AMAZON SELLER センターを MUSE に接続
Amazon Seller Centralレポートを Muse で設定
Adzviser は、MCP レポート ツールを通じてソース データを取得します。 Muse は、これらの結果を使用して質問に答えます。 Adzviser でソースを接続し、Muse がその接続を使用することを許可します。
Amazon Seller Centralを Adzviser に接続
Seller Central の地域を選択し、ログインして Adzviser にレポートデータを読む権限を与え、同じセラーアカウントから市場を一つ以上選択します。 Muse で使用するワークスペースにソースを追加します。
Adzviserセットアップを開く→Muse で Adzviser を承認する
開く Muse.ai 「https://mcp.adzviser.com/http でカスタム Adzviser MCP に接続できますか?」と送信します。 Adzviser カードで [接続] を選択し、Adzviser にサインインして、MCP 経由で [認証を完了] を選択します。 Museに戻ります。
https://mcp.adzviser.com/http最初の結果を確認する
Muse に Adzviser ワークスペースとそのソースのリストを要求します。ワークスペースを選択し、セラーアカウントと選択したマーケットプレイスを確認します。分析を拡張する前に、既知の期間の小さなレポートを要求します。
Adzviser レポート接続は読み取り専用です。分析用のデータを取得できます。ソースレコードやキャンペーンを編集することはできません。
まず試したいAMAZON SELLER Centralレポート
マーケットプレイスによる製品売上の変化を説明する
確認できるレポートを作成する
マーケットプレイスを1つ選び、本日を除く直近30日間と、その前の30日間を比較してください。注文ベースの商品売上と注文数量を取得し、取得可能な商品別の詳細は別の表にまとめてください。販売数量と売上金額の推移が異なる商品を特定してください。どの比較でも通貨とマーケットプレイスを明示してください。
注文と発送の計測を組み合わせることを避ける
注文売上は購入活動,発送売上は実現活動を表す。これらは異なる日付に属し、2つの独立した収益流を形成しない。同様の単位変化なしの販売価値の変化は,価格や製品ミックスを検討する理由であり,原因の証拠ではない。
店舗結果と広告を別々に比較する
Amazon Ads が接続されている場合、Muse にマッチするマーケットプレイスの広告費用と帰属回収の二番目の表を要求します。この表を使って、広告と店舗売上の関係に関する質問を構築します。同時に、異なる帰属と商業の定義を保持します。
このレポートの指標: Ordered product sales; Units ordered; Shipped product sales; Units shipped.
関連する内訳: Marketplace country; Product name.
ここで挙げた項目は分析の出発点です。すべての組み合わせを1つのレポートで取得できるとは限りません。レポートの集計レベルが異なる場合は分けてリクエストしてください。その他の項目は、 完全なフィールドカタログ でご確認ください。
MUSEにコピー
最初の Amazon Seller Central分析を実行
接続後にこれを貼り付けます。質問に合わせて期間や研究テーマを変更し、結果を取得する前にMuseに選択を確認させます。
Adzviserを使ってAmazon Seller Centralを分析してください。ワークスペースの一覧を表示し、接続済みのどの販売者アカウントと対象マーケットプレイスを使うか確認してください。マーケットプレイスを1つ選び、本日を除く直近30日間と、その前の30日間を比較してください。注文ベースの商品売上と注文数量を取得し、取得可能な商品別の詳細は別の表にまとめてください。販売数量と売上金額の推移が異なる商品を特定してください。どの比較でも通貨とマーケットプレイスを明示してください。対応するレポートで次の指標を使用してください:Ordered product sales, Units ordered, Shipped product sales, Units shipped。内訳に使う項目:Marketplace country, Product name。組み合わせて取得できる項目を確認し、集計レベルごとに表を分けてください。実際のレポート対象日または観測期間を明記してください。根拠となるデータ行を示し、結論を簡潔にまとめたうえで、次に調べることを1つ提案してください。欠損データを明示し、観測された変化と考えられる原因を区別してください。
