在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生主體是每一位消費(fèi)者，而數(shù)據(jù)分析的核心便是消費(fèi)者特性分析。這不僅是AMC模型的基礎(chǔ)單元，也是各模型聚合數(shù)據(jù)的基石。深入分析消費(fèi)者的行為路徑和屬性，對(duì)于賣家實(shí)現(xiàn)用戶分層精細(xì)化運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。

我們深知，獲取新客戶的成本通常是維護(hù)老客戶的五倍甚至更多。新客獲取難度高的一個(gè)重要原因是，我們往往無(wú)法精準(zhǔn)掌握新客戶是如何接觸到廣告的，他們觀看了哪些廣告、何時(shí)觀看、點(diǎn)擊了哪些按鈕入口以及什么因素促成了他們的購(gòu)買決策。這些細(xì)節(jié)的缺失，常常導(dǎo)致我們錯(cuò)失很多潛在的客戶。

過(guò)去，賣家在分析廣告效果時(shí)，多依賴運(yùn)營(yíng)人員的主觀經(jīng)驗(yàn)和判斷。由于可獲取的數(shù)據(jù)維度和顆粒度有限，以及海量數(shù)據(jù)需要機(jī)器學(xué)習(xí)和算法的支持來(lái)挖掘其價(jià)值，許多賣家面臨著缺乏簡(jiǎn)單有效的消費(fèi)者路徑分析方法及工具的難題。這導(dǎo)致數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)難以落地，賣家對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值產(chǎn)生懷疑甚至誤解。

為了更好地理解消費(fèi)者的行為路徑，我們需要建立一個(gè)正確、系統(tǒng)性的分析坐標(biāo)系。借助亞馬遜AMC的“用戶級(jí)”、“事件級(jí)”的顆粒數(shù)據(jù)，我們可以可視化地展現(xiàn)消費(fèi)者的瀏覽、點(diǎn)擊、購(gòu)買、復(fù)購(gòu)等真實(shí)行為路徑。這種洞察將指導(dǎo)我們的廣告策略，決定該投放在哪些廣告和觸點(diǎn)上。

一、消費(fèi)者路徑分析的邏輯與原理

通過(guò)對(duì)消費(fèi)者原始路徑的有效聚合，結(jié)合營(yíng)銷過(guò)程中的難點(diǎn)問(wèn)題，我們采用獨(dú)特的分析角度進(jìn)行有效分析，提供具有指導(dǎo)意義的數(shù)據(jù)分析。在特定的周期里，我們根據(jù)不同類型路徑的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，分析不同路徑對(duì)應(yīng)的消費(fèi)者特性和廣告表現(xiàn)情況。

例如，以路徑的首個(gè)觸點(diǎn)進(jìn)行分組分析：

1）分析各路徑分組中購(gòu)買用戶的行為特征和觸點(diǎn)歸因購(gòu)買情況，以了解流量轉(zhuǎn)化為購(gòu)買之間的規(guī)律；

2）分析各路徑分組的二次觸達(dá)觸點(diǎn)分布，以評(píng)估流量承接情況。

二、消費(fèi)者路徑的分析示例詳解

（一）對(duì)比不同首次觸達(dá)點(diǎn)類型的路徑效果

上層流量的特點(diǎn)分析顯示，如DSP AW（Awareness）策略首次觸達(dá)的用戶與其他路徑分組相比，ROAS低且Cost per purchasers高。這表明上層渠道的轉(zhuǎn)化成本相對(duì)較高。通過(guò)AMC的分析，我們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)化潛力，哪些觸點(diǎn)成本較高。這為賣家的廣告策略優(yōu)化提供了明確方向。

（二）分析歸因購(gòu)買的流量入口分布

此方向通過(guò)可視化歸因購(gòu)買前的特定周期內(nèi)首次流量觸達(dá)情況，了解歸因購(gòu)買的流量入口分布。數(shù)據(jù)顯示，無(wú)論首次觸達(dá)是何種廣告或DSP廣告的不同funnel，歸因購(gòu)買中占比最大的通常是SP，這說(shuō)明其他廣告類型在助力SP的歸因轉(zhuǎn)化方面發(fā)揮了實(shí)際作用。

（三）分析二次觸達(dá)的流量情況與廣告互動(dòng)

此方向關(guān)注首次觸達(dá)后的流量承接以及不同廣告類型之間的互動(dòng)。例如，AW策略的二次觸達(dá)中無(wú)品牌廣告的觸達(dá)比例較高，這提示我們需要加強(qiáng)二次觸達(dá)，以更好地?fù)屨计放菩掠脩舻男闹?。通過(guò)AMC Audience的人群自定義功能，我們可以精準(zhǔn)定位并主動(dòng)觸達(dá)被SB和SD首次觸達(dá)的用戶，將“加購(gòu)人群”轉(zhuǎn)化為“購(gòu)買人群”。

不僅如此，AMC還能幫助我們捕捉Inactive Audience等失活人群以及Brand View等近期的瀏覽人群。通過(guò)精準(zhǔn)的廣告投放和人群運(yùn)營(yíng)，我們可以對(duì)比不同人群策略的轉(zhuǎn)化率差異，從而實(shí)現(xiàn)從人群到轉(zhuǎn)化、從流量到銷量的全面提升。

無(wú)論是新品牌進(jìn)入市場(chǎng)還是大品牌擴(kuò)大市場(chǎng)份額，找到并找到對(duì)的目標(biāo)人群是關(guān)鍵。AMC基于流量和User ID兩個(gè)維度展示了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(guò)精確的人群匹配幫助客戶找到被忽略但表現(xiàn)優(yōu)秀的人群進(jìn)行定向投放提高點(diǎn)擊和瀏覽效率有效幫助賣家拓展人群實(shí)現(xiàn)快速積累。

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