アマゾンが2つの新機能を発表、販売業者はより少ない料金で購入できるようになると予想

Amazon は、販売者がレビューの傾向に基づいて製品を改善し、返品を減らし、顧客体験を向上できるように設計された 2 つの新機能を開始しました。この新機能が実用化されれば、販売者の返品処理手数料が削減されると期待される。長い間、プラットフォームの究極の顧客体験は販売者に大打撃を与えてきました。悪質な返品により、一部の販売者は運営しているカテゴリーを放棄せざるを得なくなりました。

レビューを活用して製品を改善する

Amazon は最近、販売者がOpportunity Explorer の顧客レビュー インサイト タブで新しいデータ駆動型の製品インサイトにアクセスし、成功する製品を発売できるようになると発表しました。

このアップデートには次の点が含まれます:

レビュー傾向(ブランド向け) では、過去 6 か月間の顧客感情の変化を示し、肯定的なレビューと否定的なレビューの傾向を特定します。

親ASINインサイトは、顧客の感情の概要を提供し、製品に対する顧客レビューのインサイトを要約するため、複数のバリエーションを持つ ASIN に特に役立ちます。親 ASIN インサイトを使用すると、ブランドはリスト全体の詳細な感情ビューを 1 か所で取得できるようになります。

ASIN ベンチマークは、商品の星評価をカテゴリー平均と比較し、商品を戦略的に配置して競争上の優位性を獲得します。

トピックレビューで頻繁に言及されるサブトピックを詳しく調べて、製品の属性と顧客体験を正確に把握します。より良い製品を提供するために、顧客の中心的な懸念に対処する改善を優先します。

Amazon の目標は、レビューの傾向を活用して販売者が自社製品の具体的な問題を理解し、競争上の優位性を獲得し、さらに製品を改善してより優れた製品を発売できるようにすることです。このプラットフォームの本来の目的は良いものであり、販売者に役立つことを願っています。

しかし、レビューに関しては、販売者は否定的で悪意のあるレビューをより懸念しています。ある販売者は、機能が販売者の懸念に対処していないかどうかを疑問視するために、3 つの「もしも」を使用しました。

Amazon が実際の購入者だけにレビューを残すことを許可すれば役立つかもしれません。

Amazon が明らかに不適切なレビューを削除した場合、これは役立つ可能性があります。

アマゾンが、レビュアーや偽アカウントが、購入したこともない大量の商品に対して悪いレビューを残すことを許可しなければ、役に立つかもしれない。

ある販売者は悪質なレビューを削除する方法を模索し、ある販売者はアマゾンは偽物や悪用については気にしていないと述べた。彼らは顧客体験を重視しています。最近、人工知能を使用して破損した製品を検出し、返品を減らす別の新しい AI 機能がリリースされました。これは顧客体験を向上させるための Amazon によるもう一つの動きです。プラットフォームは、販売者の悩みを解決するために強力な対策を講じる予定ですか?

AIを活用して出荷前に破損した製品を検出する

アマゾンは、商品の欠陥をスキャンし、顧客が受け取るすべての注文に満足していることを確認できる「Project Pi」（私立探偵）と呼ばれる人工知能（AI）モデルを立ち上げました。現在、北米各地の Amazon フルフィルメント センターでは、毎日何百万もの製品が画像処理トンネルを通過しています。

生成 AI とコンピューター ビジョン テクノロジーを組み合わせることで、商品は顧客に出荷される前にイメージング トンネルを通過し、 Project PI がコンピューター ビジョンを使用して商品をスキャンし、画像を評価して欠陥を検出します。欠陥が見つかった場合、Amazon は顧客に商品を発送せず、同様の商品についてさらに調査し、さらに問題がないか調べます。

Amazon の従業員は、Project PI のタグが付けられた商品を審査し、その商品が Amazon の Web サイトで割引価格で再販できるか、あるいは別の用途に使用できるかを判断する責任があります。

このモデルはアマゾンの従業員に「追加の目」を提供し、北米の複数の配送センターでの手作業による検査を強化するのに役立っています。このシステムは運用開始以来、毎月トンネルを通過する何百万もの品目を専門的に仕分けし、製品の問題を正確に特定する能力があることが実証されています。 AI技術は2024年に他の場所へも拡大すると予想されています。

さらに、 Project PI は問題の根本原因を特定し、上流で予防措置を講じて問題の再発を防ぐのに役立ちます。

Project Pi は Amazon の顧客第一の文化の一環であり、破損または不良品が顧客に届かないようにすることは、優れた顧客体験にとって非常に重要です。誤って不良品を発送すると、不必要な返品が発生し、販売者に損失が生じる可能性があります。

一方、Amazon チームは、マルチモーダルLLM ( MLLM ) を使用する生成 AI システムを活用して、否定的な顧客体験の根本原因を調査しています。 Amazon は、顧客から特定していなかった欠陥について知ると、それを活用してシステムを継続的に改善します。システムはまず顧客のフィードバックを確認し、次にフルフィルメント センターやその他のデータ ソースから取得した Project Pi イメージを分析して、問題の原因を確認します。

テクノロジーにより、販売者はより簡単にデータにアクセスできるようになります。また、販売者が誤って間違ったサイズのステッカーを商品に貼った場合、Amazon は問題を伝達して、同じ間違いが再発しないようにすることができます。

Amazon での売上の 60% 以上は独立系販売業者によるもので、そのほとんどは中小企業であり、顧客に不良品の数を減らすことで返品の総数をある程度減らすことができます。

今年に入ってから、多くの販売業者が返品の痛みに悩まされており、特に6月1日に施行された返品処理手数料は、多くの販売業者のコスト増加につながっています。販売者の悩みに基づいて Amazon が導入した新しい AI 機能は、販売者が返品コストの一部を削減するのに役立つ可能性があります。

不正な返品により、販売業者は販売しているカテゴリーを放棄せざるを得なくなる

今年4月、ウォール・ストリート・ジャーナルは「アマゾンの販売業者、不正返品急増に直面」と題する記事を発表し、大きな注目を集め、アマゾンにプレッシャーを与えたようだ。

報告書に出てくる販売業者のニコール・バートンさんは、不正な返品を何度も経験した後、アマゾンに助けを求めようとしたが、苦情処理のプロセスは満足のいくものではなかった。結局、衣料品やアパレルの販売を断念し、ペット用品などの消耗品の販売に切り替えざるを得なくなった。

この問題により多くの販売者が損失を被りました。例えば、家庭用品を販売する販売業者は、返品されたテレビのセットトップボックスや古い石鹸を受け取りました。旅行用フレンチプレスなどのアウトドア用コーヒー製品を販売していた販売業者は、クリスマスの飾りやおもちゃの飛行機などの返品を受けた。全く関係のない返品を受け取りました。

販売した商品の質感や色が合わないという理由で返品を受ける販売者も多くいます。返品の中には、使用済みのものもあり、明らかに使い切った後に返品されたものもあるようです。

この不正な返品行為には、中古品、盗難品、偽造品の返品など、さまざまな形態があります。

販売者は、返品詐欺によって失われたお金の回収を Amazon に頼っています。しかし、処理時間は数週間かかる可能性があるため、アマゾンが請求を受け入れたとしても、販売者は商品の全額返金を受けられない可能性があると同社は述べた。多くの場合、売り手は損失を負担しなければならないと言います。

全米小売業協会によると、 2023年には返品の約13.7%が不正となり、小売業者に1010億ドルの損害を与えることになるという。販売業者らは、返品詐欺が蔓延しており、アマゾンはそれを阻止するための効果的な措置を講じていないと述べている。

また、Amazon が返品された不良品を誤って再梱包し、新品として別の顧客に発送し、販売者に多大な手間と損失を与えるという恐ろしい事例もありました。

Amazon は、このような問題の発生を防ぐために、上記のような機能も導入する予定ですが、多くの販売者は、これらの新しい変更は主に購入者に利益をもたらすと述べており、一部の販売者は、返金を処理する前に返品を確認するための制御を Amazon が提供してくれることを期待しています。

アマゾンが今回発表した2つの新機能は、販売者が商品を改善し、返品を減らすのを支援することを目的としていますが、実際の効果はまだ検証されていません。

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