亚马逊营销云(AMC)

    在数字化营销时代，凭借大数据的分析与洞察，营销活动中各类媒体的投放效果、不同用户的接触习惯，以及对同一数据从多角度进行的解读，都可能得出截然不同的分析结果。

    对于中国出海企业和卖家而言，利用大量数据进行建模分析，以更清晰地监测各类广告形式的投放效果、了解海外消费者的喜好和行为习惯，正在受到越来越多的关注和重视，尤其是在复杂的广告归因逻辑中愈加明显。以亚马逊的广告生态为例，假设某位消费者先是浏览了SP搜索广告，接着又看了DSP投放的展示广告，最终在搜索广告中完成了购买，这种转化应该如何归算呢？或者，尽管亚马逊站内和站外的广告都在投放，但如何合理分配广告费用以实现最佳的转化效果仍然是一个难题。

   针对这一系列营销痛点，亚马逊广告推出了亚马逊营销云（Amazon Marketing Cloud，简称AMC），这是一种综合衡量和分析亚马逊生态内广告效果的解决方案。其目的是帮助卖家和营销人员通过更为多维和细致的数据分析，评估搜索广告、展示广告、视频广告以及OTT电视广告等不同媒体渠道的营销效果。

     此外，AMC是建立在亚马逊网络服务（Amazon Web Services, AWS）之上的，这使其能够为广告客户提供高度灵活和透明的跨渠道数据，进而帮助他们做出更精准的营销决策。

一、AMC具体是如何运行工作的？

    Amazon Marketing Cloud 旨在保护最终客户的隐私，因此它仅返回汇总分析。Amazon Marketing Cloud 永远不会返回任何个人用户数据。

    为了保护客户隐私，所有聚合必须至少包含一百名用户。广告商无法直接访问亚马逊广告事件级数据。聚合最低数量的用户可为广告商提供重要且可操作的报告，同时保护最终客户的隐私。

     此外，目前AMC主要通过开放的API和用户界面（UI）为用户提供数据汇集与分析功能。除了亚马逊广告活动的关键指标，如展示量、点击量和转化率等，用户还可以导入自己的数据集。通过AMC报告，卖家能够进一步分析广告数据表现，从而在每个跨渠道营销投放中做出更明智的决策。

二、AMC的主要功能及优势有哪些？

     AMC最显着的一个功能和优势在于能够根据卖家或广告主的广告目标、策略和渠道进行完全个性化的数据分析。这包括对各个渠道的广告运营策略调整、效果分析、转化路径分析、转化窗口分析等的支持。同时，用户还可以开发自定义的归因模型，以帮助他们更清楚地识别在广告投放过程中，哪个渠道或形式对目标受众的影响最大。

     下面我将结合实际案例探讨不同维度的数据分析的意义。

1、最佳广告频次分析模块

    分析广告频次对于广告点击率的关系，根据不同产品在投放不同阶段的表现，随时调整广告设置，优化整体投放表现。

     如上图所示，该图为某个客户在转化阶段的投放表现，第一次广告曝光后转化率处于最高水平，随着曝光次数增多转化率同步减少，并在第5次曝光后大幅度减少。也就是说，在转化阶段，受众被触达控制在6次之内转化效果相对较好。

     在考虑阶段的投放目标主要是吸引潜在消费者了解产品和品牌，所以我们以DPVR (到达DPV的转化率) 作为主要考核目标。上图数据分析中同样出现第一次曝光获得最高DPVR，随着次数增多转化率逐步减弱。可以发现，在考虑阶段受众被触达4/3次以内广告投放效率更高。

2、转化路径分析

转化全路径分析

    转化路径分析的主要目的是观察消费者从广告曝光到购买的全过程，以理解他们在不同阶段和渠道的偏好与行为，从而分析各渠道在不同时间节点对转化的影响力。

    以在亚马逊下单购买为例，通过AMC的转化路径分析，从右向左看可以发现，对该品牌客户而言，在亚马逊下单的消费者，其实也会经常出现在新闻、电子邮件、娱乐网站以及其他app等平台。这表明在广告投放时，应布局亚马逊站内外的多渠道，以全面覆盖更多目标受众，扩大流量入口。

用户转化数据

    在日常运营中，我们发现许多客户过于关注Retargeting阶段的投放，而忽视了完整消费链路的流量渗透。客户案例分析表明，覆盖消费者从认知到考虑再到转化的全流程，长期来看整体转化率明显高于仅关注某一或两个阶段。

    通过AMC转化全路径分析，我们可以识别消费者集中路径，及时调整预算比例。持续分析不同人群包和广告位的影响，对投放链条进行数据追踪，实现效果转化归因，从而提升广告精准度。

3、转化窗口分析

转化窗口分析

     通过转化窗口分析，我们可以了解消费者在广告曝光后的转化时间段。分析显示，广告对用户的影响效果是递减的。因此，需要根据结果及时调整不同投放天数的人群包的竞价设置，以最大化曝光率并提升转化效果。

4、跨渠道广告数据分析

正如文章开头提到的，许多卖家常常困惑于广告预算的分配、不同渠道的有效配合及亚马逊的飞轮效应是否存在。

针对卖家的疑问，AMC的跨渠道广告数据分析功能可以帮助基于数据进行精细化预算分配。通过AMC日志数据、数据建模和最佳预算组合，深入了解不同广告渠道和形式对业务增长的影响，利用算法有效分配投放比例，最大化业务增长潜力。

三、数据上传解决方案

      在云上基于亚马逊云科技Amazon Marketing Cloud (AMC) 为跨境电商企业提供一套帮助广告客户将其“第一方数据“无缝上传到亚马逊营销云 (AMC) 实例中的解决方案，该方案无需使用专属 IT 资源来构建和支持上传工作流，只需几小时即可高效上传，有效减少上传部署时间，同时可以保持对数据的完全控制，此解决方案帮助客户在 AWS 账户中部署启动，确保客户能够完全控制要与 AMC 共享的数据，保障数据的私有化。

 

     方案将广告客户的“第一方数据“上传到 AMC 能帮助广告主打破数据孤岛，并提供跨渠道的用户行为洞察，优化广告投放策略。通过更精准的归因分析和个性化再营销，广告主可以减少重复曝光、降低广告浪费，进而提升广告的投资回报率。同时，第一方数据还能够帮助广告主提升广告创意的个性化效果，延长客户生命周期，提高客户终身价值，实现更加精准的数据驱动营销。

技术架构：

在云上作为AWS合作伙伴，拥有广告和营销技术服务能力认证（Advertising and Marketing Technology Services Competency），在跨境电商领域拥有数字营销服务和数字化升级方案，助力跨境电商企业实现业务加速增长，提高市场竞争力。