Habilitando relatórios de negócios e recursos generativos de IA para parceiros de vendas da Amazon

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

Agosto de 2024 (histórico do documento)

Visão geral dos negócios

A Amazon é uma empresa orientada por dados. Ele fornece uma grande quantidade de dados para fornecedores e vendedores da Amazon por meio de várias ofertas, como Vendor Central, Seller Central, soluções de intercâmbio eletrônico de dados () e. EDI APIs

No Amazon Selling Partner API, os relatórios analíticos permitem que vendedores e fornecedores analisem profundamente seu desempenho de vendas, integridade de estoque, visualizações rápidas e muito mais. Relatórios abrangentes abrangem vendas, tráfego, margem de lucro líquida pura (líquidaPPM), previsão, inventário e gerenciamento de catálogos. Além disso, os relatórios de análise da marca são um componente crucial dessa estratégia baseada em dados, oferecendo informações valiosas para vendedores primários e terceirizados. Vendedores terceirizados também obtêm insights poderosos por meio de análises de fidelidade de clientes e análises de pesquisa.

Ao fornecer esses recursos robustos de análise e geração de relatórios, a Amazon ajuda seus parceiros de vendas a tomar decisões informadas e baseadas em dados que podem impulsionar o crescimento e o sucesso de seus negócios no mercado da Amazon. No entanto, navegar e analisar esses extensos conjuntos de dados pode ser um desafio para alguns fornecedores e vendedores.

Visão geral da solução

Você pode usar inteligência artificial generativa (IA generativa) e serviços de análise para aprimorar seus relatórios comerciais para o mercado da Amazon. O Amazon Q Business e a Amazon QuickSight podem ajudá-lo a analisar dados do parceiro de vendas API e melhorar seus relatórios comerciais. Ao implementar recursos de análise de dados e IA generativa, você pode obter insights mais profundos, automatizar tarefas repetitivas e aprimorar a experiência do cliente na Amazon. Em última análise, isso gera mais vendas e crescimento para sua empresa.

Veja a seguir uma visão geral dos recursos de análise de dados e IA generativa que você pode obter implementando as recomendações deste guia: DevOps

• Crie relatórios personalizados e painéis interativos que revelam insights dos API dados do seu parceiro de vendas.

• Desenvolva pipelines seguros e escaláveis de extração, transformação e carregamento (ETL) que ingerem, transformam e carregam os dados.

• Combine o Amazon Q com outras soluções de business intelligence (BI) para gerar análises avançadas, prever e tomar decisões baseadas em dados.

• Crie modelos de machine learning (ML) personalizados que analisem seus API dados de parceiros de vendas.

• Use a IA generativa para criar automaticamente descrições de produtos otimizadas e de alta qualidade para suas listagens na Amazon.

• Use modelos de linguagem grandes (LLMs) para gerar conteúdo envolvente e persuasivo, como textos de marketing e comunicações com clientes.

• Use o aprendizado de máquina para prever vendas, estoque e outras métricas comerciais importantes.

Para implantar esses recursos, faça o seguinte:

1. Integre o parceiro de vendas API — configure conexões seguras com o parceiro de vendas APIs para acessar seus dados de vendas, estoque, clientes e outros dados essenciais para os negócios.

2. Crie pipelines de dados — Desenvolva ETL pipelines robustos para normalizar, estruturar e preparar seus dados da Amazon para análise e modelagem.

3. Use o Amazon Q e outros serviços de análise — Combine o Amazon Q com serviços complementares de BI e ciência de dados para criar um ecossistema de análise abrangente.

4. Explore os serviços generativos de IA — Avalie os serviços de AWS IA e integre-os aos seus fluxos de trabalho para automatizar a geração de conteúdo, as descrições de produtos e a modelagem preditiva.

5. Implemente as AWS melhores práticas — Use Serviços da AWS, como AWS Lake Formation a Amazon DataZone, para gerenciar e governar seus dados de acordo com seus requisitos de conformidade e AWS melhores práticas.