Habilitar la elaboración de informes empresariales y las capacidades generativas de IA para los socios vendedores de Amazon

Manikanta Gona Grafstaard (Amazon Web Services) y Hina Vinayak (Amazon)

Agosto de 2024 (historia del documento)

Información general sobre la compañía

Amazon es una empresa basada en datos. Proporciona una gran cantidad de datos tanto a los vendedores como a los vendedores de Amazon a través de varias ofertas, como Vendor Central, Seller Central, soluciones de intercambio electrónico de datos (EDI) yAPIs.

En Amazon Selling Partner API, los informes analíticos permiten a los vendedores y vendedores analizar en profundidad su rendimiento de ventas, el estado del inventario, las vistas generales y más. Los informes exhaustivos abarcan las ventas, el tráfico, el margen de beneficio neto puro (netoPPM), las previsiones, el inventario y la gestión del catálogo. Además, los informes de análisis de marca son un componente crucial de esta estrategia basada en datos, ya que ofrecen información de valor incalculable a vendedores propios y externos. Los vendedores externos también obtienen información valiosa a través de los análisis de fidelización de los clientes y los análisis de búsqueda.

Al proporcionar estas sólidas capacidades de análisis e informes, Amazon ayuda a sus socios vendedores a tomar decisiones informadas y basadas en datos que pueden impulsar el crecimiento y el éxito de su negocio en el mercado de Amazon. Sin embargo, navegar y analizar estos extensos conjuntos de datos puede resultar difícil para algunos vendedores y vendedores.

Información general de la solución

Puede utilizar la inteligencia artificial generativa (IA generativa) y los servicios de análisis para mejorar los informes de su empresa para el mercado de Amazon. Amazon Q Business y Amazon QuickSight pueden ayudarte a analizar los datos del socio vendedor API y a mejorar los informes de tu empresa. Al implementar capacidades de análisis de datos e inteligencia artificial generativa, puedes obtener información más profunda, automatizar tareas repetitivas y mejorar la experiencia de tus clientes en Amazon. En última instancia, esto impulsa más ventas y crecimiento para su negocio.

La siguiente es una descripción general de las capacidades de análisis de datos y de IA generativa que puede obtener al implementar las recomendaciones de esta guía: DevOps

• Crea informes personalizados y paneles interactivos para obtener información a partir de los datos de tus socios API vendedores.

• Desarrolle procesos de extracción, transformación y carga (ETL) seguros y escalables que ingieran, transformen y carguen los datos.

• Combine Amazon Q con otras soluciones de inteligencia empresarial (BI) para generar análisis avanzados, previsiones y tomar decisiones basadas en datos.

• Cree modelos de machine learning (ML) personalizados que analicen los API datos de sus socios de ventas.

• Usa la IA generativa para crear automáticamente descripciones de productos optimizadas y de alta calidad para tus listados de Amazon.

• Utiliza modelos lingüísticos extensos (LLMs) para generar contenido atractivo y persuasivo, como textos de marketing y comunicaciones con los clientes.

• Utilice el aprendizaje automático para pronosticar las ventas, el inventario y otras métricas empresariales clave.

Para implementar estas capacidades, haga lo siguiente:

1. Integre al socio vendedor API: configure conexiones seguras con el socio vendedor APIs para acceder a sus ventas, inventario, clientes y otros datos críticos para la empresa.

2. Cree canalizaciones de datos: desarrolle ETL canalizaciones sólidas para normalizar, estructurar y preparar sus datos de Amazon para el análisis y el modelado.

3. Utilice Amazon Q y otros servicios de análisis: combine Amazon Q con servicios complementarios de BI y ciencia de datos para crear un ecosistema de análisis integral.

4. Explore los servicios de IA generativa: evalúe los servicios de AWS IA e intégrelos en sus flujos de trabajo para automatizar la generación de contenido, las descripciones de los productos y el modelado predictivo.

5. Implemente las AWS mejores prácticas: utilícelas Servicios de AWS, como AWS Lake Formation Amazon DataZone, para gestionar y gobernar sus datos de acuerdo con sus requisitos de conformidad y las AWS mejores prácticas.