Amazon の API からのデータエラーに備える方法

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エラー投稿

昨年、ブラック フライデーの夕方、Amazon のブランドや代理店は、 特有の問題:Amazonは不正確な広告データを報告していました。

Amazon での入札、予算、収益に関連する数字はすべて、混乱を招くほど的外れに思えました。 場合によっては、アマゾンは広告主に対し、広告費が予想の半分であると告げた。 

Amazon 広告の世界では、これは、Amazon のデータを毎日扱う私たちにとってはすでに知っていること、つまり Amazon のレポート ツールが完全ではないことを示す、注目を集めた例でした。 エラーと不完全なデータセット これらは電子商取引でのビジネスの価格の一部です。そして、アマゾンの報告書に基づいて広告やその他の支出を決定するブランドは、こうした間違いを特定して無力化する準備をしなければならない。 

典型的なエラーは、Amazon のブラック フライデー問題のような規模の非常に目立つ報道隠蔽ではないため、備えが特に重要です。 むしろ、私たちは通常、より簡単に亀裂をすり抜けてしまう可能性のある、不完全なデータセットや遅れて到着するレポートなど、はるかに小さな問題に遭遇します。 

データエラーとは何を意味するのでしょうか? 

ここ Intentwise を含む多くの企業は、Amazon API のネットワークからデータを収集しています。 Amazonマーケティングストリーム, Amazonはブランドの広告パフォーマンスと入札管理戦略を時間ごとに調査しています。 

これらのツールを使用すると、広告に費やした金額、広告がもたらした収益、クリック単価が XNUMX 日を通してどのように変動するかなど、多くの洞察を知ることができます。 これらは強力なデータ フィードですが、課題も伴います。 

まず、Amazon の API は継続的な更新と微調整が必​​要なため、ビジネスに統合するのが難しい場合があります。 たとえば、Amazon は昨年だけでも、スポンサー広告 API の XNUMX つの異なるバージョンをリリースしました。

第 XNUMX に、これらの API にはエラーや不一致が発生することがあります。 確かに、全体的に見ると、こうした問題はまれですが、積極的に問題を特定しないと、Amazon のデータに小さな間違いがあっただけでも、甚大な影響を与える可能性があります。 

大まかに言うと、データ エラーは次の XNUMX つの主要な分類のいずれかに分類される傾向があることがわかりました。 

データが時間通りに入手できない。 Amazon は通常、レポートの次のバージョンがいつ利用可能になると予想されるかを推定します (たとえば、金曜日の東部午前 6 時)。 しかし、場合によっては、Amazon が独自の期限を過ぎてしまったり、ブランドが期待していたデータをすぐに入手できないことに気づくこともあります。 

不完全なデータ。 時々、Amazon 広告レポートをダウンロードすると、すぐに気づくかどうかにかかわらず、いくつかの重要なデータ ポイントが欠落していることに気づくことがあります。 Amazon からのレポートに複数のデータ行または列が欠落していることはまれですが、まったく珍しいことではありません。 

API 終了時の遅延。 私たちが目にする最も一般的なデータレポートの問題は、Amazon Advertising コンソールでのレポートと Amazon の API でのレポートの間のタイムラグです。 

コンソールは、Amazon Advertising ダッシュボードにログインしたときに表示されるもので、最新のレポートが表示される傾向があります。 一方、API を使用すると、広告データを他のプラットフォームやデータ ウェアハウスに移行できますが、遅延が発生する場合があります。 最悪の場合、これらの遅延は数時間、場合によっては数日間続く可能性があります。 準備ができていないと、レポートにおけるこうした矛盾は非常に混乱を招くことになります。 

(Amazon 広告コンソールの内部の様子)

データエラーはどのような問題を引き起こす可能性がありますか? 

Intentwise では、データエラーが常に発生します。 Amazon からのデータエラーは、報告される広告費や収益を歪めるほど重大なものであることが確認されています。 3%から4%も.

多くの場合、エラーの影響は、間違いの詳細と、影響を受けるブランドや代理店のニーズの両方に基づいて大きく異なります。 Intentwise の CTO、Raghu Kashyap 氏が最近述べたように、「それは実際には顧客の規模によって決まります。」

大手ブランドはいくつかのデータ ポイントの欠落に気付かないかもしれませんが、小規模ブランドでは間違いなく気付きます。 たとえば、私たちは最近、小規模な代理店と協力しましたが、その代理店では、Amazon が広告キャンペーンから得られた売上を過小報告していることが判明しました。 たとえその差がほんのわずかな売上数にすぎなかったとしても、過小報告された売上高は代理店が広告キャンペーンの成功をどのように評価するかに大きな影響を与えました。  

データエラーはどうやって解決しますか? 

私たちの答えは簡単です。データの問題を常にチェックするシステムを組み込むことです。 

Intentwise では、次から大量のデータを収集します。 Amazon の API とデータ ストリームのネットワーク 毎日。 私たちは Amazon が発行するすべてのレポートをダウンロードし、それぞれをさまざまなプラットフォームに取り込みます。 Intentwise アナリティクス クラウド

正確性を確保するために、Amazon からの新しいレポートごとに自動チェックとバランスを常に実行し、すべてが正しく行われていることを確認します。 

上記のいずれかのケースを例として考えてみましょう。 ブランドが最新の広告費レポートをダウンロードすると、レポートが通常より短く見えます。 たとえば、昨年の同じレポートには X 行があったことがわかっており、矛盾があれば自動的に検出できます。 指標に問題があるように見える場合、またはレポートが不完全であると思われる場合は、自動的にフラグを立てて調査します。 

Intentwise のような外部のデータ マネージャーと提携することを選択する場合でも、社内でデータ エンジンを構築する場合でも、同様の準備システムを必ず実装する必要があります。 Amazon の API がビジネス上の意思決定を通知する場合は、レポートの遅延、不完全なデータセット、その他発生する可能性のあるものに備えてください。 

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