Amazon Accelerate プレゼンテーションの再実行: Amazon データを最大限に活用していますか?

イントロダクション

スリーナス・レディ:
皆さん、こんにちは！ようこそ！私の再放送にご参加いただきありがとうございます。 アマゾン加速 プレゼンテーション、 Amazon データを最大限に活用していますか?

このセッションは当初、 アマゾン加速なので、同じ洞察をより広いコミュニティと共有するために、このイベントを再開することにしました。始める前に、参加される方は 箱から出す 今年はぜひ弊社のブースにお立ち寄りください。直接お会いできることを楽しみにしております。

さあ、ダイビングしましょう。

Amazonデータの新たな現実

スリーナス：
ほんの2、3年前まで遡ると、Amazonのデータが限られていることに多くの人が不満を抱いていました。ベンダーセントラルにはAPIアクセスがなく、AMCも存在せず、時間ごとのデータも入手できませんでした。

しかし、現在まで早送りすると、状況は完全に逆転しました。私たちは私が「 データの氾濫バッチデータ、時間別データ、小売データ、広告データ、AMC、買い物客レベルの洞察など、これまで以上に多くのシグナルがあります。

問題はもはやデータ不足ではない。今、課題となっているのは データの断片化—異なる API、切断されたソース、そして盲点を生み出す可視性の欠如。

Amazonデータの5つのコアバケット

この混乱を理解するために、私は Amazon データを 5 つの主要なバケットに分類したいと思います。

1. 広告運用 – キャンペーンのパフォーマンスと支出データ。
2. 小売商 – 売上、価格、在庫、購入ボックス、オーガニックランク。
3. ショッパーインテリジェンス – 顧客ジャーニー、リピート購入、生涯価値。
4. 競争力のあるインテリジェンス – 市場シェア、音声シェア、検索シェア。
5. カスタムデータ – 製品の分類や単位コストなどのブランド レベルの入力。

これらのデータ セットを統合すると、パフォーマンスの全体像を把握できますが、断片化されるとレポート作成が遅くなり、盲点が生じ、意思決定が制限されます。

データの断片化が盲点を生み出す仕組み

スリーナス：
多くの Amazon チームは、基本的な質問に答えるのに苦労しています。

• 広告費と手数料を考慮した場合の ASIN ごとの収益性はどのくらいですか?
• 今月、製品の売上が落ちているのはなぜですか?
• プライムデーのセールで実際に新規顧客を獲得できたでしょうか?

これらの質問はそれぞれ、複数のデータサイロを接続する必要があります。この統合がなければ、チームはデータの収集、クリーニング、分析に過剰な時間を費やしてしまいます。本来であれば、その時間を戦略策定と実行に費やすべきだったのです。

データの断片化の影響

ブランドや代理店の4,000以上のアカウントとの仕事から、私たちは同じパターンを見ています。チームは 報告に時間がかかり、最適化に時間が足りない.

データの断片化は、主に 4 つの時間の浪費につながります。

1. 複数のソースからデータを収集します。
2. データのカスタマイズ (例: 製品グループ、単位コスト)。
3. レポートまたはダッシュボードの構築。
4. パフォーマンスを手動で分析します。

将来は、これらのステップを簡素化し、収集を自動化し、ソースを統合し、AI によって自動的に洞察を明らかにできるようにすることが求められます。

データ分析における生成AIの台頭

ジェネレーティブAIはすでにデータの活用方法を変革しつつあります。誇大宣伝にとどまらず、マーケターは以下を実現できます。

• 数日ではなく数分でダッシュボードを構築します。
• 自然言語を使用してデータを操作します。
• パフォーマンスの異常を自動的に監視および検出します。

ある簡単なデモでは、生成 AI ツールに小さなデータセットと簡単なプロンプトを与えました。 「カテゴリレベルの内訳を備えたダッシュボードを作成してください。」 わずか数分で、主要な指標を視覚化する完全に機能するダッシュボードが作成されました。これは、洞察の生成がいかに容易になったかを示す証拠です。

しかしながら、 AIの影響はデータの質と構造に完全に依存します適切に整理されていないデータは AI が提供できるものを制限します。

今後の道筋：Eコマースデータ基盤の構築

Amazon データの価値を最大化する持続可能な方法は 1 つしかありません。
統合された電子商取引データ基盤を構築します。

これの意味は：

• すべての API にわたる包括的かつ自動的なデータ収集。
• 信頼性のための堅牢なエラー処理。
• 独自のブランド固有のデータを簡単に統合できます。
• リアルタイム分析と AI アプリケーションをサポートする、適切に接続されたデータ モデル。

この基盤を活用することで、あらゆる ASIN の広告、小売、在庫データをリンクした 360 度の製品パフォーマンス ビューを作成できます。

インテントワイズがブランドと代理店のこの取り組みを加速させる方法

Intentwiseでは、既にこの基盤を構築済みです。数千ものアカウントからデータを収集・構造化し、AI対応を根本から実現しています。

私たちは、主に次の 3 つの方法でブランドや代理店を支援します。

1. 信頼性の高いデータパイプ – データ ウェアハウスへの自動フィード。
2. 高度な視覚化 – 標準の BI ツールを超える、事前に構築されたインタラクティブなダッシュボード。
3. スマートアプリケーション – 診断、最適化、洞察の発見のための AI 搭載ツール。

また、重ね着も カスタム分析サービス カスタマイズされたダッシュボード、AMC クエリ、または高度なモデリングを必要とするブランド向けです。

次世代可視化の例

• コンバージョンビューへのパス: 各広告タッチポイントがコンバージョンにどのように貢献しているかを示す、インタラクティブな AMC ベースのダッシュボード。
• ASIN購入重複グラフ: どの製品が頻繁に一緒に購入されるかを示すネットワーク スタイルの視覚化。
• プロダクト360: 当社のオブザーバビリティ エージェントは、パフォーマンスの異常を自動的に検出し、原因 (価格や購入ボックスの変化など) を特定し、根本原因の分析情報を提供します。これらの機能は、当社の接続されたデータ基盤によって完全に実行されます。

AI対応、将来を見据えたソリューション

当社のエコシステムは、4 つの主要なソリューションにわたります。

1. Intentwise アナリティクス クラウド – データ パイプラインからダッシュボードまでの完全な自動化。
2. 意図的に探索する – AMC の導入とファーストパーティ データのアップロードを加速します。
3. Intentwise 広告オプティマイザー – スポンサー広告と DSP のスマートな自動化。
4. Product360（クローズドベータ） – AI を活用した製品パフォーマンス診断。

これらは当社の 分析サービスクライアントが新しいダッシュボード、クエリ、モデルを迅速かつコスト効率よく構築できるよう支援します。

閉じた思考

スリーナス：
データ基盤を自分で構築する場合でも、Intentwiseのようなパートナーと構築する場合でも、重要なのは 今すぐ始める.

まずは広告、小売、ブランド固有のデータを連携させ、その後、TikTokやShopifyなどのチャネルに展開します。連携することで、盲点が減り、競争優位性が高まります。

データ戦略や段階的なロードマップについてご相談されたい場合は、お気軽にお問い合わせください。 sreenath[at]intentwise.com または私の カレンダーリンク.

最後に、ちょっとお知らせです。 箱から出すぜひご参加ください。ご参加ありがとうございました。このセッションが、Amazonデータの構造化と活用方法を再考する一助になれば幸いです。