もう二度とターゲットを絞り込む機会を逃しません。ClaudeをAmazonビジネス全体にわたる常時稼働の監査レイヤーとして活用する方法を学びましょう。
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このウェビナーでは、Intentwiseのマーケティングマネージャーであるロランド・ガレアナ氏が、Intentwiseのプロダクトマネージャーであるケントン・スナイダー氏を招き、Claudeを使用してAmazonの分析ワークフローを自動化する実践的なワークショップを開催しました。
このセッションでは、ブランドや代理店にとって実践的な疑問に焦点を当てました。AIは、チームの時間節約、パフォーマンス問題の早期発見、Amazonのデータをより実用的な洞察へと変換するのにどのように役立つのか、という点です。
ケントン氏は、単発の質問や手作業によるスプレッドシートのレビューにAIを使用するのではなく、ClaudeがAmazonアカウントやクライアントアカウント全体にわたる常時稼働の監査レイヤーとしてどのように機能するかを示した。
Amazonのチームは、パフォーマンスデータのレビュー、キャンペーンの傾向チェック、在庫状況の監視、そして注意が必要な変更点の特定に多くの時間を費やしています。
こうした作業は、特にチームが複数のキャンペーン、製品、または顧客アカウントを管理している場合、時間のかかるものになりがちです。ターゲット設定の機会を逃したり、パフォーマンスの低いキーワードに過剰な費用をかけたり、在庫やパフォーマンスの変化への対応が遅れたりといったミスが起こりやすくなります。
ケントンは、この課題を3つの主要な問題点を中心に捉えた。
クロードは、最も重要な変化を明らかにし、リスクを指摘し、チームが次に何をすべきかを優先順位付けするのを支援することで、そのギャップを縮めるのに役立ちます。
今回のセッションで重要なポイントの一つは、チームは最初から過度に複雑なものを構築する必要はないということだった。
ケントン氏は、すべてを処理できるAIエージェントを作成しようとするのではなく、チームが既に実行している定期的なワークフローから始めることを推奨した。
良い出発点としては、以下のようなものがあります。
最適なワークフローとは、再現性があり、平易な英語で簡単に説明でき、明確な成果物につながるものである。
ケントン氏は、あらゆる有用なAIワークフローに必要な4つの重要な要素を概説した。
まず重要なのは背景情報です。クロードは、主要製品、目標、ACOSまたはROASの目標値、発売の優先順位、季節的な傾向、そして業績の解釈に影響を与えるその他のあらゆる要素を含め、事業内容を理解する必要があります。
2つ目は、信頼性の高いデータです。データに矛盾や不備があると、出力結果の信頼性は低下します。ここで、クリーンなAmazonデータへの直接接続が重要になります。
3つ目は、明確な出力内容を定義することです。チームは、Slackアラート、ダッシュボード形式の成果物、要約、週次レポートなど、Claudeに作成してもらいたいものを明確にする必要があります。
4つ目は、実行可能な結果です。成果物は、単に何が起こったかを要約するだけでなく、チームが何に注意を払うべきか、次にどのような行動を検討すべきかを理解できるよう支援するものでなければなりません。
ライブデモの中で、ケントンは毎週実施するAmazonの健全性監査のためのClaudeプロジェクトの作成方法を解説した。
このワークフロー例では、Amazonのパフォーマンスデータと在庫データを取得し、週ごとの傾向を分析し、キャンペーンやキーワードの異常を明らかにし、在庫の少ない商品を特定し、推奨される対策の概要を作成しました。
このワークフローはスケジュールに基づいて実行されるように設計されており、ユーザーが毎週最初からやり直す必要なく、クロードは定期的な分析を実行できる。
ケントン氏はまた、Claudeがトレンドやフィードバックをプロジェクトのメモリに保存できる方法も紹介し、それによってワークフローが時間とともにさらに使いやすくなることを示しました。
このセッションでは、Claudeが調査結果の要約をSlackに送信する方法も紹介され、チームが普段作業している場所で簡単に知見を確認できるようになった。
チームにダッシュボードを隅々まで調べさせたり、長文のレポートを読ませたりする代わりに、クロードはパフォーマンスアラート、在庫リスク、推奨される次のステップなど、最も重要な変更点を簡潔にまとめた要約を提供できます。
Claudeは、軽量なダッシュボードやレポートのような役割を果たす成果物を生成することもでき、ユーザーにアカウントの状態やパフォーマンスの傾向を構造的に把握できる情報を提供します。
ケントン氏は、チームはまずAmazonからCSVファイルをアップロードできるが、手動でアップロードすると余分な作業が発生し、より多くの検証が必要になる可能性があると説明した。
より強力なアプローチとしては、Intentwise AI GatewayなどのMCP接続を利用して、AmazonのデータをClaudeに直接接続する方法があります。
直接接続を利用することで、チームは一貫性のあるデータを自動的に取得するスケジュールされたワークフローを構築でき、出力の信頼性を高め、運用を容易にすることができます。
セッションでは、参加者から以下のような質問がいくつか寄せられました。
これらの質問からは、明確なテーマが浮かび上がってきた。ブランドや代理店はAmazon分析にAIを活用することに関心を持っているものの、セットアップ、セキュリティ、ワークフロー設計、データアクセスに関する実践的なガイダンスを必要としているのだ。
このセッションで得られた最も重要な教訓は、AIはチームが既に実行している実際のワークフローに適用された場合に最も効果を発揮するという点だった。
Amazonブランドや代理店にとって、Claudeは手作業による分析を減らし、アカウントの変更状況の可視性を向上させ、対応が必要な問題をより迅速に特定するのに役立ちます。
次に取るべき最善のステップは、繰り返し実行されるワークフローを1つ選択し、コンテキストと出力を定義し、適切なデータを接続し、テストを開始することです。
特に数十もの広告キャンペーンを管理している場合、Amazonではターゲティングの機会を逃したり、パフォーマンスの低いキーワードに過剰な費用をかけてしまったりすることがよくあります。
しかし、Claudeを使えば、無駄な支出、在庫切れのリスク、その他の隠れた損失源を明らかにする分析ワークフローを構築できるようになります。
このセッションでは、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、ブランドや代理店向けに、Claudeを使用して以下の項目を特定するワークフローを設定する方法を紹介します。
Claudeが、あなたのアカウント（またはクライアントアカウント）全体にわたる常時稼働型の監査レイヤーとなる準備をしてください。
今すぐ登録して、セッション全体にご参加ください。 27 月 10 日午前 1 時（太平洋標準時間）/午後 XNUMX 時（東部標準時間）.
特に数十もの広告キャンペーンを管理している場合、Amazonではターゲティングの機会を逃したり、パフォーマンスの低いキーワードに過剰な費用をかけてしまったりすることがよくあります。
しかし、Claudeを使えば、無駄な支出、在庫切れのリスク、その他の隠れた損失源を明らかにする分析ワークフローを構築できるようになります。
このセッションでは、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、ブランドや代理店向けに、Claudeを使用して以下の項目を特定するワークフローを設定する方法を紹介します。
Claudeが、あなたのアカウント（またはクライアントアカウント）全体にわたる常時稼働型の監査レイヤーとなる準備をしてください。