电商新赛道 - 从亚马逊 SP-API中洞察数据价值

发表时间:2021-01-27 17:22

Amazon提供了与其电商平台集成的API,通过调用API接口,可以帮助Amazon卖家快速获取Amazon平台相关的数据,目前可以使用的有旧版MWS接口和新版SP-API接口。



SELLING PARTNER API(SP-API)是基于REST的API,可帮助Amazon卖家以编程方式访问其关于商品,订单,付款,报告等的数据。使用Selling Partner API的应用程序可以提高销售效率,减少人工需求并改善对客户的响应时间,从而帮助卖方发展业务。


新旧版本的区别


与 MWS 相比,SP-API 为所有销售合作伙伴和第三方开发人员提供了更多的改良,例如基于JSON的现代化REST API设计标准,使用Amazon Login登录的OAuth2.0销售合作伙伴授权以及测试端点-最需要的MWS中的功能。除了以前在MWS中提供的所有旧功能以及为卖方提供的新API功能之外,SP-API还通过相同的API控制平面和授权机制支持针对Amazon Vendors的首个API。目前旧版逐渐停止更新,建议用户使用新版的SP-API接口。


SP-API 与 Amazon Web Services

SP-API与Amazon Web Services云平台的结合,帮助Amazon卖家打通了从电商平台获取数据并把数据归档到云平台,以及后期对数据进行分析整个流程。




SP-API->数据落盘->大数据分析->AI/ML 全过程

① 电商平台数据获取主要使用Amazon Web Services上的Lambda、DynamoDB、S3等服务,以Lambda + DynamoDB的无服务器模式与SP-API对接,能够让我们按需运行数据获取的程序,并将平台数据直接存储在DynamoDB数据库中,接着把数据转存到S3对象存储中,帮助我们进行后续的分析。


② 经过上面的过程,存储在SP-API数据(订单信息,产品信息,卖家信息),会转存到S3对象存储中,当这些业务数据到达S3中,我们可以以这些数据为基础,构建在Amazon Web Services上的“数据湖”,进而可以更轻松且经济高效地收集、存储、分析和共享见解以满足其业务需求。如下图,我们可以基于S3构建“数据湖“。


③ 在Amazon Web Services数据湖中,可以使用很多Amazon Web Services上的服务对企业数据进行分析,比如你可以使用Glue来获取并管理数据的元数据,并且能够轻松找到并访问数据,另外还可以使用 Glue DataBrew 以可视化方式丰富、清理和标准化数据,而无需编写代码。当然,你还可以使用EMR在 Amazon Web Services上构建你的大数据集群,借助 EMR,您可以用不到传统本地解决方案一半的成本运行 PB 级分析,并且其速度比标准 Apache Spark 快 3 倍以上。当对数据进行分析完之后,可以使用QuickSight 或者Athena 来对这些结构化的数据进行可视化分析和查询。


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④ 在 Amazon Web Services上,你还可以使用AI/ML(人工智能/机器学习)服务,借助数据湖构建出来的丰富数据集,进行训练、机器学习挖掘更多的信息,下图是在Amazon Web Services上的机器学习服务。




比如可以使用Amazon Sagemaker,来完成整个数据分析流程,包括打标签,数据预处理,模型构建,参数调优,可视化展示。如下图是使用Amazon Sagemaker来根据电商用户场景构建推荐系统。



也可以使用Amazon Personalize服务,开发人员可以通过机器学习 (ML) 技术来构建应用程序,从而提供实时个性化推荐,而无需 ML 专业知识。



看看电商场景下,AI/ML如何应用于整个顾客旅程。




经过以上整套流程后,我们便拥有了:


1. SP-API丰富的业务数据(订单、用户数据等)

2. 维度丰富的数据湖

3. 借助机器学习挖掘的数据洞察

4. 人工智能的推荐系统


我们电商用户通过从亚马逊 SP-API 接口中将相关业务数据抽取落盘,最终转存到S3中,进而构建数据湖模型。此举同时有助于我们对数据进行清洗、分析、挖掘等工作来驱动业务发展,以指导做出更好的决策。




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