如何实现亚马逊业务自动化？(如何实现亚马逊业务自动化操作)
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做亚马逊必须用ERP吗
亚马逊ERP系统可以为卖家提供许多优势和帮助。以下是使用ERP系统的一些好处：
自动化流程：亚马逊ERP系统可以自动化许多重复性的任务和流程，例如订单处理、库存管理、财务核算等。这样可以节省时间和人力资源，让你可以更专注于业务的核心方面。
库存管理：亚马逊上的库存管理是非常重要的，因为及时的补货和避免断货可以提供更好的购物体验，并避免罚款和销售下降。ERP系统可以帮助你实时跟踪库存水平、设置库存警报，并与供应链进行连接，以便及时补充库存。
订单和物流管理：亚马逊ERP系统可以整合订单管理和物流管理，使你能够更好地跟踪和处理订单，并提供实时的物流信息给客户。这有助于提高客户满意度和增加重复购买率。
数据分析和报告：亚马逊ERP系统可以提供丰富的数据分析和报告功能，帮助你深入了解销售绩效、库存状况、财务数据等重要指标。这些数据可以帮助你做出更明智的决策，并优化运营策略。
需要注意的是，选择合适的亚马逊ERP系统是很重要的。你应该考虑系统的功能是否满足您的需求，是否易于使用和集成，以及价格是否合理。在选择之前，可以与多个供应商进行对比，参考其他卖家的评价和建议。
亚马逊ERP主要包含运营、供应链、财务、管理4大板块，功能主要是：广告管理、财务管理、供应链管理、订单管理、客服管理、商品管理、采购管理、仓库管理、销售管理等等。这里通过4个核心板块讲讲ERP是如何解决卖家痛点的，以积加ERP的全闭环跨境电商解决方案为例！
1、财务管理（财务精益化解决方案）
财务管理一直都是跨境卖家的一个痛点，很难精准的计算出自己的真实财务情况。而跨境erp可以帮助卖家计算全流程的财务详情，清晰地知道每一笔支出和每一笔收入。
积加ERP&金蝶ERP集成解决方案，以财务合规为原则（专业），以降本增效为目的（高效），提高跨境电商财务管理水平，提升绩效考核的合理性与及时性。积加ERP打破系统边界，统一解析前台数据，提供标准的财务核算明细数据，并打通了业务、财务之间的数据流，让业务、财务流程无缝对接，提高财务工作效率，提供数据查询接口，可以对接所有ERP，实现业财一体化。
2、供应链管理（供应链精准数字化解决方案）
跨境电商供应链涉及到很多复杂的业务，甚至还依赖线下作业，卖家经常无法精准地进行生产计划调整或补货计划，导致库存积压或者断货。
积加ERP从供应链场景出发，完美复刻线下所有流程，将智能算法应用到不同场景，把供应链业务数据精准地搬到线上，围绕着信息流（物流）、数据流、资金流这三个方面，形成从计划、采购、生产、交货、质检、发货、物流全流程闭环供应链管理，使实施过程中，单据勾稽关系严谨，环环相扣；各部门权责分明，高效协同，多维度实现可视化，可控化。
3、运营管理（运营智能化解决方案）
跨境电商运营人员一天的工作非常多，如果事事亲为，那就会把自己陷在繁杂的事物中，抽不开身。
积加ERP运营智能化解决方案，快速获取广告、销售、客服等数据报告，批量优化Listing、自动调价，并且自动生成运营日志；广告分时策略，按照规则自动调整预算，降价；帮助运营全面、多维度、深层次分析广告数据，有效优化广告，减少无效投放。精准对比不同广告表现，优化关键词，降低ACOS。
4、管理流程化（管理流程化解决方案）
各部门的协作一直以来都是卖家管理的一个痛难点，为了解决卖家各部门合作效率低、周期长、重复沟通等痛点。
积加ERP基于跨境电商业务场景为卖家构建了一体化的协同平台，帮助卖家规范各业务流程、明确各部门职责，并且支持卖家自定义审批流，各个部门人员可以基于系统开展工作，保证业务有序高效进行。
总而言之，使用亚马逊ERP系统可以提供更高效的运营和管理，帮助你在亚马逊上取得更好的业绩。尽管不是必需的，但使用ERP系统可以为你的业务增添许多优势和便利。
亚马逊ERP系统是什么如何管理亚马逊店铺
ERP系统是企业资源计划的简称，它主要是负责管理企业内部所需的业务应用。亚马逊ERP系统就是卖家管理店铺的一个工具，主要功能：有产品管理、销售管理、供应链管理、订单管理、财务管理、运营管理、库存管理等等功能，帮助亚马逊卖家更好的运营自己的店铺，提高工作效率，这些是人工远远不能做到的。
市面上的亚马逊erp系统并不少，它们的基础功能相差不多，但每个都有它们各自的特点和优势。选择的时候建议先清楚自己的需求点，对需求点去找，这样能更好地解决你的问题。在我的认知范围内简单说下选择亚马逊erp要考虑的方面：
这里通过4点来简单说下，以积加ERP为例！
1、财务管理
财务管理一直都是跨境卖家的一个痛点，很难精准的计算出自己的真实财务情况，导致有时候算出来是赚钱的，但是自己的却是亏钱的。而跨境erp系统就能很好的帮助卖家计算全流程的财务详情，让卖家清晰地知道自己每一笔支出和每一笔收入。例如积加ERP财务管理功能，为卖家提供各类财务报表和成本管理。比如利润报表、业绩报告、回款报告、成本中心、批次管理、月末加权、请付款、采购资金看板等等，做到全流程的统计分析各类财务数据，帮助卖家轻松管理财务。
2、供应链管理
亚马逊ERP库存类功能有仓位管理、货位管理、库存盘点、库存调拨、库存预警等。库存是跨境电商经营管理过程的核心点，库存保证了销售业务的正常开展，同时还占用了很大一部分的企业流动资金，管理不当，会给企业带来较大风险。要管理好库存，就需要对库存资源进行合理分配，提高库存周转率。例如积加ERP智能补货功能，一键计算未来的缺货日期以及缺货量，还会给出推荐的物流方式和最晚的补货日期供卖家参考，避免因为人工计算失误或规划不合理导致的缺货断货情况。
3、运营管理
亚马逊ERP的运营管理功能主要是帮助运营人员提升工作效率，辅助运营人员提升店铺业绩。如今多个账号运营，SKU数量持续增加已成为跨境卖家运营店铺的普遍现象，而这也让的运营工作人员的工作重复性高，工作量加大。积加ERP针对这一痛点，研发出【运营日志】功能，使用先进的RPA软件技术，模拟运营操作方式，帮助运营自动记录商品的调整动作和店铺运营表现情况等，即使在假期期间，也能轻松应对。
4、订单管理
根据各跨境电商平台做好相应的订单规则，自动化进行订单分类，分配仓库、选择对应物流等操作是帮助实现多渠道多店铺订单统一管理，帮助处理大量订单，一键发货，提高企业人效，减少错发漏发等失误。例如积加ERP，拥有销售订单、推广订单、退货订单、换货订单等订单管理功能，集中管理所有店铺订单、及时掌握商品店铺销售表现，助力精细化运营，自研出一键快速补单模块，快速锁定补货订单，加快处理速度。
好了，关于亚马逊erp就先说这么多了，大家也可以去网上搜搜这类信息，有很多介绍这块的，可以让你对亚马逊erp有个不错的认知。
亚马逊的人工智能之路
The learning machine
学习机器
The online commercial empire rests on a low-key approach to artificial intelligence
这家互联网商业帝国在人工智能的发展上选择了一条低调的路
Amazon’s six-page memos are famous. Executives must write one every year, laying out their business plan. Less well known is that these missives must always answer one question in particular: how are you planning to use machine learning? Responses like“not much” are, according to Amazon managers, discouraged.
亚马逊的六页备忘录十分出名，执行官们每年必须按要求写一页，详细阐述自己未来的商业计划。但不太出名的一点是，每一封信函必须回答一个具体的问题：你打算怎么利用机器学习？如果你的回答是“没什么可说的”，根据亚马逊管理层的说法，这种答案是不允许出现的。
Machine learning is a form of artificial intelligence(ai) which mines data for patterns that can be used to make predictions. It took root at Amazon in 1999 when Jeff Wilke joined the firm. Mr Wilke, who today is second-in-command to Jeff Bezos, set up a team of scientists to study Amazon’s internal processes in order to improve their efficiency. He wove his boffins into business units, turning a cycle of self-assessment and improvement into the default pattern. Soon the cycle involved machine- learning algorithms; the first one recommended books that customers might like. As Mr Bezos’s ambitions grew, so did the importance of automated insights.
机器学习是人工智能的一种实现途径，它主要包括特定类型的数据挖掘，主要目的是对未来趋势进行预测。1999年当杰夫·维尔克（Jeff Wilke）加入公司的时候，这一想法就开始落地了。维尔克先生是亚马逊公司的第二把交椅，他组建了一个人工智能专家组，主要负责亚马逊内部工作流程的研究，目的在于提高员工的工作效率。他将科学家们安排在各企事业部门，将不断循环的自我评价和提高过程固定为一个默认模式，很快这个循环就加入了算法；第一代算法可以向顾客推荐他们喜欢的图书。随着贝佐斯先生的野心越来越膨胀，这种全自动的算法推荐模式也显得越来越重要。
Yet whereas its fellow tech titans flaunt
其他科技巨头有什么可炫耀的
their ai prowess at every opportunity—Facebook’s facial-recognition software, Apple’s Siri digital assistant or Alphabet’s self- driving cars and master go player—Amazon has adopted a lower-key approach to machine learning. Yes, its Alexa competes with Siri and the company offers predictive services in its cloud. But the algorithms most critical to the company’s success are those it uses to constantly streamline its own operations. The feedback loop looks the same as in its consumer-facing ai: build a service, attract customers, gather data, and let computers learn from these data, all at a scale that human labor could not emulate.
科技巨头们抓住一切机会展现自己在AI方面的实力：脸书推出了面部识别软件，苹果拥有语音助手Siri，谷歌推出了无人驾驶和阿尔法Go。和这些公司相比，亚马逊在机器学习上选择了一条低调的路。Alexa（亚历克斯）是亚马逊公司推出的一项人工智能服务，它的主要竞争对手是苹果的Siri。依靠Alexa的云平台，亚马逊可以为用户提供预测服务。这款人工智能背后的算法颇具特色，它能够不断将自己的操作流程精简处理，但这款AI服务的反馈回路和其客户端AI类似：发起一项服务，吸引目标客户，收集用户信息，让计算机学习这些数据，并且处理的数据规模是人力无法企及的。
Mr Porter’s algorithms
波特先生的算法
Consider Amazon’s fulfilment centers. These vast warehouses, more than 100 in North America and 60-odd around the world, are the beating heart of its$207bn online-shopping business. They store and dispatch the goods Amazon sells. Inside one on the outskirts of Seattle, package shuttle along conveyor belts at the speed of a moped. The noise is deafening—and the facility seemingly bereft of humans. Instead, inside a fenced-off area the size of a football field sits thousands of yellow, cuboid shelving units, each six feet(1.8 meters) tall. Amazon calls them pods. Hundreds of robot shuffle these in and out of neat rows, sliding beneath them and dragging them around. Toothpaste, books and socks are stacked in a manner that appears random to a human observer. Through the lens of the algorithms guiding the process, though, it all makes supreme sense.
我们可以了解一下亚马逊的“执行中心”。它们其实是大型的仓库，在北美地区超过100座，还有60多座分布在世界各地。可以说这些仓库就是这家公司强有力的心脏，它们驱动了亚马逊价值2070亿美金的在线购物贸易。这些仓库用于存储和调配货物，亚马逊再把它们卖给顾客。位于西雅图市郊的一座仓库里，传送带以机车的速度传送着包装用品，你很难听到一点儿噪音，并且这些设施基本实现了全自动操作。在围栏围住的一个区域，一块差不多足球场大小的地方存放着一些黄色方块状货架，每一个货架的高度约为1.8米，亚马逊把它们称为“小型货仓”。这些“货仓”们整齐排列成一排，数百个机器人穿梭其中，把它们移出来又移进去。在人类看来，这些货品，比如牙膏，书籍和袜子被随机地放置在货架上，着实让人难以理解。但是在算法的引导下，这一过程又显得极其合理。
Human workers, or“associates” in company vernacular, man stations at gaps in the fence that surrounds this“robot field”. Some pick items out of pods brought to them by a robot; others pack items into empty pods, to be whirred away and stored. Whenever they pick or place an item, they scan the product and the relevant shelf with a bar-code reader, so that the software can keep track.
人类员工，或亚马逊公司所称的“人类伙伴”，主要为机器人提供辅助服务，他们的工作场所位于围栏间的站台处，围栏内部就是所谓的“机器人地带”。机器人不停地搬运小型货仓，有的员工从上面取下货物，有的又把货物放回空的货仓。但无论员工是取出还是放回，他们都会使用条形码仪对商品以及对应的货架进行扫描，这样软件系统就可以记录该商品的运行路径。
The man in charge of developing these algorithms is Brad Porter, Amazon’s chief roboticist. His team is Mr Wilke’s optimization squad for fulfilment centers. Mr Porter pays attention to“pod gaps”, or the amount of time that the human workers have to wait before a robot drags a pod to their station. Fewer and shorter gaps mean less down time for the human worker, faster flow of goods through the warehouse, and ultimately speedier Amazon delivery to your doorstep. Mr Porter’s team is constantly experimenting with new optimizations, but rolls them out with caution. Traffic jams in the robot field can be hellish.
布拉德·波特（Brad Porter）是这些算法背后的主要开发者和管理者，同时也是亚马逊公司的首席机器人科学家。他组建的团队是维尔克先生队伍的优化版本，主要服务对象是执行中心。波特先生主要关注如何缩小小型货仓间的间隙，以及如何减少人类员工在他们站台等待机器人运送货物的时间。对人类员工而言，更少以及更小的间隙意味着更短的装卸时间，更加迅速的货物运输流程，以及更加快捷的配送服务。一直以来，波特先生的团队都在对新型优化策略进行试验，但每一次的推广都十分小心谨慎，因为“机器人地带”的交通堵塞是一个非常严重和可怕的问题。
Amazon Web Services(aws) is the other piece of core infrastructure. It underpins Amazon’s$26bn cloud-computing business, which allows companies to host web- sites and apps without servers of their own.
亚马逊网络服务（AWS）是其核心基础设施的另一个组成部件。它的存在维持了亚马逊价值2600亿美元的云计算业务。利用这一网络系统，公司们可以在没有服务器的基础上开设自己的网站或开发自己的应用程序。
aws’s chief use of machine learning is to forecast demand for computation. Insufficient computing power as internet users flock to a customer’s service can engender error and lost sales as users encounter error pages.“We can’t say we’re out of stock,” says Andy Jassy, aws’s boss. To ensure they never have to, Mr Jassy’s team crunches customer data. Amazon cannot see what is hosted on its servers, but it can monitor how much traffic each of its customers gets, how long the connections last and how solid they are. As in its fulfilment centres, these metadata feed machine- learning models which predict when and where aws is going to see demand.
AWS在机器学习方面的主要用途是预测计算需求。当互联网用户涌入客户端时，计算能力缺乏就会产生很多错误，比如用户进入错误页面，交易只好被迫取消。“我们不能说我们没有存货。”安迪·杰西（Andy Jassy）是AWS的老板，他表示，为了保证这一网络系统永远不出错误，他的团队收集并分析了大量顾客的数据。虽然亚马逊方面无法得知服务器上的内容，但它可以检测到顾客获取了多少流量，他们与服务器间的连接持续了多长时间，以及这一连接的质量如何。在亚马逊公司的执行中心，机器学习模型依靠这些元数据的输入继而运转起来，这些模型的功能主要是预测AWS系统在何时何地有可能产生计算需求。
One of aws’s biggest customers is Amazon itself. And one of the main things other Amazon businesses want is predictions. Demand is so high that aws has designed a new chip, called Inferentia, to handle these tasks. Mr Jassy says that Inferentia will save
Amazon money on all the machine-learning tasks it needs to run in order to keep the lights on, as well as attracting customers to its cloud services.“We believe it can be at least an order-of-magnitude improvement in cost and efficiency,” he says. The algorithms which recognize voices and understand human language in Alexa will be one big beneficiary.
AWS最大的客户之一就是亚马逊自己。同时，亚马逊其他业务对于AWS的需求也集中在它的预测能力这一块。由于计算量巨大，研究者为AWS设计了一款新的芯片来处理这些任务，它被称为Inferentia。杰西先生表示，这款芯片将为亚马逊在机器学习的各类任务上节省不少钱，同时又能吸引更多的客户选择其云服务。杰西先生还表示“Inferentia将给公司的成本效率带来数量级的提升。”能够辨识声音，理解人类语言的Alexa将为其本身的算法发展带来无穷的好处。
The firm’s latest algorithmic venture is Amazon Go, a cashierless grocery. A bank of hundreds of cameras watches shoppers from above, converting visual data into a 3d profile which is used to track hands and arms as they handle a product. The system sees which items shoppers pick up and bills them to their Amazon account when they leave the store. Dilip Kumar, Amazon Go’s boss, stresses that the system is tracking the movements of shoppers’ bodies. It is not using facial recognition to identify them and to link them with their Amazon account, he says. Instead, this is done by swiping a bar code at the door. The system ascribes the subsequent actions of that 3d profile to the swiped Amazon account. It is an ode to machine learning, crunching data from hundreds of cameras to determine what a shopper takes. Try as he might, your correspondent could not fool the system and pilfer an item.
在算法探索方面，这家公司最新成果是亚马逊Go，它是一家不设置收银员的杂货店。店内数百台摄像头无时无刻地从上方监控着顾客行为，并将采集到的视觉数据转换成三维用户信息，这些数据的用途是跟踪顾客在拿取货品时的手臂动作。如此一来，这一算法系统就可以知道顾客拿了哪些商品，并在顾客离店时，把这些商品的账单自动发送到顾客的亚马逊账号中。迪里普·库玛（Dilip Kumar）是负责亚马逊Go项目的老板，他强调这个系统的目的是追踪顾客的身体动作，并没有使用面部识别来辨识顾客信息以连接其亚马逊账户。这个系统就是机器学习的“颂歌”，它从数百台摄像头那里采集信息，从而断定顾客究竟拿了什么。也许你打算偷拿一件商品，但这些摄像头系统可不会被轻易骗到。
Fit for purpose
量体裁衣
ai body-tracking is also popping up inside fulfilment centres. The firm has a pilot project, internally called the“Nike Intent Detection” system, which does for fulfilment- centre associates what Amazon Go does for shoppers: it tracks what they pick and place on shelves. The idea is to get rid of the hand-held bar-code reader. Such manual scanning takes time and is a bother for workers. Ideally they could place items on any shelf they like, while the system watches and keeps track. As ever, the goal is efficiency, maximizing the rate at which products flow.“It feels very natural to the associates,” says Mr Porter.
人工智能动作追踪在执行中心内部也有用武之地。亚马逊公司推出了一项试验计划，在公司内部，它被称为“耐克意图探测“系统，它在执行中心的运转原理和亚马逊Go一样：追踪货物在货架上取出和放回的轨迹。这一想法主要是为了淘汰以前的手握条形码扫描仪，因为这样的录入工作很浪费员工的时间，操作起来也十分麻烦。理想情况是，在系统的监控和追踪下，员工可以把货物放在任何货架上。亚马逊的目标总是提高效率，最大化产品的流通速率，用波特先生的话说，“我们所有人类员工都觉得这一过程十分自然。”
Amazon’s careful approach to data collection has insulated it from some of the scrutiny that Facebook and Google have recently faced from governments. Amazon collects and processes customer data for the sole purpose of improving the experience of its customers. It does not operate in the grey area between satisfying users and customers. The two are often distinct: people get social media or search free of charge because advertisers pay Facebook and Google for access to users. For Amazon, they are mostly one and the same(though it is toying with ad sales). Where regulators do raise concerns is over Amazon’s dominance in its core business of online shopping and cloud computing. This power has been built on machine learning. It shows no signs of waning.
在数据采集方面，亚马逊选择了一天十分谨慎的道路，因此，和脸书以及谷歌相比，政府相关部门对于亚马逊的审查力度要小很多，有些部分甚至可以免除。主要原因在于，亚马逊采集和处理的用户信息仅仅用于提高用户的操作体验，在满足使用者和消费者的需求之间并没有什么灰色地带。数据使用者和制造者（消费者）之间的差异通常很明显：人们能够使用社交媒体或免费的搜索引擎，那是因为广告商通过向谷歌和亚马逊支付广告费，使得他们的广告可以接触到消费者。对亚马逊而言，这两者基本上是同一个人（尽管亚马逊不是很在乎广告收益）。但亚马逊也面临一些监管层面的担忧，比如它在线上购物和云计算这两大商业领域的垄断地位。但这一地位的确立正是建立在强大的机器学习基础上的，没有迹象表明，它们处于衰退之中。
