デジタルマーケティングの時代では、ビッグデータの分析と洞察により、マーケティング活動における様々なメディアが配信効果、異なるユーザーの接触習慣、そして同じデータを複数の角度から解釈すること、まったく異なる分析結果につながる可能性があります。
海外に進出する中国企業や販売業者にとって、さまざまな広告形態の効果をより明確に監視し、海外の消費者の嗜好や行動習慣を理解するために、大量のデータをモデリングと分析に使用することは、特に複雑な市場においてますます注目され、重要になっています。広告帰属ロジックますます明らかになります。 Amazonの広告エコシステムを例に挙げると、消費者がまずSPの検索広告を閲覧し、次にDSPが配信するディスプレイ広告を視聴し、最終的に検索広告を通じて購入を完了するとします。この変換はどのように計算すればよいでしょうか?また、Amazon はサイト内外で広告を掲載していますが、最適なコンバージョン結果を達成するために広告費を適切に配分する方法は依然として課題となっています。
この一連のマーケティング上の問題点に対処するために、Amazon AdvertisingはAmazon Marketing Cloud (AMC) は、Amazon エコシステム内の広告効果を総合的に測定および分析するソリューションです。その目的は、より多次元的かつ詳細なデータ分析を通じて、販売者とマーケティング担当者が検索広告、ディスプレイ広告、ビデオ広告、OTT TV 広告などのさまざまなメディア チャネルのマーケティング効果を評価できるようにすることです。
さらに、AMC は Amazon Web Services (AWS) 上に構築されているため、非常に柔軟で透明性の高いクロスチャネル データを広告主に提供し、より正確なマーケティング上の意思決定を支援します。
1. AMC は具体的にどのように機能しますか?
Amazon Marketing Cloud はエンドカスタマーのプライバシーを保護するように設計されているため、集計分析のみが返されます。 Amazon Marketing Cloud はユーザーの個人データを一切返しません。
顧客のプライバシーを保護するために、すべての集約には少なくとも 100 人のユーザーが含まれている必要があります。広告主は Amazon Advertising イベントレベルのデータに直接アクセスすることはできません。最小限のユーザー数を集約することで、エンドユーザーのプライバシーを保護しながら、広告主に重要な実用的なレポートを提供できます。
また、AMCは現在、主にオープンAPIとユーザーインターフェース（UI）を通じて、ユーザーにデータ収集・分析機能を提供しています。 Amazon広告に加えてインプレッション数、クリック数、コンバージョン率などの主要な指標ユーザーは独自のデータセットをインポートすることもできます。 AMC レポートを通じて、販売者は広告データのパフォーマンスをさらに分析し、各クロスチャネル マーケティング キャンペーンでより情報に基づいた意思決定を行うことができます。
2. AMC の主な機能と利点は何ですか?
AMC の最も重要な機能と利点の 1 つは、販売者または広告主の広告目標、戦略、チャネルに基づいて完全にパーソナライズされたデータ分析を実行できることです。これには、広告運用戦略調整、効果分析、コンバージョンパス分析、コンバージョンウィンドウ分析などなどサポートさせていただきます。同時に、ユーザーはカスタマイズされたアトリビューション モデルを開発して、広告プロセス中にどのチャネルまたはフォーマットがターゲット ユーザーに最も大きな影響を与えるかをより明確に特定することもできます。
以下では、実際の事例を用いて、さまざまな側面におけるデータ分析の重要性について説明します。
1. 最高の広告頻度分析モジュール
広告の頻度とクリック率の関係を分析し、配信のさまざまな段階でのさまざまな商品のパフォーマンスに応じていつでも広告設定を調整し、全体的な配信パフォーマンスを最適化します。
上図に示すように、この図はコンバージョン段階にある特定の顧客の配信パフォーマンスを示しています。最初の広告露出後、コンバージョン率は最高レベルになります。露出回数が増えると、コンバージョン率は同期的に低下し、5 回目の露出以降は大幅に低下します。つまり、コンバージョン段階では、6 回以内に視聴者にリーチできれば、コンバージョン効果は比較的良好になります。
検討段階のローンチでは、潜在的な消費者に商品やブランドを理解してもらうことが主な目標となるため、DPVR（DPVコンバージョン率）を主な評価対象としています。上図のデータ分析からも、最初の露出時に最も高い DPVR が得られ、回数が増えるにつれてコンバージョン率が徐々に低下していることが分かります。検討段階で視聴者に広告が 4 ～ 3 回しかリーチされない場合、広告はより効率的であることがわかります。
2. コンバージョンパス分析
コンバージョンパス分析の主な目的は広告接触から購入までの消費者のプロセス全体を観察する彼らを理解する好みと行動、それによって各チャネルを分析するさまざまな時点でのコンバージョンへの影響。
Amazonで注文する場合を例に挙げましょうAMC のコンバージョン パス分析を通じて、右から左に見ていくと、このブランドの顧客の場合、Amazon で注文する消費者は実際にはニュース、メール、エンターテイメント ウェブサイト、その他のアプリなどのプラットフォームに頻繁にアクセスしていることがわかります。これは、広告を掲載する際に、より多くのターゲット層を十分カバーし、トラフィックの入り口を拡大するために、Amazon サイト内外に複数のチャネルを展開する必要があることを示しています。
日々の業務の中で、多くのお客様がリターゲティング段階の配信に重点を置きすぎて、消費者チェーン全体のトラフィック浸透を無視していることに気づきます。顧客事例の分析により、消費者の認知から検討、コンバージョンまでのプロセス全体をカバーすることで、1 つまたは 2 つの段階のみに焦点を当てるよりも、長期的には全体的なコンバージョン率が大幅に向上することがわかっています。
AMC変換のフルパス分析を通じて、消費者集中パスを特定し、予算比率をタイムリーに調整できます。さまざまな人口パッケージと広告位置の影響を継続的に分析し、配信チェーン上のデータを追跡し、効果変換の帰属を実現することで、広告の精度を向上させます。
3. コンバージョンウィンドウ分析
コンバージョンウィンドウ分析
コンバージョンウィンドウ分析により、広告に接触した後の消費者のコンバージョン期間を把握できます。分析によると、広告がユーザーに与える影響は減少しているようです。そのため、結果に応じて配達日が異なる母集団パッケージの入札設定をタイムリーに調整し、露出を最大化し、コンバージョン効果を向上させる必要があります。
4. クロスチャネル広告データ分析
記事の冒頭でも述べたように、多くの販売者は広告予算の配分、さまざまなチャネルの効果的な調整、Amazon のフライホイール効果の有無などについて混乱することがよくあります。販売者への質問:AMC のクロスチャネル広告データ分析機能は、データに基づいて精緻な予算配分を行うのに役立ちます。AMC ログデータ、データモデリング、最適な予算の組み合わせを通じて、さまざまな広告チャネルと形式がビジネスの成長に与える影響を深く理解し、アルゴリズムを使用して配信比率を効果的に割り当て、ビジネスの成長の可能性を最大化できます。
3. データアップロードソリューション
Amazonマーケティングクラウド（AMC）をベースに、広告主が自社のファーストパーティデータをAmazon Marketing Cloud（AMC）インスタンスにシームレスにアップロードできるように支援します。このソリューションでは、アップロード ワークフローの構築とサポートに専用の IT リソースは必要ありません。わずか数時間で効率的にアップロードできるため、データを完全に制御しながらアップロードの展開時間を効果的に短縮できます。顧客が AWS アカウントでデプロイおよび起動できるように支援し、AMC と共有するデータに対する顧客の完全な制御を確保し、データの非公開を維持します。
このソリューションは、広告主の「ファーストパーティ データ」を AMC にアップロードします。これにより、広告主はデータ サイロを解消し、クロスチャネルのユーザー行動に関する洞察を提供し、広告戦略を最適化できるようになります。より正確なアトリビューション分析とパーソナライズされたリマーケティングを通じて、広告主は重複した露出を減らし、広告の無駄を減らし、広告投資収益率を向上させることができます。同時に、ファーストパーティデータは、広告主が広告の創造性のパーソナライゼーションを改善し、顧客ライフサイクルを延長し、顧客生涯価値を高め、より正確なデータ主導型マーケティングを実現するのにも役立ちます。
技術アーキテクチャ:
当社はクラウド分野のAWSパートナーとして、広告およびマーケティングテクノロジーサービスコンピテンシー認定を取得しており、越境電子商取引分野でデジタルマーケティングサービスとデジタルアップグレードソリューションを提供し、越境電子商取引企業のビジネス成長の加速と市場競争力の向上を支援しています。
