清晰归因+量化贡献！AMC分析模型开创最佳增长策略方法论
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、如何能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、消费者在一次完整的购物旅程中可能与多个营销活动产生交互，那么品牌如何通过更科学的方式评估不同渠道、广告的影响价值？3、无法清晰描绘用户最佳转化路径，如一部分用户同时被DSP和SP触达，最终他们的购买路径是怎样的？没有购买的人又在哪里跳出？4、现有的广告后台数据无法真正支持建立全域营销的分析体系。卖家陷入增长黑盒的迷雾中；往往以单个广告活动，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是一个基于亚马逊云的亚马逊营销数据解决方案。
在保证Amazon卖家品牌数据安全的前提下，提供超细颗粒度（用户层级+时间点）、跨广告渠道的数据分析支持。一句话总结，基于AMC，我们能够知道某个用户在什么时候通过哪个广告产品与品牌进行了怎样的互动，然后通过探索这些用户为什么会这样做、以及他们是怎样做的这两大问题，来优化品牌营销的策略设计，最终达成品牌营销增长的目的。
/ AMC的主要功能和优势 /1、多维归因分析支持马尔科夫、首次归因、线性归因、自定义归因等模型分析。通过了解不同归因模型下的广告表现数据，与亚马逊自有的归因模型数据进行对比，多角度、科学地衡量各类型广告对品牌销量的贡献值。
2、购物行为分析
清晰呈现品牌用户购物的全链路，用户先被哪种广告触达，之后又如何被其他类型广告再触达，谁在哪个时间点看了详情页、加购…，最终在哪个时间点进行了购买，多长时间后进行了复购等，真正回到用户层级、时间点上进行时间序列式的数据分析。
3、广告交互分析
打破以往亚马逊营销数据分析割裂的局限性，清晰展示不同类型广告之间是如何进行配合，从而帮助品牌实现销售增长。如品牌广告如何为搜索广告带来流量、上层流量如何被下层策略收割等，全面量化各类型广告对提升品牌销量的价值。
4、用户价值分析
追踪某一周期品牌所获取的所有购买用户，这些购买用户的成本是多少，他们在未来一个特定周期内对品牌产生了多少价值，动态、持续跟踪这两个数据，清楚了解到不同周期的用户价值，再结合不同周期的营销活动，从而更好地设计品牌营销策略。AMC帮助亚马逊品牌卖家真正实现了私域流量运营。
品牌词搜索分析：
展示不同品牌词的搜索情况，了解品牌词的搜索频率排名，帮助您找到热门产品和关键词。
地域分析：
清晰展示不同地域用户的触达率、购买率等数据，帮助您更好地掌握地域人群特征，有针对性地调整投放策略。
分时分析：
卖家可以查看每小时的广告曝光量、点击量、购买率、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。
03 案例分析
案例一 家具产品客户
| AMC报告帮助客户发现业务痛点，实现增长
AMC报告的分时数据显示，SP广告黄金购物时段的广告曝光严重不足，且CPC在上午8点到晚上23点之间不断下降，购买率也同步下降，反映了SP广告因竞价不足导致错失优质用户的问题，表明SP广告在流量以及竞价这两方面急需快速调整。
卖家运营团队通过利用AMC提供的小时级SP数据，持续调整站内广告策略，及时补充流量以及调整CPC，最终整体转化率提升了132.68%，整体CTR提升了29.96%。
案例二 电子设备客户
| AMC量化上层策略对提升品牌销售的正向作用，增强卖家投放上层策略的信心通过AMC的模型数据，能清楚看到：1、上层策略和下层策略、SP广告共同触达用户的转化率比仅仅被SP广告或下层策略触达的分别高3.41倍和0.95倍；
2、通过User ID进行数据跟踪，清楚看到上层策略带来的并最终购买了的用户中，超80%归因给下层策略或SP广告。AMC数据最终帮助卖家打消了对上层策略的疑虑，其后续加大了投放预算。
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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