你真的了解AMC是什么嗎？看Flywheel如何基于亞馬遜AMC進(jìn)行營(yíng)銷數(shù)據(jù)分析

（圖片來源：圖蟲創(chuàng)意）

數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主體是消費(fèi)者，數(shù)據(jù)分析就是消費(fèi)者特性分析。

換言之，消費(fèi)者的行為路徑分析+屬性分析，是AMC所有模型的基礎(chǔ)單元，即各模型都是基于消費(fèi)者的路徑，再按照一定規(guī)則進(jìn)行聚合的數(shù)據(jù)。消費(fèi)者路徑分析得是否深入、采用何種分析角度，關(guān)系到賣家進(jìn)行用戶分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的效果。

我們知道，新客獲取的成本一般是老客維護(hù)的5倍，甚至更多。新客獲取的難度之所以那么高，有個(gè)重要原因是我們無法精確地知道新客是“怎么看廣告”，“看哪些廣告”、“什么時(shí)候看”、“點(diǎn)了哪些按鈕入口”、“是什么促使下單”等等這些細(xì)節(jié)，以致我們錯(cuò)失了很多潛在客戶。

過往，賣家在做廣告效果分析時(shí)，大多還是依賴運(yùn)營(yíng)人員的經(jīng)驗(yàn)和判斷。一方面賣家本身能夠獲取到的數(shù)據(jù)維度以及顆粒度非常有限，另一方面即使有了海量數(shù)據(jù)，也需要機(jī)器學(xué)習(xí)和算法加持，這樣才能充分挖掘出大數(shù)據(jù)的價(jià)值。因此，對(duì)于很多賣家來說，目前的卡點(diǎn)是缺乏簡(jiǎn)單有效的消費(fèi)者路徑分析方法及工具。由于分析方法不對(duì)，或缺少智能化工具，導(dǎo)致數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)難以落地，使得賣家對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值產(chǎn)生懷疑甚至誤解。

我們需要重新審視消費(fèi)者路徑的分析，建立正確、系統(tǒng)性的分析坐標(biāo)系。通過亞馬遜AMC“用戶級(jí)”、“事件級(jí)”的顆粒數(shù)據(jù)來可視化展現(xiàn)消費(fèi)者的瀏覽、點(diǎn)擊、購(gòu)買、復(fù)購(gòu)，真實(shí)的行為路徑，將洞察指導(dǎo)廣告策略，以決定該投哪些廣告、投向哪些觸點(diǎn)。

一. 消費(fèi)者路徑分析的邏輯和原理

通過對(duì)消費(fèi)者原始路徑進(jìn)行有效聚合，結(jié)合營(yíng)銷過程中遇到的難點(diǎn)問題，探索獨(dú)特的角度進(jìn)行有效分析，從而提供具有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)分析。在特定的周期里，根據(jù)不同類型路徑的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，從而分析不同類型路徑對(duì)應(yīng)的消費(fèi)者特性和現(xiàn)階段的廣告表現(xiàn)情況。

比如，以路徑首個(gè)觸點(diǎn)來進(jìn)行路徑分組，

1）分析各路徑分組其購(gòu)買用戶的行為特征，其歸因購(gòu)買的觸點(diǎn)分布，以此來了解和把握流量觸達(dá)到購(gòu)買轉(zhuǎn)化之間的規(guī)律；

2）分析各路徑分組其二次觸達(dá)的觸點(diǎn)分布，以此分析流量承接情況。

二. 消費(fèi)者路徑的分析示例

（一）對(duì)于不同觸點(diǎn)作為首次觸達(dá)，該類型路徑的效果對(duì)比分析

1. 上層流量的特點(diǎn)分析：

如下圖所示，DSP AW（Awareness）策略首次觸達(dá)的用戶，和其他路徑分組進(jìn)行對(duì)比, ROAS低+Cost per purchasers高這2個(gè)數(shù)據(jù)表現(xiàn)，說明了upper funnel的轉(zhuǎn)化成本確實(shí)較其他funnel或其他廣告產(chǎn)品高。借助AMC可以清晰看到不同觸點(diǎn)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，從而知道哪些觸點(diǎn)具有高轉(zhuǎn)化能力，哪些成本較高，以此為賣家指明廣告策略的優(yōu)化方向。

消費(fèi)者路徑是一個(gè)高級(jí)的基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)模型，通過這個(gè)方式，來了解首次觸達(dá)對(duì)應(yīng)的人群特性。但AMC的作用不僅僅是讓我們知道人群特性，它的另一個(gè)重要價(jià)值是提供了全局視角來剖析廣告策略的相互作用和績(jī)效影響，客觀量化不同觸點(diǎn)、策略的效果指標(biāo)貢獻(xiàn)。

從上面我們也可以洞察到，雖然upper funnel首次觸達(dá)的路徑，效果指標(biāo)（ROAS和購(gòu)買用戶成本）會(huì)較其他funnel觸達(dá)的高，但一旦upper funnel完成流量下沉，變成CS或CV，購(gòu)買用戶的成本會(huì)下降，對(duì)應(yīng)的廣告效果如ROAS也會(huì)有所提升。

（二）分析不同觸點(diǎn)作為首次觸達(dá)，后續(xù)的購(gòu)買歸因觸點(diǎn)分布

該方向通過可視化歸因購(gòu)買前的特定周期內(nèi)首次流量觸達(dá)的情況，了解歸因購(gòu)買的流量入口分布。

如上圖所示，首次觸達(dá)無論是哪種廣告或DSP廣告的不同funnel，后續(xù)歸因購(gòu)買中占比最大的基本都是SP，說明了其他廣告類型實(shí)實(shí)在在助力了SP的歸因轉(zhuǎn)化。

（三）分析不同觸點(diǎn)作為首次觸達(dá)，其二次觸達(dá)的觸點(diǎn)分布

該方向通過可視化首次觸達(dá)和二次觸達(dá)的流量情況，了解流量之間的承接以及不同廣告類型之間的互動(dòng)情況。您需要注意：

1）關(guān)注上層流量如AW的后續(xù)下層流量觸達(dá)情況，

2）下層流量是否被上層流量再次觸達(dá)。

如上圖所示，AW策略的二次觸達(dá)的no touch（指的是周期內(nèi)無品牌廣告的二次觸達(dá)）高達(dá)70%，需加強(qiáng)二次觸達(dá)，搶占品牌新用戶的心智。同理SB和SD首次觸達(dá)的用戶，也可根據(jù)具體情況加強(qiáng)二次觸達(dá)。可通過AMC Audience創(chuàng)建對(duì)應(yīng)人群包進(jìn)行主動(dòng)觸達(dá)。利用AMC Audience人群自定義功能，精準(zhǔn)定位被SB和SD首次觸達(dá)的用戶，你也可以把其中的“加購(gòu)人群”篩選出來，通過二次觸達(dá)將“加購(gòu)人群”轉(zhuǎn)化為“購(gòu)買人群”。

不僅如此，AMC還可以抓取Inactive Audience失活人群，也就是在過去12個(gè)月中購(gòu)買過但在過去的6個(gè)月內(nèi)沒有再次購(gòu)買的受眾群體。同時(shí)與Brand View人群，即近30天瀏覽過但未購(gòu)買的人群進(jìn)行對(duì)比。通過對(duì)這兩種人群的交集進(jìn)行精準(zhǔn)廣告投放和人群運(yùn)營(yíng)，從而來對(duì)比針對(duì)不同人群采取不同策略的轉(zhuǎn)化率的差異。從人群到轉(zhuǎn)化、從流量到銷量！跨境品牌在獲得目標(biāo)人群和提高ROI之間找尋平衡，人群標(biāo)簽的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、找到最合適的流量、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，通過AMC解決方案都可以實(shí)現(xiàn)。

無論是新品牌進(jìn)入市場(chǎng)還是大品牌擴(kuò)大領(lǐng)地，核心都是找到且找對(duì)人群。AMC基于流量和User ID 2個(gè)維度，展示DSP各層級(jí)廣告活動(dòng)的小時(shí)級(jí)表現(xiàn)，豐富了DSP廣告的數(shù)據(jù)維度，細(xì)化了DSP廣告數(shù)據(jù)的顆粒度。通過利用AMC各模型的分析，做更精確的人群匹配，為客戶找到平時(shí)忽略的，但指標(biāo)表現(xiàn)出色的人群，針對(duì)人群定向投放，帶來更高的點(diǎn)擊和瀏覽效率，可以有效幫助賣家拓圈，實(shí)現(xiàn)人群的快速累積。

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（編輯：江同）

（來源：4KMILES）

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