Abilitazione di funzionalità di reporting aziendale e intelligenza artificiale generativa per i partner di vendita di Amazon

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

Agosto 2024 (storia del documento)

Panoramica dell'azienda

Amazon è un'azienda basata sui dati. Fornisce una grande quantità di dati sia ai fornitori che ai venditori di Amazon attraverso varie offerte, come Vendor Central, Seller Central, soluzioni di scambio elettronico di dati () EDI e. APIs

In Amazon Selling Partner API, i report di analisi consentono a venditori e fornitori di analizzare in modo approfondito le prestazioni di vendita, lo stato dell'inventario, le visualizzazioni rapide e altro ancora. I report completi riguardano vendite, traffico, margine di profitto netto puro (nettoPPM), previsioni, inventario e gestione del catalogo. Inoltre, i report di analisi del marchio sono una componente cruciale di questa strategia basata sui dati, in quanto offrono informazioni preziose ai venditori proprietari e terzi. I venditori di terze parti ottengono inoltre informazioni approfondite attraverso l'analisi della fidelizzazione dei clienti e l'analisi delle ricerche.

Fornendo queste solide funzionalità di analisi e reportistica, Amazon aiuta i suoi partner di vendita a prendere decisioni informate e basate sui dati che possono favorire la crescita e il successo della loro attività sul marketplace Amazon. Tuttavia, la navigazione e l'analisi di questi set di dati estesi possono essere difficili per alcuni fornitori e venditori.

Panoramica della soluzione

Puoi utilizzare l'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) e i servizi di analisi per migliorare la reportistica aziendale per il marketplace Amazon. Amazon Q Business e Amazon QuickSight possono aiutarti ad analizzare i dati del partner di vendita API e a migliorare la rendicontazione aziendale. Implementando l'analisi dei dati e le funzionalità di intelligenza artificiale generativa, puoi sbloccare informazioni più approfondite, automatizzare le attività ripetitive e migliorare l'esperienza del cliente su Amazon. In ultima analisi, ciò favorisce maggiori vendite e crescita per la tua azienda.

Di seguito è riportata una panoramica delle funzionalità di analisi dei dati e intelligenza artificiale generativa che è possibile ottenere implementando i consigli contenuti in questa guida: DevOps

• Crea report personalizzati e dashboard interattivi che sbloccano approfondimenti dai dati dei tuoi partner API di vendita.

• Sviluppa pipeline sicure e scalabili di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) che acquisiscono, trasformano e caricano i dati.

• Combina Amazon Q con altre soluzioni di business intelligence (BI) per generare analisi avanzate, previsioni e prendere decisioni basate sui dati.

• Crea modelli di machine learning (ML) personalizzati che analizzano i API dati dei tuoi partner di vendita.

• Usa l'intelligenza artificiale generativa per creare automaticamente descrizioni dei prodotti ottimizzate e di alta qualità per le tue offerte su Amazon.

• Utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) per generare contenuti coinvolgenti e persuasivi, come testi di marketing e comunicazioni con i clienti.

• Utilizza l'apprendimento automatico per prevedere le vendite, l'inventario e altre metriche aziendali chiave.

Per implementare queste funzionalità, esegui queste operazioni:

1. Integra il partner di vendita API: configura connessioni sicure con il partner di vendita APIs per accedere alle vendite, all'inventario, ai clienti e ad altri dati aziendali critici.

2. Crea pipeline di dati: sviluppa ETL pipeline solide per normalizzare, strutturare e preparare i dati Amazon per l'analisi e la modellazione.

3. Usa Amazon Q e altri servizi di analisi: combina Amazon Q con servizi complementari di BI e data science per creare un ecosistema di analisi completo.

4. Esplora i servizi di intelligenza artificiale generativa: valuta i servizi di AWS intelligenza artificiale e integrali nei flussi di lavoro per automatizzare la generazione di contenuti, le descrizioni dei prodotti e la modellazione predittiva.

5. Implementa le AWS migliori pratiche: usa Servizi AWS, ad esempio AWS Lake Formation e Amazon DataZone, per gestire e governare i dati in base ai requisiti di conformità e alle AWS best practice.