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販売開始&即売れ!カットレザーの商売に可能性を感じた【趣味の副業2週目】

皆様ハロー、ちょっと暑さが和らいで元気になってきたスマイルです('ω')ノ

先週から始めたカットレザーの販売ですがさっそく何枚か革が売れました、やはりデジタルコンテンツと比較して物販は結果が出やすいなぁと感じております。

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日次レポート

今週のアウトプットは下記の通り。

◆ スポット

  • 発送方法をメルカリ便→クリックポストへ変更

  • 皮革染色事業の考察

◆ ルーチン

  • メルカリ在庫の補充

  • SNSへの動画投稿

  • 売れたら発送


8月13日

初販売がすぐ売れたので初めての発送、お客さんを待たせない毎日発送って大事なのあたしは知ってる。

はい、0→1達成!

近所のコンビニまで発送に歩いている時、メルカリの匿名配送だと同梱ができない事に気が付いた。一人のお客さんが複数購入しても1点ごとに210円の送料がメルカリに徴収されてしまう。

一人のお客さんがまとめて買ってくれた場合、同梱できれば2商品目以降の送料を払う必要がなくなるので薄利多売のビジネスモデルだと利益にかなり影響が出る。

よし、匿名ネコポスをやめてクリックポストに変えよう、送料も安いし。

8月14日

今日も動画を撮影しながら在庫作るどー!

新規販売&動画投稿完了、今日のノルマ達成じゃい!

8月15日

昨日売り出した革が2個売れてた。とても順調です、本日も梱包&発送。そして今回からクリックポストで発送すんぜ。

と思ったら、クリックポストのまとめ申し込みでエラーが出た。エラー内容くらい表示すれや!なんだこのクソ仕様は。

調べてたら"Shift-JIS"のみ対応という事が発覚、UTF-8じゃないんかい!

エンコードの変換とメルカリの発送データをクリックポストのテンプレに合わせる作業を、毎回手でやるのはしんどいのでpythonスクリプトを書いた。

import pandas as pd
import shutil

# ファイルパス
orders_file_path = r'メルカリの注文データのパス'
template_file_path = 'csv/template.csv'
mercari_labels_file_path = 'csv/mercari_labels.csv'

# template.csvをコピーしてmercari_labels.csvとして保存
shutil.copy(template_file_path, mercari_labels_file_path)

# orders.csvをCP932エンコーディングで読み込み
orders_df = pd.read_csv(orders_file_path, encoding='CP932')

# mercari_labels.csvをSHIFT_JISエンコーディングで読み込み
mercari_labels_df = pd.read_csv(mercari_labels_file_path, encoding='SHIFT_JIS')

# orders.csvのT列(19列目)、U列(20列目)~X列(23列目)の情報を取得
t_column_values = orders_df.iloc[:, 19]  # T列
y_column_values = orders_df.iloc[:, 24]  # Y列
u_to_x_columns = orders_df.iloc[:, 20:24]  # U~X列

# 新しいデータフレームを作成し、必要な列に対応する値を配置
new_rows = pd.DataFrame({
    'お届け先郵便番号': t_column_values,       # T列をA列に
    'お届け先氏名': y_column_values,            # Y列をB列に
    'お届け先敬称': '様',                      # C列には"様"を入力
    'お届け先住所1行目': u_to_x_columns.iloc[:, 0],  # U列をD列に
    'お届け先住所2行目': u_to_x_columns.iloc[:, 1],  # V列をE列に
    'お届け先住所3行目': u_to_x_columns.iloc[:, 2],  # W列をF列に
    'お届け先住所4行目': u_to_x_columns.iloc[:, 3],  # X列をG列に
    '内容品': '革素材'                         # 内容品に"革素材"を入力
})

# 新しい行をデータフレームに追加
mercari_labels_df = pd.concat([mercari_labels_df, new_rows], ignore_index=True)

# 修正後のデータフレームをSHIFT_JISエンコーディングで保存
mercari_labels_df.to_csv(mercari_labels_file_path, index=False, encoding='SHIFT_JIS')

よし、できた!正常に取込できるようになった。

さっそく送料を払ってラベルを印字しようとしたら、

おいー!なんだこれ。

調べたらchormeの拡張機能でAdobe Acrobatを有効化していたらエラーが出るらしい。マジで言ってんの??

オフにしたら印刷できました。

久しぶりにプリンタを使ったら黒インクが切れてた笑、今日はスムーズにいかないな~。こういう日は失敗するから丁寧にやりましょう。

もう一回ラベルを印刷しようとしたら"済"となってボタンが押せない、調べてみたらラベルの再印刷は30分間だけしか出来ないらしい。

失敗の連続だー、もう一回同じ人宛てにクリックポストの支払い処理してラベルを印刷できた。

そういえばクリックポストのラベルシール持ってなかったな、楽天で買っておこう。342円。

ようやく梱包が終わって今日の発送に行ける、なんかもう疲れた。

8月16日

本日もストックしていた革を吐き出す。

よし、本日のノルマ完了!

2日に1回くらいのペースで新しい革を売り出していきたい、革を売り出したいっていうかSNSの単純接触効果的に継続して動画コンテンツを投稿したい。

すでに宣伝効果は出ているし、同じような売り方をしている革屋さんは見た事がないので差別化要素は十分。あとはコツコツ続けるだけで結果は出るだろうと非常に楽観的です。

8月17日

ちょっと気が早いけど、メルカリのアナリティクスから具体的な目標数を計算してみる。

転換率(CVR):3.3%、目標利益:30,000円、利益率:40%、SNS流入率:5%とすると、

1. 30,000円 / 40% = 75,000円(目標売上)
2. 75,000円 / 3.3% = 2,273PV(目標閲覧数)
3. 2,273V / 30日 = 76PV/日(1日あたりの目標閲覧数)
4. 76PV / 5% = 1,520再生(1日あたりのSNS動画再生数)

こんな感じか。

ショップへの流入を完全にSNSに頼っていると仮定するとSNSの動画が1,520再生/日を超えると月30,000円儲かるようになるらしい。時間が経てば数字は変わるだろうけど、とりあえずの目標としてこれでいいや。

そういえば、16日に公開した革だけアクセス数が少なすぎる。

単純に人気がないならそれでいいんだけど、この革だけ商品と動画を朝9:30頃に公開したからそっちが影響してそうな気がする。一応SNSで閲覧されやすい時間帯の20時に公開するようにしてみよう。

8月18日

今日もカットレザーの在庫を追加するど。

朝のお散歩中にオリジナル商品を閃いた。

B級品のでっかい生成り革を仕入れてA4,A3にカットし、エアブラシで染色すればカラーの種類は豊富になるな。エアブラシもすげー安くなってるし、設備投資は少なくて済みそう。

生成り革は比較的安いから利益率も高まるし、革の染色作業なんかは動画コンテンツとして見栄えがいいハズ。模様とか絵柄とかも革に転写できそうだし応用性が高そうだ。

8月19日

染色事業の考察続き。

バズる要素を考えるならリユース・リペア・リサイクル・エコなどの環境に配慮した要素が注目度高いはず。もったいない精神ということだな。

ここで革財布のリペアとかを始めると趣旨がブレるので、革屋さんとしてのアプローチは変えないようにしたい。つまり、品質の悪い皮革素材にどうやって付加価値を付けるかって話だ。

篠原ともえさんが考案した革はぎれの着物は凄かった。

こんなすごい物をいきなり作れる気がしないので、1歩ずつ着実にレベルアップしていきたい。

今の自分に出来そうなのは、日焼けとかで状態の悪くなっちゃった皮革素材を安く仕入れて、和柄とか幾何学模様とかに染色して見栄えをよくするくらいか。

革じゃないけど、この人がやっている事が参考になりそうな気がする。

ゼンタングルにも興味があったけどペン1本でデザインできるようなセンスはないので、自分らしく機械とAIとプログラミングでアプローチしてやろう。

まとめると"B級品の革素材に効率よくゼンタングルをプリントする"作戦でやってみよう。

塗装ブースはダンボール箱で自作すればいいし、お金はなるべくかけない方針でやる。

今週の収支

革が何枚か売れたので一応プラス収支になりました。が、染色デザインという新しい商品のアイデアを思い付いちゃったので、近いうちにお買い物をする予定。

詳しい損益の数字はこちら。

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