49歳で会社を早期退職。働くのは3時間の隠居生活を過ごしてます。

古くて新しい○○○○のデータ活用

  
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古くて新しい○○○○のデータ活用

ここでのテーマは、古くて新しい○○○○のデータ活用です。
結論というかお伝えしたいことは、古くて新しい出品大学のデータ活用です。

 

 

優良な仕入れ商品リストを持っていることはせどりの成果に直結します。では、優良な仕入れ商品リストとはなにか?ですが、ひとつには他人がまだ見つけていない売れ筋商品が含まれているリストです。

それでは、そんな商品をどうやって見つけるか?ですが、中古家電でのひとつの答えは、型落ちになった直後の商品を見つけること。すなわち、多くのせどらーが、まだ中古商品として仕入れ対象にしていないものをいち早く仕入れ対象にすることです。

 

それでは、さっそく具体的な見つけ方ですが、使うものは以下の2つです。

・Amazon出品大学のデータ
・電ブレ
組み合わせることで、型落ちになるタイミングをとらえる仕掛けを作ります。

 

では、手順です。
まず、出品大学データを取得(※出品大学データは週替わりですので、鮮度が高いことが価値です)。出品おすすめデータ(週間)の画面(※要セラーセントラルログイン)を開き、こちらをクリック。
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次の画面で、任意のデータをダウンロードします。※例えば、AV機器・携帯電話をクリック。
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取得したデータを、商品名と最低価格で絞り込み、※例えば、商品名は「レコーダー」で、価格は2万円以上。
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そうしたら、全ASINを電ブレに投入します。そして、見つけるべきは、こんな商品。※新品がすごく売れている(販売数39)けど、中古が市場に出ていない(出品者数0)です。
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こうした商品がヤフオクに出品されてきたらすぐさま仕入れることで、自分が、中古市場での一番手になれる、というわけです。独占販売イメージですね。

 

なお、後半の電ブレの使用法については、テクニック寄りな切り口でこちらのわたしのブログ記事にも書いてます。さらに進めて、ラベルをつける件も書いてますので、あわせてご覧になってみてください。
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ということで、ここのテーマでのお話は以上です。
それでは。お付き合いいただき、ありがとうございました。

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カスタマーレビュー


私自身が現在50歳会社員ということもあり、松尾さんがせどりを始めた当時も49歳会社員だったとのことですので、背景的にも非常に参考になることが多いのではないかと考え、こちらの電子書籍を拝読させていただきました。
率直な感想は、せどり初心者が知りたいことを非常に簡潔に、かつ大変わかりやすくまとめてあり、様々な手法を提示せずに一択を推奨しているところも、何から始めて良いか悩ましい初心者には非常にありがたい内容でした。
ブログも併せて拝読し、これからの活動の参考にさせていただきたいと思っております。


無料のレポートなので、正直それなりのものという気持ちがありましたが、読んでみて、良い意味で裏切られました。今まで読んだこの種のレポートに比べ大変理論的な説明に驚かされました。信頼できる方だと思いました。


初めまして。いつもメルマガを拝見させていただいております。今回第三部で有料級の具体的な手法を公開していただき有り難く拝見させていただきました。
私も松尾さんが会社を退職されてせどり専業に取り組まれた年齢49歳に今年なりますので、とても親近感が湧いてせどり自体に興味が湧いてきました。またせどり塾に参加させていただく折にはお世話になろうと思います。

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