Прийняття рішень на основі даних на amazon: методологія оцінки потенціалу продукту та конкуренції
DOI:
https://doi.org/10.33216/1998-7927-2025-292-6-112-118Ключові слова:
маркетплейс Amazon, ухвалення рішень на основі даних, життєздатність продукту, конкурентний аналіз, релевантність ключових слів, оцінка розміру ринкуАнотація
Мета: розробити й підтвердити відтворювану, орієнтовану на дані методологію, яка допомагає малим і середнім продавцям Amazon оцінювати потенціал продукту та інтенсивність конкуренції до ухвалення рішень про запуск. Дизайн та методи дослідження: змішана методологічна система інтегрує (1) кількісну аналітику з MerchantWords, Helium 10, Keepa та Amazon SP‑API для вимірювання релевантності ключових слів, розміру ніші, історичних цінових трендів і розподілу доходів; (2) семантичне кластеризування на основі SBERT для виявлення недостатньо обслуговуваних «роїв» ключових слів; (3) розрахунок коефіцієнта Джині та Індексу швидкості відгуків для діагностики олігополістичних ринкових структур; а також (4) монте‑карлове моделювання витрат і прибутку, що перевіряє маржі за умов змінних зборів FBA та інфляції рекламних аукціонів. Якісні ручні перевірки виявляють патентні ризики, регуляторні бар’єри й шахрайські схеми з відгуками. Результати: методика відсіяла 94 % початкових ідей продуктів і стабільно виокремлювала ніші з показниками релевантності ключових слів 30 – 60 %, збалансованим розподілом доходів (Gini < 0,50) та прогнозною валовою маржею понад 30 %. Продукти, обрані за цією схемою, швидше піднімалися в органічному рейтингу й мали 70 % імовірність досягти беззбитковості протягом шести місяців, уникаючи типових провалів, як‑от олігополістичні пастки доходів і приховані витрати на відповідність. Наслідки / рекомендації: продавцям слід застосовувати багатошарові оцінки, які поєднують аналітику ключових слів із показниками структурної конкуренції та стохастичними фінансовими моделями; систематичне виключення перенасичених, малорентабельних або високоризикових категорій зберігає капітал і скорочує час до прибутковості. Майбутні інструменти мають автоматизувати оцінювання релевантності та моніторинг конкуренції в реальному часі, щоб зменшити ручне навантаження й ризик затримки даних. Внесок: Це дослідження ліквідує критичний розрив у вивченні торгівлі на Amazon, пропонуючи цілісний, доказовий цикл прийняття рішень, який поєднує стійкість попиту, конкурентну диференціацію, комплаєнс‑фільтри та фінансову життєздатність в єдину, практичну скорингову картку, адаптовану до потреб МСП. Перевірка картки у кількох товарних категоріях засвідчила стійкість методології до сезонних коливань попиту та змін алгоритмів. Її модульна архітектура також дозволяє безперешкодно інтегрувати нові джерела даних, забезпечуючи довгострокову адаптивність для продавців з обмеженими ресурсами.
Посилання
1. Anderson C. Navigating Amazon: Strategies for Success in the E Commerce Jungle // Harvard Business Review. 2021. – URL: https://hbr.org/2021/03/navigating-amazon-strategies-for-success-in-the-e-commerce-jungle (дата звернення: 21.07.2025).
2. Collier J. Winning at E Commerce: The Data Driven Path // MIT Sloan Management Review. 2023. – URL: https://sloanreview.mit.edu/article/winning-at-e-commerce-the-data-driven-path (дата звернення: 21.07.2025).
3. Fader P. S., Hardie B. G. S. Customer Base Valuation in a Contractual Setting: The Perils of Ignoring Heterogeneity // Marketing Science. – 2020. Vol. 39, № 5. P. 898–913.
4. Johnson L. SME Survival Guide: Mastering Amazon’s Marketplace Dynamics // Entrepreneur Magazine. 2022. – URL: https://www.entrepreneur.com/article/413568 (дата звернення: 21.07.2025).
5. Katsikeas C. S., Leonidou L. C., Zeriti A. Revisiting International Marketing Strategy in a Digitalized World // Journal of International Marketing. 2021. Vol. 29, № 2. P. 28–41.
6. Ariely D. Predictably Irrational: The Hidden Forces That Shape Our Decisions. New York : Harper, 2010. 304 p.
7. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York : W. W. Norton, 2014. 320 p.
8. Fischer L. Risk Calibration and Market Timing in Consumer E Commerce Ecosystems // International Journal of Retail Strategy and Innovation. 2022. Vol. 11, № 1. P. 33–51.
9. Huang W., Chen Y. Dark Patterns in E Commerce: Black Hat Competition on Digital Platforms // Journal of Business Ethics. 2022. Vol. 180, № 1. P. 101–117.
10. Johnson L. Leveraging Software Tools for Amazon Product Research: A Comprehensive Guide // E Commerce Insights Journal. 2021. Vol. 4, № 1. P. 23–34.
11. Khan S., Ghani F. Compliance Challenges in E Commerce Marketplaces // International Journal of Digital Trade. 2023. Vol. 5, № 1. P. 14–29.
12. Lee T., Kim S. Financial Modeling for E Commerce Product Launches: Case Studies from Amazon // Journal of Business and Financial Analysis. 2021. Vol. 12, № 2. P. 67–82.
13. Porter M. E. Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. New York : Free Press, 1985. 592 p.
14. Ries E. The Lean Startup: How Today’s Entrepreneurs Use Continuous Innovation to Create Radically Successful Businesses. New York : Crown, 2011. 336 p.
