Activer les fonctionnalités de reporting commercial et d'IA générative pour les partenaires commerciaux d'Amazon

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

Août 2024 (historique du document)

Présentation d'entreprise

Amazon est une entreprise axée sur les données. Il fournit une mine de données aux fournisseurs et aux vendeurs Amazon par le biais de diverses offres, telles que Vendor Central, Seller Central, des solutions d'échange de données informatisé (EDI) etAPIs.

Dans Amazon Selling Partner API, les rapports d'analyse permettent aux vendeurs et aux fournisseurs d'analyser en profondeur leurs performances commerciales, l'état de leurs stocks, les aperçus, etc. Des rapports complets couvrent les ventes, le trafic, la marge bénéficiaire pure nette (nettePPM), les prévisions, les stocks et la gestion des catalogues. En outre, les rapports d'analyse de marque sont un élément crucial de cette stratégie axée sur les données, fournissant des informations précieuses aux vendeurs propriétaires et tiers. Les vendeurs tiers obtiennent également des informations précieuses grâce aux analyses de fidélisation de la clientèle et aux analyses de recherche.

En fournissant ces fonctionnalités robustes d'analyse et de reporting, Amazon aide ses partenaires commerciaux à prendre des décisions éclairées, fondées sur des données, susceptibles de stimuler la croissance et le succès de leur activité sur le marché Amazon. Cependant, la navigation et l'analyse de ces vastes ensembles de données peuvent s'avérer difficiles pour certains fournisseurs et vendeurs.

Présentation de la solution

Vous pouvez utiliser l'intelligence artificielle générative (IA générative) et les services d'analyse pour améliorer vos rapports commerciaux sur Amazon Marketplace. Amazon Q Business et Amazon QuickSight peuvent vous aider à analyser les données du partenaire de vente API et à améliorer vos rapports commerciaux. En mettant en œuvre des fonctionnalités d'analyse des données et d'IA générative, vous pouvez obtenir des informations plus approfondies, automatiser les tâches répétitives et améliorer votre expérience client sur Amazon. Cela se traduit en fin de compte par une augmentation des ventes et de la croissance de votre entreprise.

Vous trouverez ci-dessous un aperçu des fonctionnalités d'analyse de données et d'IA générative que vous pouvez obtenir en mettant en œuvre les recommandations de ce guide : DevOps

• Créez des rapports personnalisés et des tableaux de bord interactifs qui exploitent les API données de vos partenaires commerciaux.

• Développez des pipelines d'extraction, de transformation et de chargement (ETL) sécurisés et évolutifs qui ingèrent, transforment et chargent les données.

• Combinez Amazon Q avec d'autres solutions de business intelligence (BI) pour générer des analyses avancées, des prévisions et prendre des décisions basées sur les données.

• Créez des modèles de machine learning (ML) qui analysent les API données de vos partenaires de vente.

• Utilisez l'IA générative pour créer automatiquement des descriptions de produits optimisées et de haute qualité pour vos offres Amazon.

• Utilisez de grands modèles linguistiques (LLMs) pour générer du contenu attrayant et convaincant, tel que des textes marketing et des communications avec les clients.

• Utilisez l'apprentissage automatique pour prévoir les ventes, les stocks et d'autres indicateurs commerciaux clés.

Pour implémenter ces fonctionnalités, vous effectuez les opérations suivantes :

1. Intégrer le partenaire de vente API : configurez des connexions sécurisées avec le partenaire de vente APIs pour accéder à vos ventes, à votre inventaire, à vos clients et à d'autres données critiques pour l'entreprise.

2. Créez des pipelines de données : développez des ETL pipelines robustes pour normaliser, structurer et préparer vos données Amazon à des fins d'analyse et de modélisation.

3. Utilisez Amazon Q et d'autres services d'analyse : associez Amazon Q à des services complémentaires de BI et de science des données pour créer un écosystème d'analyse complet.

4. Explorez les services d'IA générative : évaluez les services d' AWS IA et intégrez-les à vos flux de travail pour automatiser la génération de contenu, les descriptions de produits et la modélisation prédictive.

5. Mettez en œuvre les AWS meilleures pratiques : utilisez-les Services AWS, comme AWS Lake Formation Amazon DataZone, pour gérer et gouverner vos données conformément à vos exigences de conformité et aux AWS meilleures pratiques.