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你真的了解AMC是什么吗？看Flywheel如何基于亚马逊AMC进行营销数据分析

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2023-11-02 11:14

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数据产生的主体是消费者，数据分析就是消费者特性分析。换言之，消费者的行为路径分析+属性分析，是AMC所有模型的基础单元，即各模型都是基于消费者的路径，再按照一定规则进行聚合的数据。消费者路径分析得是否深入、采用何种分析角度，关系到卖家进行用户分层精细化运营的效果。

我们知道，新客获取的成本一般是老客维护的5倍，甚至更多。新客获取的难度之所以那么高，有个重要原因是我们无法精确地知道新客是“怎么看广告”，“看哪些广告”、“什么时候看”、“点了哪些按钮入口”、“是什么促使下单”等等这些细节，以致我们错失了很多潜在客户。

过往，卖家在做广告效果分析时，大多还是依赖运营人员的经验和判断。一方面卖家本身能够获取到的数据维度以及颗粒度非常有限，另一方面即使有了海量数据，也需要机器学习和算法加持，这样才能充分挖掘出大数据的价值。因此，对于很多卖家来说，目前的卡点是缺乏简单有效的消费者路径分析方法及工具。由于分析方法不对，或缺少智能化工具，导致数据驱动增长难以落地，使得卖家对数据价值产生怀疑甚至误解。

我们需要重新审视消费者路径的分析，建立正确、系统性的分析坐标系。通过亚马逊AMC“用户级”、“事件级”的颗粒数据来可视化展现消费者的浏览、点击、购买、复购，真实的行为路径，将洞察指导广告策略，以决定该投哪些广告、投向哪些触点。

一. 消费者路径分析的逻辑和原理

通过对消费者原始路径进行有效聚合，结合营销过程中遇到的难点问题，探索独特的角度进行有效分析，从而提供具有指导意义的数据分析。在特定的周期里，根据不同类型路径的数据表现，从而分析不同类型路径对应的消费者特性和现阶段的广告表现情况。

比如，以路径首个触点来进行路径分组，

1）分析各路径分组其购买用户的行为特征，其归因购买的触点分布，以此来了解和把握流量触达到购买转化之间的规律；

2）分析各路径分组其二次触达的触点分布，以此分析流量承接情况。

二. 消费者路径的分析示例

（一）对于不同触点作为首次触达，该类型路径的效果对比分析

1. 上层流量的特点分析：

如下图所示，DSP AW（Awareness）策略首次触达的用户，和其他路径分组进行对比, ROAS低+Cost per purchasers高这2个数据表现，说明了upper funnel的转化成本确实较其他funnel或其他广告产品高。借助AMC可以清晰看到不同触点的数据表现，从而知道哪些触点具有高转化能力，哪些成本较高，以此为卖家指明广告策略的优化方向。

消费者路径是一个高级的基础统计模型，通过这个方式，来了解首次触达对应的人群特性。但AMC的作用不仅仅是让我们知道人群特性，它的另一个重要价值是提供了全局视角来剖析广告策略的相互作用和绩效影响，客观量化不同触点、策略的效果指标贡献。

从上面我们也可以洞察到，虽然upper funnel首次触达的路径，效果指标（ROAS和购买用户成本）会较其他funnel触达的高，但一旦upper funnel完成流量下沉，变成CS或CV，购买用户的成本会下降，对应的广告效果如ROAS也会有所提升。

（二）分析不同触点作为首次触达，后续的购买归因触点分布

该方向通过可视化归因购买前的特定周期内首次流量触达的情况，了解归因购买的流量入口分布。

如上图所示，首次触达无论是哪种广告或DSP广告的不同funnel，后续归因购买中占比最大的基本都是SP，说明了其他广告类型实实在在助力了SP的归因转化。

（三）分析不同触点作为首次触达，其二次触达的触点分布

该方向通过可视化首次触达和二次触达的流量情况，了解流量之间的承接以及不同广告类型之间的互动情况。

您需要注意：

1）关注上层流量如AW的后续下层流量触达情况，

2）下层流量是否被上层流量再次触达。

如上图所示，AW策略的二次触达的no touch（指的是周期内无品牌广告的二次触达）高达70%，需加强二次触达，抢占品牌新用户的心智。同理SB和SD首次触达的用户，也可根据具体情况加强二次触达。可通过AMC Audience创建对应人群包进行主动触达。利用AMC Audience人群自定义功能，精准定位被SB和SD首次触达的用户，你也可以把其中的“加购人群”筛选出来，通过二次触达将“加购人群”转化为“购买人群”。

不仅如此，AMC还可以抓取Inactive Audience失活人群，也就是在过去12个月中购买过但在过去的6个月内没有再次购买的受众群体。同时与Brand View人群，即近30天浏览过但未购买的人群进行对比。通过对这两种人群的交集进行精准广告投放和人群运营，从而来对比针对不同人群采取不同策略的转化率的差异。

从人群到转化、从流量到销量！跨境品牌在获得目标人群和提高ROI之间找寻平衡，人群标签的精细化运营、找到最合适的流量、实现精准投放，通过AMC解决方案都可以实现。

无论是新品牌进入市场还是大品牌扩大领地，核心都是找到且找对人群。AMC基于流量和User ID 2个维度，展示DSP各层级广告活动的小时级表现，丰富了DSP广告的数据维度，细化了DSP广告数据的颗粒度。通过利用AMC各模型的分析，做更精确的人群匹配，为客户找到平时忽略的，但指标表现出色的人群，针对人群定向投放，带来更高的点击和浏览效率，可以有效帮助卖家拓圈，实现人群的快速累积。

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