API 接続を構築するだけでは不十分な理由

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最近、代理店、ブランド、ソフトウェア プロバイダーが API 接続についてよく話し合っていることに気づきました。 

これを見ると心強いですね。 私は長い間、ブランドやエージェンシーはデータをもっと活用すべきだと主張してきました。 Amazon Ad Console、Seller Central、Vendor Central に表示されるものは素晴らしいものですが、本当に拡張したい場合は、ニーズに合わせてカスタマイズされたデータが必要です。

しかし、より多くのブランドや代理店が API について議論するにつれて、共通のパターンに遭遇し始めています。 ブランドがデータから価値を引き出すためにやるべきことがまだたくさんあることに気づかずに、データを取り込んでいるのをよく見かけます。 

ここに現実があります: これらの API 接続を確立するだけでは十分ではありません.  

データを整理して充実させる方法を計画せずに API 接続を構築すると、混乱を招く大量の入力を選別することになるでしょう。 体験はおそらく次のように感じられるでしょう。

私はブランドに、API 接続の確立は Amazon データを活用するための最初のステップにすぎないことを伝えています。 次に、次のことを行う必要があります。 充実させ、整理し、視覚化し、分析する そのすべてのデータ。 説明しましょう。 

ステップ 1: データを強化する

エンリッチメントは基本的に、会社に固有のストーリーを構築するのに役立つ追加のデータ、タグ、属性を追加するプロセスです。 

これにより、私が「データから洞察を得るまでの時間」と呼ぶ時間を大幅に短縮できます。 データ強化の例をいくつか示します。 

通貨換算。 複数の地理的な市場にまたがるブランドの場合、さまざまな通貨を扱う必要があります。 これらの地域全体のパフォーマンスを理解するには、通貨を正規化する必要があります。 そのためには、通貨換算データが必要です。

グループ化。 次に、価格別、サブカテゴリ別、ブランド別など、会社独自の方法でキャンペーンと製品をバンドルしたいと考えています。

ニーズに関連したレポートを作成するには、商品とキャンペーンのグループ化をデータセットに組み込む必要があります。 

5,000 種類の製品を販売しているとします。 すべてのキャンペーンを製品レベルで評価しようとするのは意味がありません。 この分析を実行するために製品をグループ化します。 

(グループ化のメリットについてはさらに詳しく説明しました) ここ.)

ブランドとノンブランド。 各ブランドには、維持する必要がある独自のブランド規約があります。 検索語レポートを例として考えてみましょう。 どのキャンペーンが売上増加を促進しているのかをより明確に把握するために、ブランド検索語と非ブランド検索語をセグメント化する必要があります。 

ステップ 2: より高速な分析をサポートするためにデータを再編成する

Amazon の API から取得したデータを充実させることは重要ですが、実際には、ブランドのマーケティングを担当する場合、さまざまな指標を迅速に確認する必要があります。 

そこで次のステップが必要になります。これらすべての洞察を XNUMX つのビューに再編成することです。 

360 度のビューを取得するのは簡単ではありません。 Amazon の API からダウンロードした数十の異なるデータ セットを結合する必要があります。 これは信じられないほど時間がかかるプロセスであり、エラーが発生しやすいものです。 レポート内の XNUMX 行を間違えると、データ セット全体が台無しになる可能性があります。 

在庫、販売、広告のデータを統合するために Excel で VLOOKUP を作成するのに何時間も費やしたことがある人なら、私が何を言いたいのかよくわかるでしょう。  

待って、なぜ今 API について話しているのでしょうか? 

多くのブランドが API に注目している理由の XNUMX つは、Amazon が API を通じてこれまで以上に多くのデータを共有しているためです。 

のようなツール Amazonマーケティングクラウド と Amazon Marketing Stream は、Amazon のパフォーマンスに対する新しいビューを提供します。 AMCはイーブンになりました 広告コンソールに表示される

しかし、心に留めておくべき別の現実があると思います。 ブランドにとって AI はますます利用しやすくなっています。 それを最大限に活用するには、ブランドがデータを所有し、それを包括的、充実させ、整理した状態に保つ必要があります。

パフォーマンスが低い製品を特定できる理論上の AI を想像してみてください。 断片化されたデータを強化して接続しない限り、AI は、たとえばそれら 360 個の製品が XNUMX つのグループに属していることをどうやって知ることができるでしょうか? また、広告データが販売データと XNUMX 度のビューに組み合わされていない場合、AI が取得するビジネスの全体像は不完全になります。 

言い換えれば、データがブランドの言語を理解し、包括的でない限り、AI ツールから優れた洞察を引き出すことはできません。

この AI の例は純粋に将来を見据えたものですが、人間にとっても豊かさと組織化の重要性を浮き彫りにしていると思います。 

したがって、API をリンクしたら、今後シームレスに使用できるように、そのデータを強化して整理する必要があることに注意してください。 

(データを整理し、明確で使いやすいビューに充実させたいと考えていますか? Intentwise アナリティクス クラウド カバーしましたか?)

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