Bereitstellung von Geschäftsberichterstattung und generativen KI-Funktionen für Amazon-Vertriebspartner

Manikanta Gona Grafsgaard (Amazon Web Services) und Hina Vinayak (Amazon)

August 2024 (Geschichte der Dokumente)

Unternehmensübersicht

Amazon ist ein datengesteuertes Unternehmen. Es bietet sowohl Amazon-Anbietern als auch Verkäufern eine Fülle von Daten über verschiedene Angebote wie Vendor Central, Seller Central, Electronic Data Interchange (EDI) -Lösungen undAPIs.

Im Amazon-Verkaufspartner bieten Analyseberichte Verkäufern und Verkäufern die MöglichkeitAPI, ihre Verkaufsleistung, den Zustand ihrer Bestände, ihre Seitenansichten und vieles mehr eingehend zu analysieren. Umfassende Berichte umfassen Verkäufe, Traffic, reine Nettogewinnmarge (nettoPPM), Prognosen, Inventar und Katalogverwaltung. Darüber hinaus sind Markenanalyseberichte ein wichtiger Bestandteil dieser datengesteuerten Strategie und bieten Erst- und Drittanbietern wertvolle Einblicke. Drittanbieter gewinnen durch Kundenbindungsanalysen und Suchanalysen ebenfalls aussagekräftige Erkenntnisse.

Durch die Bereitstellung dieser robusten Analyse- und Berichtsfunktionen hilft Amazon seinen Vertriebspartnern, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die ihr Geschäftswachstum und ihren Erfolg auf dem Amazon-Marktplatz vorantreiben können. Das Navigieren und Analysieren dieser umfangreichen Datensätze kann für einige Anbieter und Verkäufer jedoch eine Herausforderung sein.

Übersicht über die Lösung

Sie können generative künstliche Intelligenz (generative KI) und Analysedienste verwenden, um Ihre Geschäftsberichterstattung für den Amazon-Marktplatz zu verbessern. Amazon Q Business und Amazon QuickSight können Ihnen helfen, Daten des Verkaufspartners zu analysieren API und Ihre Geschäftsberichterstattung zu verbessern. Durch die Implementierung von Datenanalysen und generativen KI-Funktionen können Sie tiefere Einblicke gewinnen, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und Ihr Kundenerlebnis bei Amazon verbessern. Dies führt letztendlich zu mehr Umsatz und Wachstum für Ihr Unternehmen.

Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die Funktionen für Datenanalyse und generative KI DevOps, die Sie durch die Umsetzung der Empfehlungen in diesem Leitfaden gewinnen können:

• Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte und interaktive Dashboards, die Erkenntnisse aus Ihren API Verkaufspartnerdaten gewinnen.

• Entwickeln Sie sichere, skalierbare Extraktions-, Transformations- und Load (ETL) -Pipelines, die die Daten aufnehmen, transformieren und laden.

• Kombinieren Sie Amazon Q mit anderen Business Intelligence (BI) -Lösungen, um fortschrittliche Analysen zu erstellen, Prognosen zu erstellen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.

• Erstellen Sie benutzerdefinierte Machine Learning (ML) -Modelle, die Ihre API Verkaufspartnerdaten analysieren.

• Verwenden Sie generative KI, um automatisch optimierte, hochwertige Produktbeschreibungen für Ihre Amazon-Angebote zu erstellen.

• Verwenden Sie umfangreiche Sprachmodelle (LLMs), um ansprechende, überzeugende Inhalte wie Marketingtexte und Kundenkommunikation zu generieren.

• Verwenden Sie maschinelles Lernen, um Verkäufe, Inventar und andere wichtige Geschäftskennzahlen zu prognostizieren.

Führen Sie folgende Schritte aus, um diese Funktionen zu implementieren:

1. Integrieren Sie den Verkaufspartner API — Richten Sie sichere Verbindungen zum Vertriebspartner ein, APIs um auf Ihre Verkaufs-, Bestands-, Kunden- und anderen geschäftskritischen Daten zuzugreifen.

2. Daten-Pipelines erstellen — Entwickeln Sie robuste ETL Pipelines, um Ihre Amazon-Daten zu normalisieren, zu strukturieren und für die Analyse und Modellierung vorzubereiten.

3. Nutzen Sie Amazon Q und andere Analysedienste — Kombinieren Sie Amazon Q mit ergänzenden BI- und Data-Science-Services, um ein umfassendes Analyse-Ökosystem zu schaffen.

4. Erkunden Sie generative KI-Services — Evaluieren Sie die AWS KI-Services und integrieren Sie sie in Ihre Workflows, um die Inhaltsgenerierung, Produktbeschreibungen und prädiktive Modellierung zu automatisieren.

5. Implementieren Sie AWS bewährte Verfahren — Verwenden Sie AWS-Services z. AWS Lake Formation B. Amazon DataZone, um Ihre Daten gemäß Ihren Compliance-Anforderungen und AWS Best Practices zu verwalten und zu verwalten.