keepaの正しい見方を習得して季節リピート商品を毎年上手に仕入れよう。

どうもです、ちゃんやまです。

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今回はkeepaの正しい見方を習得することで、季節リピート商品を上手に仕入れることが出来るようになるよってお話です。

消耗品のリピート仕入れ販売は、毎月売れるもの以外に、春夏秋冬やイベントごとに仕入れて販売する、いわゆる季節限定物もあります。

例えばクリスマスやバレンタイン、ハロウィン、真夏に売れるもの、真冬に売れるものなど、その時々に爆発的に売れるものってありますよね。

そういった商品を扱うことで、プラスアルファの大きな利益を生み出すことが出来るようになります。

その為には、keepaのグラフを正しく見れる力を身に付けることが大事。

季節系のリピート商品の仕入れ判断をするには、keepaの過去の波形を見ることがとても重要です。

keepaの波形は、1日～全期間（カタログ登録から現在まで）の5種類を見ることが出来ますが、特に毎年決まって売れている「人気の季節物」に関しては、全期間で1年前の動きを必ず見るようにしています。

そうすることにより、突然セラーが急増して価格競争が起き、価格が下がって赤字転落となるような自体を事前に避けることも高確率で可能となります。

また、この方法を頭に入れておくことで、季節物リピート商品だけでなく、そのほかの商品に応用することも出来ます。

keepaは単純にギザギザを見るだけのツールではありません。

このnoteでは、keepaの波形を深く見ることで、仕入のタイミングをうまくつかむだけでなく、セラーの急増による価格競争に巻き込まれることなく、売り切る力を身につける方法を解説します。

keepaの波形の正しい見方を見に付けよう

ここからは、keepaの波形の正しい見方を見に付けて季節物リピート商品を上手に仕入れる方法や販売のタイミングを逃さない方法、セラーの急増による価格競争に巻き込まれない考え方を解説していきます。

あらかじめ申し上げておきますが、この方法を見に付けたからといって100％回避出来たりするものではありません。

ですが、知ってるのと知らないのとでは、仕入予測だったり販売戦略といったところで大きな差がつくことは間違いないところですので、是非本記事を読んで、あなたの仕入れ作業の役に立ててほしいなと思っています。

価格競争を避けるための考え方

冒頭でもお伝えしたとおり、keepaの波形で見るべき箇所は「過去の波形」です。

過去の波形を見ることにより、

• いつ販売価格が下がったか（上がったか）

• いつライバルが減ったか（増えたか）

• その後どう波形が動いたか

といったようなことを知ることが出来ます。

これが分かると、価格競争が起こったとしても、「これはいずれライバルが減って、価格が上昇するから後方待機だな。」なんて判断が出来るようになります。

特に季節物に関しては、期間限定販売が殆どなので、店側も追加発注がないため日本全国的に総量に限界があります。

どうしてこういうことが起きるかというと、メーカー側がそもそも販売期間を設定していて、その期間の受注発注品であることが多いからです。

つまりメーカーの販売期間が終わってしまえば、店側の手元にある在庫で終了となりますので、それ以上追加で店頭に出ることがなくなるというわけです。

そうなると、多くのセラーが仕入れ自体が出来なくなるので、必然的にAmazonの各セラーの在庫も減る一方ということになります。

そういった商品だと理解すれば、無駄に競争する必要はなくなりますよね。

波形を見て、1日どのくらいのペースで売れてて、（keepaのDataで把握出来ます）いつごろ枯渇しそうなのか、こういったところをしっかり見て、状況を把握することが出来れば「負け」を減らすことが可能です。

これは休売品や終売品（廃番）も同じで、供給の無いものの競争は無意味だと冷静に判断することが出来ますよね。

keepaの波形で見るべき箇所

では具体的にどこを見るべきなのか画像付きで解説していきます。

こちらはとある季節物の食品のkeepaの波形ですが、この中で見るべき箇所はどこか。

小さいので拡大してみましたが、赤枠で囲まれた部分の「期間」という個所が見べきところです。

keepaでは、過去の販売に関わる様々なデータを1日、1週間、1ヵ月、3ヶ月、1年間、全期間（カタログ登録から現在まで）の6種類の期間別に見ることが出来ます。

この過去のデータを活用して、現在の状況、未来の動きを予測するのが今回のノウハウです。

では、期間ごとにデータを見ていきましょう（1日と1週間は短すぎるので省きます）。

こちらは1ヵ月のデータになります。

見ておきたいのはそれぞれ矢印で示したデータ（価格の推移、ランキングの推移、出品者数の増減、レビュー数）になります。

keepaのグラフの見方は詳しくは以下の記事も参照ください。

1カ月のデータに関しては、殆どの人が目にするもので、カタログを開いた時に最初に表示されるデータになります。

多くの人がここだけを見て（あるいはDataタブを見て）仕入れ判断をしているわけですが、これだけでは足りないというのが本noteの主旨です。

では次に3ヶ月のデータを見てみましょう。

価格は若干上昇し、ランキングは1ヵ月の波形と比べるとかなり低くなってますね。

またAmazonがいないせいか出品者数（新品アイテム数）も3セラーとなっていて、レビュー数に関しては増加傾向にあります（つまり人気商品）。

このデータを見て何が分かるかというと、今見えてる範囲で1月～3月中旬くらいまではセラーはいるが、Amazonが不在の状況で、ランキングを見ると冬場の需要が低く、気温が高くなるにつれて需要が高くなっていることです。

この商品はたまたまAmazon本体がいますが、もしAmazonが販売していない商品であれば、3月中旬までに商品を仕込んで（仕入れ）ておけば、誰よりも早く、高値で売ることが出来ますよね。

ちなみにこの商品は夏場に需要が高まる季節物商品で、熱中症関連のものです。

仕入価格は3000円（卸値）になりますので、かなり利益が取れることが分かりますし、冬場でもランキングは落ちるもののそれなりに高値で売れてることも分かります。

いかがでしょうか？3ヶ月のデータを見るだけで、これだけの情報が手に入ります。

ここで一番分かるのは「販売時期」＝「仕入れ時期」ですね。

これが分かれば、月別仕入れ商品表などを作成してメモするだけで仕入れ時期を逃すことなく、誰よりも早く売り始めることが出来るようになります。

続いて1年間の波形を見てみましょう。

1年間の波形では昨年の様子を見ることが出来ます。

波形が細かくなり見づらい部分はありますが、ここで見てほしいのがまず価格の推移と出品者数の増減です。

いつ頃価格が上がって、いつ頃価格が下がっていったのか一目で把握出来ますね。

5月を過ぎたあたりから出品者数が徐々に増え始め、真夏となる7～8月にピークを迎え、その後9月～11月にかけて徐々に出品者数も減り、価格も落ち続けています。

その後は翌年に向けて価格も上がり、出品者数も少なくなっています。

Amazonがいないと仮定してグラフを見ると、7～8月の真夏は価格は安定しているものの出品者数が増加傾向にありますので、この時期に店舗かなんかで見つけたとしても大量の縦積み仕入れは危険である可能性が見えてきます。

更に9月以降になると、出品者数はそれほど減ってない状況の中、価格競争が起こったのか急激に価格が下落し始めてますので、この時期の仕入れもまた危険な匂いがします。

この商品は消費期限のある食品になりますので、いち早く売り切りたいという心理が働いた可能性もありますよね。

このように、1年前の波形を見るだけで、これだけのデータを読み取ることが出来ます。

ここから導き出される答え、つまり仕入れ時や売り時はいつか、もうお分かりですよね。

気温が高くなり始める時期に仕込みを開始して、出品者が増えすぎないうちに売り切る、その後は出品者が殆どいない冬場にも売れてるので、そこで余裕を持って売る、というのが答えになります。

知ってるか知らないかの差がいかに大きいがよく分かりますよね。

最後に、全期間、つまりカタログでの販売開始から現在までのデータを見てみましょう。

基本的に1年間までのデータで十分ですが、季節物の販売傾向をつかむためには全期間を見るのが最適です。

これを見て分かることは単純で、夏場に特によく売れてることの証明ですね。

Amazonはいないものとして見てほしいのですが、毎年夏になると売れてることが分かります。

そしてカタログ作成して以降、レビュー数もうなぎ上りで、いかに人気のある商品であるかもよく分かります。

つまり来年も売れるだろうことは容易に想像がつきますね。

これが分かれば、あなたの季節物リピート商品リストに入れておくことの十分な証拠になるはずですので、何度も繰り返し読んで実践して身に付けてくださいね。

keepaで過去のデータを見ることによって、特に季節物のリピート商品に関しては、仕入れ時（仕込み時）や販売時期などを一目で把握することが出来ます。

また価格の推移や出品者数の増減などを見れば、ああ価格競争が起きたかなとか、出品者数が減って価格が元に戻ってるなといった想像も出来ますので、どのくらいの時期に商品を仕込めばいいのかもある程度把握することも出来ます。

このように過去のデータはまさにお宝情報が満載です。

人間（セラー）の動きをまさに示していると言っても過言ではないと僕は思っています。

あなたもkeepaの過去のデータを見て、仕入れ判断などの役に立ててみてください。

それではまた！

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