案例分析！如何用AMC预判品牌投入带来的销售额？
22182023-02-03 18:13
2023-02-03 18:13
2218案例一
1、卖家在亚马逊广告上的业务增长迅猛，但是品牌溢价空间不大，容易陷入价格战；
2、认可展示型推广广告和视频广告能长久建立用户认知，但对效果存在疑虑；
3、客户自己的SA广告投放团队遇到了瓶颈，期待新的广告策略和工具带来增量。
通过AMC的模型数据，能清楚看到：
1、在展示型推广广告和流媒体视频广告的共同推动下，DPVR（商品详情页转化率）对比只用展示型推广广告提高了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，对比只用展示型推广广告提高了11%，对比只用流媒体视频广告提高了54% 。
通过AMC报告分时段数据发现，在9:00AM到12:00PM这段时间的前后，CPC是较低的，ROAS是比较高的，而在该时间段内这两个数值都不是特别理想。同时我们用关键词搜索份额（Share of Voice）工具可以看到，该时段是竞争对手大量集中投放的高峰时段。
于是我们做了如下的策略调整：
案例二
客户遇到的困难：
| 如何通过AMC预判品牌投入带来的销售额？
接下来，当我们计算出了LTV数据之后，结合这个公式来预估GMV：
总预估GMV = 新客平均客单（AOV）+ 新客全生命周期客单 （ LTV ）+ 重购客户平均客单（ AOV ） - 流失客户平均客单（ AOV ）
简单来说，就是新客的价值+新客的全生命周期的价值+老客的价值-流失客户的价值。通过获新和留存的数据模型来预估GMV。
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