清晰归因+量化贡献！AMC分析模型开创最佳增长策略方法论
3891随着亚马逊营销竞争日益激烈，品牌卖家对于精细化运营所需的数据支持日渐迫切。为了给品牌卖家提供全方位的营销数据支持，亚马逊推出了具有划时代意义的营销数据解决方案——Amazon Marketing Cloud（AMC），标志着亚马逊营销从黑盒子时代迈向白盒子时代。
01 品牌卖家的营销痛点
1、如何通过大量的数据建模分析，更清晰地监测不同广告形式的投放效果，了解海外消费者的喜好和行为习惯？
2、无法量化用户数字旅程每个节点贡献，客观归因效果。消费者在一次完整的数字旅程中可能会与好几个营销活动产生交互，那么，品牌如何通过更清晰科学的方式评估不同渠道、广告的影响价值呢？
3、无法清晰描绘用户最佳转化路径，如一部分人群同时被DSP和SP触达，最终购买的人的路径是怎样的？没有购买的人又在哪里跳出了呢？
4、无法真正建立全域营销的模型体系，有个概念但还是不知道具体怎么做，陷入增长黑盒的迷雾中。仅凭单个广告活动，割裂的局部数据去“拍脑袋”调整策略。
02 针对这些痛点的解决方案
4KMILES亚马逊AMC线上营销数据系统可以很好地解决这些难题！通过对不同渠道、不同广告类型的营销数据进行自动化分析，在线生成可视化数据报告，量化渠道价值，明确转化路径，辅助给出最优预算投入组合，为营销策略调整提供有力的数据支撑，实现“看得清”的增长。
/ 什么是AMC? /
AMC是一个安全的基于云的数据处理解决方案，可以在数据隐私安全的环境下为品牌主提供完善的媒介分析，它是一种整体衡量和分析亚马逊生态广告效果的解决方案。
AMC打破了亚马逊各广告数据独立分隔的壁垒，基于用户和事件层级的超细颗粒度数据，提供全链路的用户购物行为路径数据，卖家可清晰了解到其各类型广告之间的相互作用、用户在整个数字旅程中与品牌的交互情况等。
/ AMC的主要功能和优势 /
1、超细颗粒度数据卖家从亚马逊广告后台(SP）或DSP后台只能分别看到单一广告渠道、按天整合的数据，而AMC数据颗粒度可以精细到用户层级（UserID)，并且可以看到日志级别 (log-level) 的数据，针对每一次曝光的所有信息都会被记录。
2、灵活性强、透明度高的跨渠道数据AMC构建在亚马逊网络服务Amazon Web Services (AWS) 之上。在这个保护隐私的安全专用云环境中，可以轻松跨越多个匿名数据集进行分析，生成汇总报告，帮助卖家作出更精准的营销决策。AWS本身的安全性、合规性以及作为一种基础设施的大数据分析和管理能力将保障AMC的高效运行。
3、支持定制化分析，可自定义的归因模型
AMC最重要的一个功能和优势，就是可以添加自己的数据集，进行完全自定义的数据分析，包括各个渠道的策略调整、效果分析、转化路径分析、转化窗口分析等等。这相当于开发自定义归因模型，您可以创建自定义受众，比如添加曾经访问过你网站的人，看看这些人是否也接触过亚马逊广告或在亚马逊网站上购买过商品。
【转化路径跟踪、分析】分析消费者购买前不同广告触达的顺序展现各类广告在整个用户旅程不同节点的影响情况可分析出DSP对购买的贡献
由于AMC的数据集是以事件为单位，这意味着AMC数据集中的每一行都代表了受众与广告的互动。因此，品牌主可以通过衡量自定义的不同广告组合的曝光情况来评估转化率，而不再通过单个活动来衡量转化效果。这个是和亚马逊广告报表的重要区别。
4、多渠道归因，科学量化贡献
很多时候各渠道、各类型广告是否有效并不总是很清楚。如果没有多渠道归因，通常最后触达的广告活动会获得转化的全部功劳，但是，通过AMC的数据清洗，卖家可以看到完整的用户旅程，并为该旅程中的任何接触点分配权重以衡量它们的贡献。
【广告交互分析】分析不同类型广告的ROAS、获得访问成本等指标以衡量不同DSP策略对详情页浏览率、购买率的影响
5、小时级广告数据推送
通过AMC系统，卖家可以查看每小时的广告曝光量、点击量、广告花费、广告订单和广告销售额等数据，随时了解不同广告活动、广告组的投放带来的转化情况。
CPC在凌晨的时候，尤其是点击比较少的时候，反倒竞争比较大。因为很多卖家现在是不做分时调价的，这样很可能预算刚重设，然后系统就开始猛花。通过系统可以看到ACOS在一天的分布，哪个时间段ACOS表现最好。
基于这些数据洞察就可以做实际应用。通过一周7天，一天24小时，去做相应的广告出价比例的调整，把预算投在效果最好的时段，提升广告的ROI。
【分时分析-归因转化】展示广告不同时段的流量和转化数据用于筛选出最佳时间段以进行广告分时调整
03 案例分析（户外服饰）
/ 客户遇到的挑战 /
• 卖家在亚马逊业务增长迅猛，但是品牌溢价空间不大，容易陷入价格战；
• 认可展示型广告和视频广告，能长久建立用户认知，但对效果存在疑虑；
• 客户的内部搜索广告团队遇到了瓶颈，期待新的广告策略和工具带来增量。
【自定义归因分析】衡量不同广告转化贡献，了解哪些渠道最有效，制定科学预算分配
/ 解决方案 /
• 通过DSP进行程序化广告投放，除了站内自定义素材之外，增加流媒体视频广告扩充上层流量；
• 广告投放的人群策略里加入更加广泛的LifeStyle(生活方式）人群；
• 通过AMC建立对于广告投放之后的数据模型分析，进行广告策略优化调整，同时给与公司管理层可信的数据归因分析报告。
/ 数据表现 /
• 在展示广告和流媒体电视广告的共同推动下，DPVR（商品详情页浏览率）对比只用展示广告提高了37%，对比只用流媒体视频广告提高了101%；
• 在Purchase Rate（购买率）维度上，对比只用展示广告提高了11%，对比只用流媒体视频广告提高了54%；
• 基于AMC对数据建模分析，客户被站内搜索广告和展示广告同时触达后，对比仅被搜索广告触达，购买率接近 2x 增长，对比仅被展示广告触达，购买率接近4x 增长。
流量竞争白热化，品牌要基于用户链路洞察，以数据捕捉用户行为，以用户视角布局广告场景。无论是产品升级还是品牌转型，都是一场拉近消费者距离的争夺战。
好消息！对于4KMILES-DSP业务的签约客户，将自动获得免费AMC分析资格哦~
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随着亚马逊营销竞争日益激烈，品牌卖家对于精细化运营所需的数据支持日渐迫切。为了给品牌卖家提供全方位的营销数据支持，亚马逊推出了具有划时代意义的营销数据解决方案——Amazon Marketing Cloud（AMC），标志着亚马逊营销从黑盒子时代迈向白盒子时代。
01 品牌卖家的营销痛点
1、如何通过大量的数据建模分析，更清晰地监测不同广告形式的投放效果，了解海外消费者的喜好和行为习惯？
2、无法量化用户数字旅程每个节点贡献，客观归因效果。消费者在一次完整的数字旅程中可能会与好几个营销活动产生交互，那么，品牌如何通过更清晰科学的方式评估不同渠道、广告的影响价值呢？
3、无法清晰描绘用户最佳转化路径，如一部分人群同时被DSP和SP触达，最终购买的人的路径是怎样的？没有购买的人又在哪里跳出了呢？
4、无法真正建立全域营销的模型体系，有个概念但还是不知道具体怎么做，陷入增长黑盒的迷雾中。仅凭单个广告活动，割裂的局部数据去“拍脑袋”调整策略。
02 针对这些痛点的解决方案
4KMILES亚马逊AMC线上营销数据系统可以很好地解决这些难题！通过对不同渠道、不同广告类型的营销数据进行自动化分析，在线生成可视化数据报告，量化渠道价值，明确转化路径，辅助给出最优预算投入组合，为营销策略调整提供有力的数据支撑，实现“看得清”的增长。
/ 什么是AMC? /
AMC是一个安全的基于云的数据处理解决方案，可以在数据隐私安全的环境下为品牌主提供完善的媒介分析，它是一种整体衡量和分析亚马逊生态广告效果的解决方案。
AMC打破了亚马逊各广告数据独立分隔的壁垒，基于用户和事件层级的超细颗粒度数据，提供全链路的用户购物行为路径数据，卖家可清晰了解到其各类型广告之间的相互作用、用户在整个数字旅程中与品牌的交互情况等。
/ AMC的主要功能和优势 /
1、超细颗粒度数据卖家从亚马逊广告后台(SP）或DSP后台只能分别看到单一广告渠道、按天整合的数据，而AMC数据颗粒度可以精细到用户层级（UserID)，并且可以看到日志级别 (log-level) 的数据，针对每一次曝光的所有信息都会被记录。
2、灵活性强、透明度高的跨渠道数据AMC构建在亚马逊网络服务Amazon Web Services (AWS) 之上。在这个保护隐私的安全专用云环境中，可以轻松跨越多个匿名数据集进行分析，生成汇总报告，帮助卖家作出更精准的营销决策。AWS本身的安全性、合规性以及作为一种基础设施的大数据分析和管理能力将保障AMC的高效运行。
3、支持定制化分析，可自定义的归因模型
AMC最重要的一个功能和优势，就是可以添加自己的数据集，进行完全自定义的数据分析，包括各个渠道的策略调整、效果分析、转化路径分析、转化窗口分析等等。这相当于开发自定义归因模型，您可以创建自定义受众，比如添加曾经访问过你网站的人，看看这些人是否也接触过亚马逊广告或在亚马逊网站上购买过商品。
【转化路径跟踪、分析】分析消费者购买前不同广告触达的顺序展现各类广告在整个用户旅程不同节点的影响情况可分析出DSP对购买的贡献
由于AMC的数据集是以事件为单位，这意味着AMC数据集中的每一行都代表了受众与广告的互动。因此，品牌主可以通过衡量自定义的不同广告组合的曝光情况来评估转化率，而不再通过单个活动来衡量转化效果。这个是和亚马逊广告报表的重要区别。
4、多渠道归因，科学量化贡献
很多时候各渠道、各类型广告是否有效并不总是很清楚。如果没有多渠道归因，通常最后触达的广告活动会获得转化的全部功劳，但是，通过AMC的数据清洗，卖家可以看到完整的用户旅程，并为该旅程中的任何接触点分配权重以衡量它们的贡献。
【广告交互分析】分析不同类型广告的ROAS、获得访问成本等指标以衡量不同DSP策略对详情页浏览率、购买率的影响
5、小时级广告数据推送
通过AMC系统，卖家可以查看每小时的广告曝光量、点击量、广告花费、广告订单和广告销售额等数据，随时了解不同广告活动、广告组的投放带来的转化情况。
CPC在凌晨的时候，尤其是点击比较少的时候，反倒竞争比较大。因为很多卖家现在是不做分时调价的，这样很可能预算刚重设，然后系统就开始猛花。通过系统可以看到ACOS在一天的分布，哪个时间段ACOS表现最好。
基于这些数据洞察就可以做实际应用。通过一周7天，一天24小时，去做相应的广告出价比例的调整，把预算投在效果最好的时段，提升广告的ROI。
【分时分析-归因转化】展示广告不同时段的流量和转化数据用于筛选出最佳时间段以进行广告分时调整
03 案例分析（户外服饰）
/ 客户遇到的挑战 /
• 卖家在亚马逊业务增长迅猛，但是品牌溢价空间不大，容易陷入价格战；
• 认可展示型广告和视频广告，能长久建立用户认知，但对效果存在疑虑；
• 客户的内部搜索广告团队遇到了瓶颈，期待新的广告策略和工具带来增量。
【自定义归因分析】衡量不同广告转化贡献，了解哪些渠道最有效，制定科学预算分配
/ 解决方案 /
• 通过DSP进行程序化广告投放，除了站内自定义素材之外，增加流媒体视频广告扩充上层流量；
• 广告投放的人群策略里加入更加广泛的LifeStyle(生活方式）人群；
• 通过AMC建立对于广告投放之后的数据模型分析，进行广告策略优化调整，同时给与公司管理层可信的数据归因分析报告。
/ 数据表现 /
• 在展示广告和流媒体电视广告的共同推动下，DPVR（商品详情页浏览率）对比只用展示广告提高了37%，对比只用流媒体视频广告提高了101%；
• 在Purchase Rate（购买率）维度上，对比只用展示广告提高了11%，对比只用流媒体视频广告提高了54%；
• 基于AMC对数据建模分析，客户被站内搜索广告和展示广告同时触达后，对比仅被搜索广告触达，购买率接近 2x 增长，对比仅被展示广告触达，购买率接近4x 增长。
流量竞争白热化，品牌要基于用户链路洞察，以数据捕捉用户行为，以用户视角布局广告场景。无论是产品升级还是品牌转型，都是一场拉近消费者距离的争夺战。
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