API de l’ensemble de données de ventes TVOD

API de l’ensemble de données de ventes TVOD

Dernière mise à jour 2026-06-29

L’ensemble de données de ventes TVOD fournit des données de vente au niveau des transactions pour votre activité de vidéo à la demande transactionnelle (TVOD) Prime Video. Chaque enregistrement représente une transaction terminée (achat ou location). Les données sont fournies sous forme de journal des modifications en mode Ajout uniquement via l’API Slate Datasets, ce qui vous donne une flexibilité totale pour créer des analyses personnalisées et calculer des indicateurs adaptés aux besoins de votre entreprise.

Principaux avantages

  • Des informations plus rapides : les données sur les ventes sont regroupées plusieurs fois par jour, la plupart des transactions étant effectuées dans les 9 heures suivant leur achèvement.
  • Séparation des coûts et des ventes : les signaux de vente arrivent par lots de 4 heures ; les informations sur les coûts (net_cogs) sont actualisées quotidiennement, afin que vous receviez des signaux de revenus le plus rapidement possible.
  • Cohérence : mise en forme normalisée pour tous les territoires dans une source unique.
  • Ingestion simplifiée : modèle de journal des modifications en mode Ajout uniquement avec un modèle Upsert simple pour une ingestion automatique et sans intervention.
  • Granularité au niveau des transactions : accédez aux données individuelles au niveau des commandes pour optimiser les analyses personnalisées, le suivi des performances au niveau des titres et les intégrations de systèmes internes.
  • Intégration flexible : intégrez les données de vente TVOD à vos systèmes internes, à vos entrepôts de données et à vos outils de BI.

Fonctionnalité

API Slate Datasets

Type d’accès

Programmatique (API REST)

Idéal pour

Pipelines automatisés, rapports d’entreprise, analyses personnalisées

Authentification

Profil de sécurité du service Connexion avec Amazon (LWA)

Format de données

Fichiers CSV (compressés au format gzip)


Premiers pas

Pré-requis

  • Partenariat actif avec Prime Video TVOD
  • Un profil de sécurité du service Connexion avec Amazon (LWA)
  • ID client enregistré auprès de votre gestionnaire de compte de contenu (CAM)
  • Un code d’autorisation pour demander un jeton
  • Un jeton d’authentification LWA valide pour toutes les demandes d’API

Configuration de l’authentification
Pour récupérer des ensembles de données, vous devez d’abord intégrer la suite d’API « Datasets ». Vous trouverez plus de détails ici.

Points de terminaison de l’API

Points de terminaison de détection
Utilisez ces points de terminaison pour rechercher les numéros de votre compte et de votre contrat par programmation :

Point de terminaison

Retours

GET /v2/accounts

Liste des comptes Slate auxquels vous pouvez accéder

GET /v2/accounts/{ACADIA_ID}

Secteurs d’activité disponibles (par exemple, canaux, transactions)

GET /v2/accounts/{ACADIA_ID}/transactions

Liste des numéros de contrat TVOD associés à votre compte

GET /v2/accounts/{ACADIA_ID}/transactions/{CONTRACT_ID}/datasets

Ensembles de données disponibles pour un contrat

Récupération de fichiers d’ensembles de données
Utilisez ce point de terminaison pour récupérer des liens vers les fichiers d’ensembles de données de transactions pour votre contrat :

Paramètres de requête

Paramètre

Description

ACADIA_ID

Votre numéro de compte Slate. Trouvez-le à l’aide de GET /v2/accounts.

CONTRACT_ID

Votre numéro de contrat TVOD.

startDateTime

Définie sur la dernière fois que vous avez collecté des données. Format : YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ (UTC).

endDateTime

Définie sur l’heure actuelle. Format : YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ (UTC).

limite

Maximum de 1 000 liens par page.

Ce point de terminaison renvoie des liens vers des fichiers CSV téléchargeables (compressés au format gzip) qui contiennent les journaux de transactions, et non les transactions directement.

Pagination
Toutes les réponses sont paginées. Utilisez les paramètres de requête suivants pour parcourir les résultats :

Paramètre

Par défaut

Description

limite

10

Nombre de documents renvoyés par page. Maximum de 1 000.

offset

0

Nombre de pages à ignorer.

Toutes les réponses paginées comportent les champs suivants :

Champ

Description

total

Nombre total de documents sur toutes les pages.

next

L’URL de la page suivante. La valeur est nulle si elle figure sur la dernière page.

Modèle de données

Concepts clés

Concept

Description

Transaction

Un événement de commande terminé (achat ou location). Chaque transaction est identifiée par un order_item_id unique.

Modèle de journal des modifications

Les données sont en mode ajout uniquement. Si les attributs d’un enregistrement changent (par exemple, un coût arrive), un nouvel enregistrement est publié avec le même order_item_id mais un last_update_time_utc plus récent.

Clé primaire

order_item_id est l’identifiant unique de chaque transaction. Effectuez toujours la déduplication sur ce champ.

Coût par rapport à Ventes

Les données de vente arrivent par lots de 4 heures. Les coûts (net_cogs) sont actualisés quotidiennement, de sorte que les enregistrements sont mis à jour avec le coût lorsqu’ils sont disponibles.

Actualité des données

Attribut

Cible

Livraison des données de vente

Toutes les 4 heures (par lots)

Actualisation des coûts (net_cogs)

Toutes les 24 heures

Latence de bout en bout

Environ 9 heures entre la transaction et la disponibilité des données

Conservation des données

Maximum de 2 ans

Exactitude des données

Attribut

Détails

Source de vérité

Les résultats et les états financiers restent la dernière source de vérité pour les paiements et les coûts.

Écart attendu

Des écarts mineurs peuvent exister en raison de nuances entre la date et l’heure et de différences d’agrégation par rapport aux rapports financiers/sur les redevances.

Portée

Commandes finalisées au moment de la transaction pour le suivi des performances. Ne remplace pas les rapports financiers ou les rapports sur les redevances.

Cet ensemble de données est conçu pour un suivi plus rapide et continu des performances. Attendez-vous à une légère variation par rapport aux rapports financiers (par exemple, le résumé du niveau quotidien d’ASIN vidéo) en raison des nuances entre la date et l’heure et des différences d’agrégation. Il s’agit d’un comportement normal et non d’un problème de qualité des données.

Définitions des données

Champs principaux
Le tableau suivant décrit tous les champs disponibles dans l’ensemble de données transactions_event_log :

Nom du champ

Type

Nullable

Description

Exemple

order_item_id

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Identifiant unique pour chaque transaction. Clé primaire pour la déduplication.

ABC123XYZ

transaction_datetime_utc

HORODATAGE

Non

Heure de la transaction en UTC.

2026-01-14T00:04:41.575

transaction_datetime_local

HORODATAGE

Non

Heure de la transaction dans le fuseau horaire local.

2026-01-14T01:04:41.575

pv_title_id

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Identifiant de titre unique.

tt1234567

content_type

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Type de contenu acheté.

Film, épisode télévisé, saison télévisée

purchase_type

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Indicateur d’achat ou de location.

EST (achat), VOD (location)

content_quality

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Niveau de qualité vidéo.

SD, HD, UHD

territoire

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Code territoire.

US, GB, DE, JP, AU

device_class

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Oui

Catégorie d’appareil.

Fire TV, mobile, Web

title_name

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Nom du titre.

The Great Adventure

devise

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Non

Code de devise ISO 4217

USD, EUR, JPY

vendor_sku

CHAÎNE DE CARACTÈRES

Oui

SKU fourni par le partenaire.

WB-MOV-001

net_cogs

VALEUR DÉCIMALE

Oui

Coût net des biens vendus, hors taxes. S’actualise tous les jours. Peut être NULL au départ.

4,99

net_revenue

VALEUR DÉCIMALE

Non

Revenu net, hors taxes.

14,99

create_time_utc

HORODATAGE

Non

Heure de création de l’enregistrement en UTC.

2026-01-14T01:39:06.619

last_update_time_utc

HORODATAGE

Non

Enregistrez l’heure de la dernière mise à jour. Utilisée pour la logique de déduplication.

2026-01-14T01:39:06.619

Remarques sur les champs
Les champs suivants présentent des caractéristiques comportementales importantes que les partenaires doivent connaître :

Champ

Calcul/Logique

Remarques

net_cogs

S’actualise quotidiennement

Peut initialement apparaître comme NULL ou 0 ; mise à jour dans les 24 heures suivant la réception des coûts.

last_update_time_utc

C’est l’horodatage le plus récent qui compte

Lorsque plusieurs enregistrements existent pour le même order_item_id, ne conservez que l’enregistrement contenant le dernier last_update_time_utc.

territoire

Ensemble de données unique pour tous les territoires

Aucun fichier par territoire ; filtrez par code de territoire si nécessaire.

purchase_type

Valeurs d’énumération fixes

EST = Vente électronique (achat permanent). VOD = location limitée dans le temps.

Déduplication

Aperçu
L’ensemble de données s’appuie sur un modèle de journal des modifications. Lorsqu’un enregistrement est mis à jour (par exemple, lorsque les coûts arrivent), une nouvelle version est publiée avec le même order_item_id et un last_update_time_utc plus récent. Pour conserver des données précises, appliquez toujours une logique de déduplication avant d’écrire des enregistrements vers votre destination.

Requête de déduplication
Utilisez le modèle SQL suivant pour dédupliquer et ne conservez que la dernière version de chaque transaction :

Modèle Upsert
Utilisez ce modèle pour gérer une table locale avec l’état le plus récent de chaque transaction :

Pipeline ETL

Aperçu
Suivez ce processus en 4 étapes pour créer un pipeline d’ingestion fiable et automatisé pour les données de vente de TVOD.

Étapes du pipeline

  1. Collecte initiale des données :collectez tous les fichiers de votre contrat dans les délais souhaités à l’aide du point de terminaison de l’API. Téléchargez tous les fichiers renvoyés. Chaque fichier contient des enregistrements de transactions au format CSV (compressé au format gzip).
  2. Déduplication : lorsque plusieurs enregistrements existent pour le même order_item_id lors du traitement de plusieurs jours de données, ne conservez que le dernier enregistrement last_update_time_utc à l’aide de la requête de déduplication de la Section 6.2.
  3. Upsert vers la destination : fusionnez les enregistrements dédupliqués dans votre table de destination en utilisant order_item_id comme clé. Consultez le modèle Upsert dans la section 6.3.
  4. Traitement incrémentiel : pour les chargements de données continus, définissez startDateTime sur l’heure de la dernière collecte et endDateTime sur l’heure actuelle. Traitez tous les fichiers renvoyés et faites « Upsert » dans votre destination.

Définissez les paramètres suivants pour les exécutions incrémentielles :

Cadence d’ingestion recommandée

Recommandation

Détails

Cadence recommandée

Toutes les 4 à 6 heures pour rester aussi à jour que possible.

Stratégie de traitement incrémentiel

Définissez startDateTime sur le dernier horodatage récupéré et endDateTime sur l’heure actuelle. Traitez tous les fichiers renvoyés.

Consommateurs quotidiens/hebdomadaires

Si vous effectuez des collectes tous les jours ou toutes les semaines, assurez-vous de traiter tous les fichiers pendant toute la période afin d’éviter de manquer des enregistrements.

Heure de début recommandée

Pour les tâches quotidiennes, commencez à 1 h UTC pour enregistrer les tâches terminées la veille.

Exemples de requêtes

Utilisez ces modèles SQL pour vous familiariser avec les cas d’utilisation courants de l’analytique. Remplacez [START_DATE], [END_DATE] et [X] par les valeurs souhaitées.

Les X meilleurs titres par chiffre d’affaires sur une période donnée

Total des recettes par type d’achat

Résumé des ventes quotidiennes

Recettes par territoire

Normes de qualité

Objectifs de qualité des données

Dimension de qualité

Cible

Mesure

Exhaustivité

> 99 % des transactions enregistrées

Comparaison avec les rapports financiers

Respect des délais

Environ 9 heures de latence de bout en bout

Délai entre la transaction et la disponibilité des données

Cohérence

Format normalisé unique

Tous les territoires dans un seul ensemble de données

Limitations connues

Limite

Description

Impact

Retard dans l’établissement des coûts

net_cogs s’actualise quotidiennement, pas en temps réel.

Les enregistrements peuvent initialement afficher un coût NULL ou 0 ; les mises à jour sont effectuées dans les 24 heures.

Conservation des données

Maximum de 2 ans de données historiques.

Les demandes dont l’horodatage remonte à plus de 2 ans ne donneront aucun résultat.

Expiration du jeton

Les jetons d’accès au service LWA expirent au bout d’une heure.

Doit implémenter une logique d’actualisation des jetons pour un accès ininterrompu.

Livraison basée sur des fichiers

L’API renvoie des liens vers des fichiers, et non des lignes de données directes.

Nécessite une étape de téléchargement dans votre pipeline avant le traitement.

Écart financier

Différences mineures par rapport aux rapports financiers/sur les redevances.

Comportement attendu dû à une nuance entre la date et l’heure ; il ne s’agit pas d’un problème de qualité des données.

Foire aux questions

Toujours besoin d’aide?

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