Amazon 販売パートナーのビジネスレポートと生成 AI 機能を有効にする

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

2024 年 8 月 (ドキュメント履歴 )

ビジネスの概要

Amazon はデータ駆動型の会社です。Vendor Central、Seller Central、電子データ交換 (EDI) ソリューション、 など、さまざまな提供を通じて、Amazon ベンダーと販売者の両方に豊富なデータを提供しますAPIs。

Amazon Selling Partner APIでは、分析レポートにより、販売者やベンダーが販売パフォーマンス、在庫の状態、概要ビューなどを詳細に分析できるようになります。包括的なレポートには、売上、トラフィック、純純利益率 (純利益PPM）、予測、在庫、カタログ管理が含まれます。さらに、ブランド分析レポートは、このデータ駆動型戦略の重要な要素であり、ファーストパーティおよびサードパーティーの販売者に貴重なインサイトを提供します。また、サードパーティーの販売者は、顧客ロイヤルティ分析と検索分析を通じて強力なインサイトを得ることができます。

これらの堅牢な分析とレポート機能を提供することで、Amazon は販売パートナーが情報に基づいたデータ駆動型の意思決定を行い、Amazon 市場でのビジネスの成長と成功を促進できるようにします。ただし、これらの広範なデータセットをナビゲートして分析することは、一部のベンダーや販売者にとって難しい場合があります。

ソリューションの概要

生成人工知能 (生成 AI) と分析サービスを使用して、Amazon マーケットプレイスのビジネスレポートを強化できます。Amazon Q Business と Amazon QuickSight は、販売パートナーからのデータを分析しAPI、ビジネスレポートを改善するのに役立ちます。データ分析と生成 AI 機能を実装することで、より深いインサイトを引き出し、反復タスクを自動化し、Amazon でのカスタマーエクスペリエンスを強化できます。これにより、最終的には、ビジネスの売上と成長が促進されます。

以下は DevOps、このガイドの推奨事項を実装することで得られるデータ分析と生成 AI 機能の概要です。

• 販売パートナーAPIデータからインサイトを引き出すカスタムレポートとインタラクティブダッシュボードを作成します。

• データを取り込み、変換、ロードする安全でスケーラブルな抽出、変換、ロード (ETL) パイプラインを開発します。

• Amazon Q を他のビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションと組み合わせて、高度な分析、予測、データ駆動型の意思決定を行います。

• 販売パートナーAPIデータを分析するカスタム機械学習 (ML) モデルを構築します。

• 生成 AI を使用して、Amazon リスティング用に最適化された高品質の製品説明を自動的に作成します。

• 大規模な言語モデル (LLMs) を使用して、マーケティングコピーやカスタマーコミュニケーションなど、魅力的で説得力のあるコンテンツを生成します。

• 機械学習を使用して、売上、在庫、その他の主要なビジネスメトリクスを予測します。

これらの機能を実装するには、以下を実行します。

1. 販売パートナーの統合 API – 販売パートナーへの安全な接続を設定し、販売、在庫、顧客、その他のビジネスクリティカルなデータAPIsにアクセスします。

2. データパイプラインの構築 – 分析とモデリングのために Amazon データを正規化、構造化、準備するための堅牢なETLパイプラインを開発します。

3. Amazon Q およびその他の分析サービスを使用する — Amazon Q を補完的な BI およびデータサイエンスサービスと組み合わせて、包括的な分析エコシステムを作成します。

4. 生成 AI サービスの詳細 – AWS AI サービスを評価し、ワークフローに統合して、コンテンツ生成、製品説明、予測モデリングを自動化します。

5. AWS ベストプラクティスの実装 – AWS Lake Formation や Amazon AWS のサービスなどの を使用して DataZone、コンプライアンス要件と AWS ベストプラクティスに従ってデータを管理および管理します。