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亞馬遜廣告效果量化策略:歸因清晰與貢獻(xiàn)量化——AMC分析模型解析在2025

2024-12-18 4:25:01
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隨著亞馬遜營銷競爭日益激烈,品牌賣家對于精細(xì)化運(yùn)營所需的數(shù)據(jù)支持日漸迫切。為了給品牌賣家提供全方位的營銷數(shù)據(jù)支持,亞馬遜推出了具有劃時(shí)代意義的營銷數(shù)據(jù)解決方案——Amazon Marketing Cloud(AMC),標(biāo)志著亞馬遜營銷從黑盒子時(shí)代邁向白盒子時(shí)代。

01品牌賣家的營銷痛點(diǎn)

1、如何能更清晰地監(jiān)測不同廣告形式的投放效果,了解海外消費(fèi)者的喜好和行為習(xí)慣?

2、消費(fèi)者在一次完整的購物旅程中可能與多個(gè)營銷活動(dòng)產(chǎn)生交互,那么品牌如何通過更科學(xué)的方式評估不同渠道、廣告的影響價(jià)值?

3、無法清晰描繪用戶最佳轉(zhuǎn)化路徑,如一部分用戶同時(shí)被DSP和SP觸達(dá),最終他們的購買路徑是怎樣的?沒有購買的人又在哪里跳出?

4、現(xiàn)有的廣告后臺(tái)數(shù)據(jù)無法真正支持建立全域營銷的分析體系。賣家陷入增長黑盒的迷霧中;往往以單個(gè)廣告活動(dòng),割裂的局部數(shù)據(jù)去“拍腦袋”調(diào)整策略。

02針對這些痛點(diǎn)的解決方案

通過對不同渠道、不同廣告類型的營銷數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化分析,在線生成可視化數(shù)據(jù)報(bào)告,量化渠道價(jià)值,明確轉(zhuǎn)化路徑,輔助給出最優(yōu)預(yù)算投入組合,為營銷策略調(diào)整提供有力的數(shù)據(jù)支撐,實(shí)現(xiàn)“看得清”的增長。

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<段落樣式="...">1. 多維度歸因分析概述

通過比較不同歸因模型下的廣告表現(xiàn)數(shù)據(jù)與亞馬遜自有的歸因模型數(shù)據(jù),我們能夠從多個(gè)角度科學(xué)地評估各類廣告對品牌銷量的貢獻(xiàn)值。這種分析方法有助于我們更全面地了解廣告效果,從而優(yōu)化廣告策略。

<段落樣式="...">2. 購物行為全面解析

我們的分析能夠清晰呈現(xiàn)品牌用戶的購物全流程。包括用戶首先被哪種廣告觸達(dá),之后如何被其他類型的廣告再次觸達(dá),以及他們在何時(shí)觀看了詳情頁、進(jìn)行了加購等操作。最終,我們將追蹤用戶在何時(shí)進(jìn)行購買以及多久后進(jìn)行了復(fù)購等行為。這種時(shí)間序列式的數(shù)據(jù)分析能夠真正回到用戶層面和時(shí)間點(diǎn)上,為我們提供更深入的理解。

<段落樣式="...">3. 廣告交互的深度分析

亞馬遜廣告效果量化策略:歸因清晰與貢獻(xiàn)量化——AMC分析模型解析在2025

我們打破了亞馬遜營銷數(shù)據(jù)分析的局限性,清晰展示了不同類型廣告之間的配合方式。這有助于品牌實(shí)現(xiàn)銷售增長,例如,我們可以分析品牌廣告如何為搜索廣告帶來流量,以及上層流量如何被下層策略轉(zhuǎn)化。這樣的全面量化分析能夠準(zhǔn)確評估各類廣告對提升品牌銷量的價(jià)值。

<段落樣式="...">案例研究:家具產(chǎn)品客戶的業(yè)務(wù)增長之路

<段落樣式="...">| 報(bào)告如何幫助客戶發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)并實(shí)現(xiàn)增長

我們的報(bào)告不僅幫助家具產(chǎn)品客戶發(fā)現(xiàn)了業(yè)務(wù)痛點(diǎn),還為他們提供了實(shí)現(xiàn)增長的策略。通過我們的多維歸因分析、購物行為分析和廣告交互分析,客戶能夠更清晰地了解用戶行為和廣告效果,從而優(yōu)化他們的營銷策略。我們的數(shù)據(jù)分析服務(wù)真正做到了從用戶角度出發(fā),幫助客戶實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)增長。

賣家運(yùn)營團(tuán)隊(duì)通過利用AMC提供的小時(shí)級SP數(shù)據(jù),持續(xù)調(diào)整站內(nèi)廣告策略,及時(shí)補(bǔ)充流量以及調(diào)整CPC,最終整體轉(zhuǎn)化率提升了132.68%,整體CTR提升了29.96%。

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