
※データ（B)参照

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データ(A)Amazon FBA出荷の注文２万件統計結果
（去年取った・受注後の出荷日数データです）

95%が4日以内にFBA倉庫から出荷されてる
89%が2日以内に出荷されてる
77%が1日以内に出荷されてる

 
データ(B)発送日から返品日までの日数
返品レポートで、返品数データ100件を統計

30日以内 91%（30日以内に91%が返品されてたという意味）
15日以内 76%

>アマゾンのカート獲得率に関係があるようなので、最近アマゾンのショップ評価を増やそうと思っています。
>（特に経験上、直近の高評価獲得数とカート獲得率に深い関係があるのかな、と思っています）

AJさんが"複数のセラーで売ってるカタログで販売をしている（通称：あいのり）"と仰るように、
相乗り出品でのカート獲得率を上げたいというのが、本来の趣旨だと思います。
そのため、そちらに特化して回答させていただきます。

相乗り出品の場合、値段が一番優先されるのは、昔から変わらずです。
しかし、値段が一緒の場合、最も加点要素が高いのは2024年8月現在、直近(おそらく1ヶ月)の販売個数のようです。

同じ価格でA,B,C,D,Eの5人のセラーがいるとします。

セラー1: 月間販売個数3000個 Sランク
セラー2: 月間販売個数2500個 Sランク
セラー3: 月間販売個数1800個 Aランク
セラー4: 月間販売個数500個 Bランク
セラー5: 月間販売個数30 Cランク
※ランク付けはあくまでイメージです。どのような範囲でランク付けされているかはわかりません。

上記のような場合、Sランクのセラー1、セラー2でカートを分かち合い、Aランク以下のセラー3,4,5にはほとんどカートが与えられません。

Sランクのセラーがいなくなったら、今度はAランクのセラー3がカートを独占。
Aランクのセラーがいなくなったら、今度はBランクのセラー4がカートを独占。
以下繰り返し。

みたいな挙動をしています。

セラー1、2のカート獲得率が合計で99%、残り3セラーの合計で1%というような状況を何度も経験しています。

そのため、カート獲得率を上げたい場合は、(値下げする以外だと)販売個数をひたすら増やすことが一番効果があると思います。

以上、参考になれば幸いです。

Masataka Ohnoさん、

コメントありがとうございます。

 

>しかし、値段が一緒の場合、最も加点要素が高いのは2024年8月現在、直近(おそらく1ヶ月)の販売個数のようです。

 

 

（1） 読ませていただいて、販売個数の絶対数が非常に多い場合には、販売個数にかなり大きな比重が置かれるのかな、と思いました。

販売個数が十分大きい商品に関しては、まず自分が値段を下げられるだけ下げてカートを独占し、それから徐々に値段を上げていく、という戦略がよさそうですね。

 

（2） 私の場合、それほど売れていない（販売数が月に数十個くらいまでの）SKUが結構あります。

このような商品の場合、それまで自分がしばらく一人で売っていて、他のセラーが相乗りしてきたときに、突然そのセラーにカートを独占されてしまうことがよくあります。

これに関しては、そもそも大して売れていないから販売個数の比重が小さくて、他の要素の比重が大きいのかな、と思います。

（相手の方が評価数も在庫数も低いのに、なぜカートを独占されてしまうのかよくわからないケースも多いのですが・・・）

 

（3） 評価数が大事なのかな、と思ったのは、下のような事例を体験しているからです：

①特定のSKUで、評価が連続的に入ったときに、一時的にカートを独占出来ることがある。

※普段は他のセラーにずっとカートを独占されている。

 

②自店舗の最近（直近90日間など）の評価数が減少傾向にあるときには、 売上が低迷する

⇔

反対に、自店舗の最近（直近90日間など）の評価数が増加傾向にあるときには、売上が増加する

 

この②に関しては、売上が低迷しているから評価数が減少するのかな、 つまり因果関係が逆なのかな、とも思ったのですが、評価数の増減は基本的にはランダムで、一気に評価数がたくさん入ったタイミングで、それまで低迷していた売上が急に回復し始める、という状況を何度も経験しているため、このように考えています。

ご返信ありがとうございます。

（2） 私の場合、それほど売れていない（販売数が月に数十個くらいまでの）SKUが結構あります。 >このような商品の場合、それまで自分がしばらく一人で売っていて、他のセラーが相乗りしてきたときに、突然そのセラーにカートを独占されてしまうことがよくあります。 >これに関しては、そもそも大して売れていないから販売個数の比重が小さくて、他の要素の比重が大きいのかな、と思います。

前回の私のメッセージには書いていなかったのですが、月間販売個数によるセラーのランク付けは、商品単位ごとで行われるわけではなくてセラーが販売しているすべての商品全体の合計数が考慮されているようです。 販売数が月に数十個くらいまでの商品の販売個数をいきなり月数百個や数千個することは難しいと思いますので、販売個数が稼げる商品の種類を増やすことは有効な手段だと思います。 ※販売個数が稼げる商品の種類を増やすことも難しいとは思いますが、本論から外れるので実現可能性はあえて無視しています 笑

この②に関しては、売上が低迷しているから評価数が減少するのかな、 つまり因果関係が逆なのかな、とも思ったのですが、 >評価数の増減は基本的にはランダムで、一気に評価数がたくさん入ったタイミングで、それまで低迷していた売上が急に回復し始める、という状況を何度も経験しているため、このように考えています。 この観点で、見たことがデータ分析を意識したことがないので、今後意識してみたいと思います！

P.S コメントに対するコメントを記入すると、改行されないので、新たにコメントを書きました。