Amazon 판매 파트너를 위한 비즈니스 보고 및 생성형 AI 기능 활성화

Manikanta Gona Grafsgaard(Amazon 웹 서비스) 및 Hina Vinayak(Amazon)

2024년 8월(문서 기록)

비즈니스 개요

Amazon은 데이터 기반 회사입니다. Vendor Central, Seller Central, 전자 데이터 교환(EDI) 솔루션 및 와 같은 다양한 제품을 통해 Amazon 공급업체와 판매자 모두에게 풍부한 데이터를 제공합니다APIs.

Amazon Selling Partner API에서 분석 보고서를 통해 판매자와 공급업체는 판매 성과, 인벤토리 상태, 개요 보기 등을 심층적으로 분석할 수 있습니다. 포괄적인 보고서에는 판매, 트래픽, 순 순수익 마진(순 PPM), 예측, 인벤토리 및 카탈로그 관리가 포함됩니다. 또한 브랜드 분석 보고서는 이 데이터 기반 전략의 중요한 구성 요소이며, 1차 및 3차 판매자에게 귀중한 통찰력을 제공합니다. 또한 타사 판매자는 고객 충성도 분석 및 검색 분석을 통해 강력한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이러한 강력한 분석 및 보고 기능을 제공함으로써 Amazon은 판매 파트너가 Amazon 마켓플레이스에서 비즈니스 성장과 성공을 주도할 수 있는 정보에 입각한 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 그러나 이러한 광범위한 데이터 세트를 탐색하고 분석하는 것은 일부 공급업체와 판매자에게는 어려울 수 있습니다.

솔루션 개요

생성형 인공 지능(생성형 AI) 및 분석 서비스를 사용하여 Amazon 마켓플레이스에 대한 비즈니스 보고를 개선할 수 있습니다. Amazon Q Business와 Amazon QuickSight은 Selling Partner의 데이터를 분석API하고 비즈니스 보고를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 분석 및 생성형 AI 기능을 구현하면 Amazon에서 심층적인 인사이트를 얻고, 반복 작업을 자동화하고, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이는 궁극적으로 비즈니스의 매출과 성장을 높입니다.

다음은 이 가이드의 권장 사항을 구현하여 얻을 수 있는 데이터 분석 DevOps및 생성형 AI 기능에 대한 개요입니다.

• Selling Partner API 데이터에서 통찰력을 얻는 사용자 지정 보고서 및 대화형 대시보드를 생성합니다.

• 데이터를 수집, 변환 및 로드하는 안전하고 확장 가능한 추출, 변환 및 로드(ETL) 파이프라인을 개발합니다.

• Amazon Q를 다른 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션과 결합하여 고급 분석, 예측 및 데이터 기반 의사 결정을 생성합니다.

• Selling Partner API 데이터를 분석하는 사용자 지정 기계 학습(ML) 모델을 구축합니다.

• 생성형 AI를 사용하여 Amazon 목록에 최적화된 고품질 제품 설명을 자동으로 생성합니다.

• 대규모 언어 모델(LLMs)을 사용하여 마케팅 카피 및 고객 커뮤니케이션과 같은 매력적이고 설득력 있는 콘텐츠를 생성합니다.

• 기계 학습을 사용하여 판매, 재고 및 기타 주요 비즈니스 지표를 예측합니다.

이러한 기능을 구현하려면 다음을 수행합니다.

1. 판매 파트너 통합 API- 판매 파트너에 대한 보안 연결을 설정APIs하여 판매, 인벤토리, 고객 및 기타 비즈니스 크리티컬 데이터에 액세스합니다.

2. 데이터 파이프라인 구축 - 분석 및 모델링을 위해 Amazon 데이터를 정규화, 구조화 및 준비할 수 있는 강력한 ETL 파이프라인을 개발합니다.

3. Amazon Q 및 기타 분석 서비스 사용 - Amazon Q를 보완 BI 및 데이터 과학 서비스와 결합하여 포괄적인 분석 에코시스템을 생성합니다.

4. 생성형 AI 서비스 살펴보기 - AWS AI 서비스를 평가하고 워크플로에 통합하여 콘텐츠 생성, 제품 설명 및 예측 모델링을 자동화합니다.

5. AWS 모범 사례 구현 - AWS Lake Formation 및 Amazon과 AWS 서비스같은 DataZone를 사용하여 규정 준수 요구 사항 및 AWS 모범 사례에 따라 데이터를 관리하고 관리합니다.