Amazon、Criteo、WalmartをClaudeに接続し、複数のチャネルにわたる横断的な分析を自動的に実行する方法を学びましょう。
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ブランドはもはや単一チャネルの世界で事業を展開しているわけではありません。たとえAmazonがeコマースビジネスの中心であったとしても、チームはWalmart、Criteo、TikTok、Shopify、Targetなど、他のチャネルも管理している可能性があります。
それはよくある問題を引き起こす。データは至るところに存在するのだ。
このウェビナーでは、Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダー氏が、チームがClaudeを使ってクロスチャネルコマース分析を行う方法を解説します。このセッションでは、AIがコマースチームのパフォーマンスデータの統合、より的確な質問の提起、ダッシュボードの構築、そしてCSVファイルのダウンロードやレポートの手動結合に何時間も費やすことなく、チャネル全体にわたる機会の特定にどのように役立つかを紹介します。
このセッションでは、AIがチームの断片的なレポート作成からコネクテッドコマース分析への移行をどのように支援できるかに焦点を当てます。
ケントン氏は、ClaudeとIntentwise AI Gatewayを使用してAmazon、Walmart、Criteoのパフォーマンスを分析する具体的な例を紹介します。その目的は、チームが自然言語によるプロンプトを活用して、チャネル全体で何が起こっているのか、パフォーマンスがどこで変化しているのか、そして次にどのような行動を取るべきかを理解する方法を示すことです。
このウェビナーでは、以下の3つの主要なユースケースを取り上げます。
ほとんどのeコマースチームは、Amazonのレポート作成がいかに煩雑になり得るかを既に認識しています。広告データ、在庫、財務、FBA、小売シグナル、パフォーマンスレポートなどは、多くの場合、それぞれ異なる場所に分散しています。
Walmart、Criteo、TikTok、Shopify、Targetといったチャネルを追加すると、複雑さは急速に増大する。
チームは、単一チャネル内のデータだけを分析しようとしているわけではありません。チャネル全体にわたるパフォーマンスを理解しようとしています。つまり、次のような質問に答える必要があるということです。
どちらのチャネルに過剰投資されているか、あるいは投資が不足しているか？
十分な見返りがないまま支出が増加している場所はどこでしょうか？
あるマーケットプレイスでは効果的なのに、別のマーケットプレイスでは効果がないキーワードはどれですか？
Criteoでは好調なパフォーマンスを示しているものの、他のプラットフォームではさらなるサポートが必要な製品はどれですか？
今週何が変わったのか、そして私たちはそれに対してどうすべきなのか？
このような場合に、Claudeのようなツールがより有用になります。特に、Intentwise AI GatewayのようなMCP接続を介して構造化された商取引データにアクセスできる場合はなおさらです。
セッションで最初に紹介される例の一つは、ダッシュボード作成に焦点を当てたものです。
ケントン氏は、Amazon、Walmart、Criteoそれぞれに個別のビューを作成する代わりに、Claudeがいかにしてチャネル横断的な統合ビューの作成に役立つかを示しています。この例では、Claudeを使用して複数のプラットフォームにおける支出、売上、ROASを比較することで、ブランドがどこに過剰投資または投資不足になっているかをチームが迅速に把握できるようにしています。
重要なポイントは、AIは、特に基となるデータが既に接続され構造化されている場合に、チームが自然言語のプロンプトからビジュアルを作成するのに役立つということです。
簡単なプロンプトは次のようになります。
過去30日間のAmazon、Walmart、Criteoにおける支出、売上、ROASを表示するライブダッシュボードを作成します。投資が過剰または不足しているチャネルを強調表示します。
このセッションでは、チームがClaudeを使って、複数のチャネルにわたる実践的な商取引に関する質問を行う方法も紹介します。
例としては以下の通りです：
どのAmazonキーワードが費用をかけているにもかかわらず、コンバージョンにつながっていないのか？
これらのキーワードのうち、ウォルマートで高いパフォーマンスを発揮しているのはどれですか？
ウォルマートの売上はなぜ週ごとに変動したのか？
Criteoで収益上位の製品は何ですか？
Amazonで高いパフォーマンスを発揮しているキーワードのうち、現在Walmartでは使用されていないものはどれですか？
これらの質問は、チームが静的な報告にとどまらず、より深い理解へと進むのに役立つため、非常に価値があります。何が起こったかを見るだけでなく、なぜそれが起こったのか、そして次に何をすべきなのかを問い始めることができるようになるのです。
このウェビナーで紹介された最も有力な活用事例の一つは、ビジネスチャンスの発見です。
ケントンは、クロードがAmazonで高いパフォーマンスを発揮しているものの、現在Walmartでは使用されていないキーワードをどのように特定できるかを示しています。これにより、チームが別のチャネルで活用できる機会のリストが即座に作成されます。
同じ論理は、製品、キャンペーン、オーディエンス、予算配分、在庫計画など、あらゆる側面に適用できる。
例えば、あるキーワードがウォルマートでは好調なのにアマゾンではそうでない場合、次に問われるのは、これは商品リストの問題なのか、キャンペーンの問題なのか、それともそのチャネルにおける製品と市場の適合性の問題なのか、という点です。
AIは、チームがこうした追加の質問をより迅速に行い、回答をアクションプランに整理するのに役立ちます。
このウェビナーの重要なテーマは、分析は行動につながる場合にのみ有用であるということだ。
複数のチャネルにわたるプロンプトを実行した後、ケントンはクロードに週次アクションプランを作成するよう依頼した。このタイプのプロンプトは、チャネルごとの主要な動きを要約し、期待される影響を特定し、チームが変更内容を追跡するのに役立つ。
このようなプロンプトは特に役立つ場合があります。
今回のチャットで検討した内容をすべて踏まえて、今週の行動計画を作成してください。計画には、使用するチャネル、推奨される対策、そして期待される効果を含めてください。
これにより、チームは、コンバージョンにつながらないキーワードを一時停止する、パフォーマンスの高いキーワードを別のチャネルで展開する、より強力な製品に予算を振り向ける、マーケットプレイスによってパフォーマンスが異なるリスティングを調査するなど、実践的な対策リストを得ることができます。
質疑応答で得られた重要な教訓は、データとAIをどのように連携させるかが重要だという点だった。
CSVファイルのアップロードは基本的な分析には有効ですが、セキュリティ、速度、コンテキストサイズ、手作業の手間といった点で課題が生じる可能性があります。ケントン氏は、Intentwise AI GatewayのようなMCP接続を利用することで、チームが毎回手動でファイルをアップロードする必要なく、クロード氏が関連データにアクセスできるようになったと説明しました。
つまり、AIワークフローはより拡張性が高く、再現性が高く、スケジュールに基づいて実行しやすくなるということだ。
このウェビナーでは、チームがClaude内で定期的なプロンプトをスケジュールする方法についても説明しました。
例えば、チームは毎週実行される定期タスクを作成し、クロスチャネルのキーワード機会、予算変動、パフォーマンスの変化などを明らかにすることができます。毎回手動でClaudeに指示を出す代わりに、チームは設定されたスケジュールでインサイトを提供する定期ワークフローを構築し始めることができます。
ここからAIは、単なる臨時のアシスタント以上の存在へと進化し始めます。eコマースチームの週ごとの業務リズムの一部となるのです。
ブランドがAmazon、Walmart、Criteo、TikTok、Shopify、Targetなどの複数のチャネルで事業を展開するにつれ、クロスチャネルコマース分析の重要性が高まっている。
ClaudeのようなAIツールは、チームがダッシュボードを作成したり、自然言語で質問したり、機会を見つけたり、週ごとの行動計画を要約したりするのに役立ちます。
最も価値のあるワークフローは、汎用的なAIプロンプトではありません。実際のパフォーマンスデータと連携した、商取引に特化したワークフローです。
MCP接続を利用することで、これらのワークフローは手動でのCSVアップロードよりも安全で、拡張性が高く、再現性の高いものになります。
多くのチームにとって次のステップは、毎週繰り返し尋ねる質問を特定し、それらをAIを活用したワークフローに変換することです。
Amazon、Walmart、CriteoのデータをAIエージェントに取り込むことができるようになりました。つまり、AIを使った真のクロスチャネル分析を初めて実施できるようになるということです。
マルチチャネル対応の資料を作成するか、過去7日間でクロスチャネルのパフォーマンスにどのような変化があったかを尋ねてください。
このウェビナーでは、Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダーが、Claudeでクロスチャネル分析を最大限に活用する方法をご紹介します。
AIエージェントにWalmart、Amazon、Criteoのデータを組み込むことで、マルチチャネル分析を独自の条件で構築・整理できるようになります。
今すぐ登録して参加してください 7月8日午前10時（太平洋標準時）.
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