このニュースレターの最新版では、Amazon、データ、AI に関するすべてについての熱い質問を読者に提出するよう依頼しました。
素晴らしい反響をいただきました。CEO スリーナス・レディ いくつかの選択肢に答えました。
以下に、ニュースレターの定期的なメールバッグ版としての第一弾をお届けできることを嬉しく思います。
貢献したいですか？ ご自身の質問を送信する方法については、必ず最後までお読みください。
ChatGPT のようなツールを今すぐビジネス戦略に統合しないと、何かを逃してしまうのでしょうか?
これに答える前に、ChatGPT とは何なのかを確認したいと思います。 ChatGPT は、「大規模言語モデル」(LLM) 上に構築された新しい AI プラットフォームです。 プロンプトやその他の入力を受け取り、関連する出力を提供する機能があります。
これらは XNUMX つの主要な使用例です: 洞察の抽出とコンテンツの作成
新しいイノベーションと同様に、ブランドや代理店は ChatGPT を試してみて、それが自社のビジネスに実際に応用できるかどうかを見極めるべきだと思います。 そうすることで、LLM のチャンスを発見できる立場に立つことができます。
ただし、これらのツールは実際には初期段階にあることを忘れないでください。 まだ使用していない場合、何らかの種類の FOMO が必要かどうかはわかりません。
あなたは何ですか？ すべき ただし、何があっても、ビジネスに役立つ AI 機能が登場するシナリオに備える必要があります。 つまり、すべての重要なデータセットが適切に整理され、適切に処理されていることを確認する必要があります。
AI 機能がますます利用しやすくなるにつれ、入力の品質がこれらのモデルからの出力の品質に大きく影響するようになります。 したがって、AI をまだ使用しているかどうかに関係なく、データを整理して包括的に保つことが不可欠です。
あなたが話したのは知っています AIを活用したレビュー分析 最近のニュースレターで。 近い将来、企業が試みると予想される AI の他の使用例は何ですか?
説明したように、LLM は作成と抽出という XNUMX つの主な作業を行うことができます。 制作面において、AI が定着していると私が目にする明らかな場所の XNUMX つは、製品コンテンツの生成です。
ブランドや代理店はすでに ChatGPT やその他の LLM を使用して製品のタイトル、説明、タグを記述し始めています。 特に大規模な製品カタログがある場合、ChatGPT を利用して大規模なコンテンツを生成することは非常に理にかなっています。
また、長期的には、AI ツールがデータの上に物語の説明を重ねることができるほど洗練されると予想しています。 たとえば、広告データを取得して、何が起こったのか、何が変わったのかを説明する説明文を作成できる AI ツールを想像しています。 携帯電話でも簡単に読むことができ、最新情報を十分に得ることができます。
たとえば、広告データを AI 機能と統合して、AI に「先月の広告のパフォーマンスに何が起きましたか?」と尋ねることができるかもしれません。 AI は、先月の広告収益または広告支出がなぜ増減したかを説明する詳細な分析を返します。
もちろん、まだそこには達していません。 しかし、これが次のフロンティアになるのは目に見えていました。
データ管理を改善するにはどのスキルの開発に重点を置く必要がありますか?
これは、データ管理能力を強化したいと考えているブランドやエージェンシーからよく受ける質問です。
本当の答えは長いですが、私がよく強調するスキルをいくつか紹介します。
SQL 断片化されたデータは Amazon にとって避けられない部分です。 Seller Central、Vendor Central、スポンサー広告などからのデータがあります。
このデータをどこかの倉庫に保存していると仮定しましょう。 これらすべてのデータセットを統合するには、SQL スキルが非常に役立ちます。 SQL を使用すると、たとえば、製品メトリクスを含む広告テーブルを、同様に製品メトリクスを含む全体の売上テーブルと結合できます。 こうすることで、製品のパフォーマンスを相互に関連した完全なビューで迅速に確認できます。
これらのスキルは難しい場合もありますが、データ管理のあらゆる側面にとって重要です。
また、あなたがしたい場合 洞察を解き放つ Amazon の最新ツールである Amazon Marketing Cloud を使用するには、SQL の知識が必要です。 本質的に、SQL はスーパーパワーです。 それを取りに行きます。
新しいデータソースに関する知識。 Amazon は、Amazon Marketing Stream から Amazon Marketing Cloud、スポンサー付き広告 API などに至るまで、新しくエキサイティングなデータソースを常に提供しています。 これらすべてのデータ ソースを常に把握するためのプロセスが必要です。
回帰分析。 たとえそれが Excel 内だけであっても、複雑なデータセットに対して回帰を実行できる機能が重要です。 それは、アマゾンの世界では通常、多数の要因が結果に影響を与えるからです。
あなたの売上が上がったとします。 おそらく、広告、オーガニック ランキング、コンテンツの品質などのインプットの組み合わせが原因であると考えられます。 回帰スキルを使用すると、多数の要因が特定の結果にどのように寄与したかを評価できます。
ただし、これは高度なスキルであり、最初の XNUMX つをすでに習得している人向けに設計されています。
代理店と協力すべきでしょうか、それとも広告管理を社内で行うべきでしょうか?
チーム内に広告の掲載を専任する人がいない場合や、Amazon の最新情報を常に把握するためのリソースがない場合は、代理店を利用するのが合理的です。
ただし、社内で広告を管理したい場合は、次のことをよく検討する必要があります。
のワークプ。 チームに専任の Amazon/小売メディア広告担当者が必要なだけでなく、人員削減計画も必要です。 メインの広告マネージャーが退職したらどうなりますか? 従業員が異動した瞬間に広告側が混乱しないように、社内の人々に Amazon のスキルを教えることに必ず投資してください。
プロセス。 広告実行の戦術的側面と戦略的側面の両方について、明確に定義された反復可能なプロセスを作成するようにしてください。 戦術的な例には、パフォーマンス診断やアカウント構造の設計が含まれます。
戦略的な例には、予算の予測、テスト、実験が含まれます。 たとえば、パフォーマンスのトラブルシューティング (ACOS が上昇したのはなぜですか?) を行うには、標準的な手順が必要です。 そうしないと、神経をすり減らし、拡張不可能な経験になる可能性があります。
ツール。 上で説明したように、Amazon での広告のパフォーマンスにはさまざまな要因が影響します。 たとえば、小売の要因は、広告の成功または失敗に大きく関係していることがよくあります。
これらすべての要素を組み合わせて確認するには、インフラストラクチャを構築する必要があります。 少なくとも、広告と小売の指標を一緒に表示するツールが必要です。 それには優れた技術が必要です。 どのツールを選択する場合でも、パートナーのサポートの質を評価することが重要です。 空間は急速に変化するため、足並みを揃えて対応してくれるパートナーが必要です。
(自分で質問したい場合は、必ず質問してください。 ニュースレターを購読します このようなコンテンツをさらに受信するには。)
