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新形势下的护城河是什么?全链路营销要解决3件事!

4KMILES
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2023-01-16 18:23
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当下,面对瞬息万变的海外市场,中国出海企业在建立品牌与消费者之间的深度连接、广告投流以及本土化营销等方面都面临着更加复杂的挑战。
2022亚马逊广告开箱盛典围绕中国品牌面临的需求和挑战,从“广触达”、“强关联”、“显成效”、“重信任”四大维度出发,洞察品牌出海营销的全新方向。

【版权声明】:以上图片来自亚马逊广告,知识产权等相关权力皆为亚马逊广告团队所有,任何公司及个人不得擅自使用,如有转载需求,请联系版权方。Copyright @ 2023 Amazon. All rights Reserved. | 版权所有@2023亚马逊所有。保留所有权利。

在此盛典中,4KMILES副总裁廖骏先生就“广触达”全链路智能营销话题给大家做了分享。希望对大家明年的生意有所帮助。

01 今年的跨境电商有什么变化?

现在的卖家,特别是大卖家,成熟的卖家,已经经历了铺货铺账号和优化供应链精选产品这两个阶段,开始寻找新的护城河。这两年消费者购物习惯也发生了变化,家居的买家更加注重审美,对于有社交属性的产品例如玩具、电子产品等,更加注重情绪价值。因此,有前瞻性的卖家已经认同要开始建设品牌,这是一种长期主义,是新形势下的护城河。 

02 全链路品牌营销要解决的3件事

我平时走访下来,发现很多卖家虽然知道要升级,要从之前的爆品思维转向品牌思维,但是观念上还是停留在做品牌就是要烧钱;或者找了很多咨询公司、专家,但无法落地实操。

在我看来,借助亚马逊广告平台就能很好地去打造一个全链路的品牌营销。全链路这个词听上去好像很高大上,其实是多触点(和消费者接触的)、多渠道(线上线下、电脑平板手机等)、多流域(站内站外流量、社媒等)的一个系统整合。
对我们卖家来说,这里有三件事情是要去解决的:
第一个,如何通过SA(广告)提升运营效率和回报?
我和很多卖家老板聊过,如何通过高质量的广告投放带来业务增长才是关注的重点。ACOS和费比是两个关键数据。但团队在广告运营上却是比较粗放的,以人工操作为主,小伙伴们每天面对繁琐的广告设置和数据调整,纠缠在过程里,花费大量的时间和精力,且更多的时候是“经验论”。因此,如果能通过智能化的工具,解放重复的劳动,把精力转移到策略制定和运营优化,提升业务目标,这是非常有价值的。

第二个,就是如何科学衡量广告效果以做出调整?

亚马逊生态里的广告产品非常丰富。是如何正确选择广告产品和媒介渠道?如何精准触达人群并记录用户的交互行为?如何科学衡量不同广告触点或营销活动对转化的贡献?这些都是卖家比较困惑的。

最后一点,卖家的能力更多在平台运营和供应链上,缺乏品牌建设能力,无论是大到品牌定位,消费者洞察,还是具体到素材制作,拍摄视频,都希望有专业机构能提供更加精细化和本土化的服务。

03 AMC实现小时级广告数据推送
之前卖家在调整广告竞价的时候,往往是今天看前一天数据,然后决定第二天的竞价。除了在PD或者黑五网一大促的时候可能会有多次调价以外,默认情况是一天调一次。

但通过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,随时了解每一个不同的广告活动、广告组的投放带来的转化情况。

我们知道这部分数据后,就可以做针对性的调整。也就是通过一周七天,一天24小时,去做相应的广告出价比例的调整,把预算投到效果最好的时段,提升广告的ROI。
04 用SOV衡量自己品牌与竞品所占市场份额

用不同关键词,我们可以看到您的品牌和您竞对的品牌在广告的不同排位,以及不同的时间段展示位的数量对比。通过分析,您可以了解您与竞争对手在预算,竞价以及关键词上的不同策略,这对品牌维护及市场占领都相当重要。

在我们的数据定制报告里。我们把整个站内广告SP/SB/SD等不同广告类型的数据全部打通,建立了近20种指标,多维度衡量广告绩效,分别在账户和ASIN层面体现搜索广告的表现。同时结合了前面提到的关键词搜索份额数据,助力决策。
05 整体衡量各类型广告之间的因果关系
之前很多卖家都把大部分广告预算放在搜索广告上,但现在搜索广告已经不是唯一的消费者决策路径了,于是卖家也会把预算放在视频或者展示型广告上,但令人苦恼的是,如何衡量这部分广告的有效性。

通过亚马逊营销云(AMC),我们就能够整体衡量和分析解决全流域广告的数据和不断进行优化,更好地把我们前期洞察用于策略规划。

在没有使用AMC之前,所有的数据都是孤立的。像左边这张图,我们可以看到视频广告、DSP以及搜索广告带来了多少曝光,点击和购买,但是他们之前的关联和因果关系我们是无法得知的。

使用了AMC之后,所有的实践都能从用户的角度进行归因,像这个白线,我们可以知道这个用户的购买是先看了视频,再接触了DSP广告,最后在搜索广告上被转化的;看这个黄线,知道这个用户的购买是先通过搜索广告被触达,然后在二次被DSP广告触达后,第二次点击展示型广告后进行购买。

基于这些数据,我们建立了数百个User Case,从而建立了一系列分析模型,主要有:

1)搜索,展示,视频等广告之间的交互分析;

2)基于品宣、引流、转化、复购等组合的广告数据表现,进行路径触点组合分析;

3)从转化跟踪、品牌词搜索等方面进行DSP广告增量分析。

在流量竞争百舸争流的时代,拥有更多维度的决策仪表盘是脱颖而出的关键,多一个数据维度相当于多一个砝码,让胜利天平向自己倾斜。全链路数智化营销是不可逆大势。

那么,广告作为必争之地是为品牌开挂还是开盲盒?都不是。急躁猛进、开挂超车不太现实;押宝定策略、效果靠运气无异于温水煮青蛙。广告效果可归因,渠道贡献可量化才是正解

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