在電子商務(wù)的世界里，許多賣家常常會遇到預(yù)算調(diào)整帶來的銷售波動問題。他們往往傾向于選擇幾種固定的廣告類型，而忽略了其他可能帶來更大收益的途徑。面對ROAS（投資回報率）和CPC（點擊付費成本）的平衡難題，許多賣家在嘗試調(diào)整后發(fā)現(xiàn)，銷售業(yè)績似乎并未有明顯的改善。

對于賣家而言，廣告投入總是讓人心存疑慮。不投入廣告，他們可能會感到缺乏安全感，擔(dān)心競爭對手的強大廣告攻勢會超越自己。而投入廣告后，又常常無法明確地判斷廣告效果如何。正如有些人所說，廣告投放就像往海里丟石子，難以判斷那產(chǎn)生的漣漪是風(fēng)的影響還是石頭的撞擊。

當(dāng)前的市場環(huán)境，對于賣家來說更像是一場復(fù)雜的釣魚比賽。過去，市場上的賣家較少，消費者相對集中，只需簡單的策略就能吸引到目標(biāo)客戶。然而現(xiàn)在，市場上的“釣手”越來越多，消費者也變得更加謹慎和分散。他們可能就在湖中央游蕩，也可能在岸邊觀望，甚至有些已經(jīng)深入到深水區(qū)潛伏。賣家必須靈活運用各種工具和“誘餌”，吸引消費者的注意力，這對于賣家的市場策略和技巧無疑是一次真正的考驗。

一、客戶概況

某大型戶外服飾品牌旗艦店在旺季期間面臨銷售額停滯的問題，其點擊成本（CPC）居高不下。雖然該品牌已經(jīng)建立了廣告矩陣，但各廣告之間并未形成協(xié)同作戰(zhàn)的效果。品牌老板更偏向于被動型廣告的投放（如SP、SB），當(dāng)減少預(yù)算時，銷量會顯著下滑。品牌溢價感不強，容易陷入價格戰(zhàn)，旺季期間雖然瀏覽人數(shù)眾多，但轉(zhuǎn)化率卻不盡人意。

二、深入解析

該品牌的廣告展示和營銷策略可能需要進一步優(yōu)化和調(diào)整。品牌需要加強其旗艦店的品牌形象和宣傳，提升消費者對品牌的認知度和信任度。通過多元化的廣告策略，加強各廣告之間的協(xié)同作用，提高廣告效果。為了增強品牌溢價感，品牌需要提升產(chǎn)品的獨特性和品質(zhì)，與競爭對手區(qū)分開來，避免陷入價格戰(zhàn)。也需要關(guān)注消費者的需求和購買行為，優(yōu)化產(chǎn)品展示和營銷策略，提高轉(zhuǎn)化率。

三、建議措施

針對以上問題，我們建議品牌采取以下措施：

1. 增加品牌宣傳和推廣力度，提升消費者對品牌的認知度和信任度。

2. 優(yōu)化廣告策略，加強各廣告之間的協(xié)同作用，提高廣告效果。

3. 提升產(chǎn)品的獨特性和品質(zhì)，增強品牌溢價感。

4. 關(guān)注消費者需求和購買行為，針對性地優(yōu)化產(chǎn)品展示和營銷策略。

通過這些措施的實施，相信可以幫助該品牌提升銷售額和品牌影響力，實現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)發(fā)展。老板對展示型廣告和視頻廣告能夠長期建立用戶認知表示認同，但對于其實際效果卻存在一些疑慮。他認可這兩種廣告形式能夠幫助公司在長期內(nèi)提升品牌知名度和用戶黏性，但擔(dān)心投入的成本無法獲得相應(yīng)的回報。

對于展示型廣告，老板認為雖然可以吸引用戶的注意力并提升品牌曝光度，但不確定是否能夠轉(zhuǎn)化為實際的銷售增長。而對于視頻廣告，他則認為雖然可以生動形象地展示產(chǎn)品特點，但擔(dān)心視頻內(nèi)容過于繁瑣或者不夠吸引人，導(dǎo)致用戶無法產(chǎn)生購買欲望。

一、解決方案概述

我們通過結(jié)合不同廣告類型，根據(jù)時段有針對性地進行廣告投放。在蓄水階段（旺季前4周），我們主要投放品牌曝光類廣告，特別是視頻廣告。目標(biāo)受眾是季節(jié)促銷相關(guān)性人群，關(guān)注的關(guān)鍵指標(biāo)包括DPVR（商品詳情頁轉(zhuǎn)化率）和ATCR（加購轉(zhuǎn)化率）。

二、活動高峰期的廣告策略

到了活動高峰期，我們的廣告重點轉(zhuǎn)向DSP（自定義素材落地到商品詳情頁）和SA（注重SOV聲量）。投放人群主要聚焦在品牌旗艦店的歷史回溯30天相關(guān)性人群以及品牌購買（歷史回溯365天）的人群。我們關(guān)注的關(guān)鍵指標(biāo)是ROAS，并重視SOV聲量。

三、返場階段的廣告調(diào)整

在返場階段，我們的廣告策略仍然以DSP和SA為主，但人群選擇更加精準(zhǔn)，主要面向歷史回溯30天內(nèi)品牌瀏覽和購買的人群。除了關(guān)注ROAS指標(biāo)，我們特別強調(diào)履約的客戶滿意度。

四、綜合策略應(yīng)用

一、關(guān)鍵策略

對于大規(guī)模的廣告主，其站內(nèi)產(chǎn)品矩陣和廣告體系已經(jīng)相當(dāng)成熟，能夠覆蓋大量的精準(zhǔn)消費者。在這樣的背景下，利用DSP（Demand-Side Platform，需求方平臺）進行廣告投放，可以實現(xiàn)低成本觸達目標(biāo)受眾。這是因為DSP能夠幫助廣告主更精準(zhǔn)地定位目標(biāo)人群，從而提高廣告的觸達率和轉(zhuǎn)化率，降低廣告投放的成本。

二、程序化廣告投放

通過DSP進行程序化廣告投放，除了使用站內(nèi)自定義素材外，還可以增加流媒體視頻廣告的影響力，打造全方位的品牌宣傳。在廣告投放的人群策略中，引入更廣泛的Lifestyle（生活風(fēng)格）人群，可以進一步擴大廣告的覆蓋面，提升品牌知名度。

三、ROAS指標(biāo)與銷售增量

隨著投放策略的調(diào)整和視頻素材的增多，預(yù)期的整體Return On Ad Spend (ROAS)可能會有所下降。這并不意味著廣告效果減弱。實際上，在這種結(jié)構(gòu)更迭下，新客比例會有所提升。這里需要強調(diào)的是，高ROAS并非最終的衡量指標(biāo)，銷售增量才是最重要的。通過優(yōu)化廣告投放策略，實現(xiàn)銷售增量的最大化，才是廣告的最終目標(biāo)。

四、成本項Audience Fee的考慮

在DSP投放過程中，很多賣家容易忽略成本項Audience Fee。廣告主通常通過亞馬遜標(biāo)簽鎖定人群，但為了降低成本，需要尋求其他相對準(zhǔn)確的人群抓取方式。我們幫助客戶提高CTR（點擊率）并降低eCPC（每次點擊成本），這證明我們的提升并非通過提高eCPM（每千次展示費用）來虛假提升CTR。我們注重實效，確保廣告效果的真實性和可持續(xù)性。

使用AMC實現(xiàn)全流域廣告整合，效果可觀且可測量

在未使用AMC之前，各種廣告活動的數(shù)據(jù)是分散孤立的，如同左側(cè)展示的圖示，我們可以分別看到視頻廣告、DSP廣告和搜索廣告各自帶來的曝光、點擊和購買數(shù)據(jù)，但它們之間的關(guān)聯(lián)和因果關(guān)系卻無從得知。

AMC的引入，為我們帶來了全新的廣告整合體驗。通過AMC，我們能夠整合全流域的廣告活動，實現(xiàn)效果的精準(zhǔn)測量。以前各種廣告的數(shù)據(jù)孤島，現(xiàn)在得以聯(lián)接起來，形成完整的用戶觸達和轉(zhuǎn)化路徑。

例如，白線代表的這個用戶，他的第一次接觸是觀看了視頻廣告，之后接觸了DSP廣告，最后通過搜索廣告進行轉(zhuǎn)化。而黃線代表的用戶，則是先通過搜索廣告對產(chǎn)品進行了詳細了解，然后兩次被DSP廣告觸達，最終實現(xiàn)了購買轉(zhuǎn)化。

AMC的實現(xiàn)，讓廣告效果更加透明化，讓我們能夠更深入地理解用戶的觸達路徑和轉(zhuǎn)化過程。我們可以清楚地看到，不同的廣告形式之間是如何相互協(xié)作，共同推動用戶轉(zhuǎn)化的。

AMC還幫助我們更有效地分配廣告預(yù)算，優(yōu)化廣告策略。我們可以根據(jù)用戶的觸達路徑和轉(zhuǎn)化過程，調(diào)整各個廣告渠道的投入，使廣告效果最大化。

AMC的出現(xiàn)，改變了我們看待廣告的方式，讓我們能夠從用戶的角度進行歸因，實現(xiàn)全流域的廣告整合，讓廣告效果更加精準(zhǔn)、可測量。基于數(shù)百個User Case，我們構(gòu)建了行業(yè)通用的數(shù)據(jù)分析模型，深入分析了客戶在搜索、展示和視頻等廣告之間的交互行為。我們根據(jù)品宣、引流、轉(zhuǎn)化和復(fù)購等組合的廣告數(shù)據(jù)，進行了路徑觸點組合分析，旨在更全面地了解廣告效果。

我們還從轉(zhuǎn)化跟蹤和品牌詞搜索等方面對DSP廣告進行了增量分析。基于投放頻次、時段數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化時長和人群畫像等信息，我們對全域廣告進行了優(yōu)化，以提升廣告效果。

為了更精細地了解廣告對轉(zhuǎn)化的影響，我們采用了馬爾科可夫（Markov Chain Model）模型進行全鏈路徑數(shù)據(jù)分析，計算了不同類型廣告對轉(zhuǎn)化的權(quán)重比例，并據(jù)此優(yōu)化了預(yù)算分配。通過AMC（全鏈路多廣告類型績效量化）報告，我們實現(xiàn)了廣告績效的量化，使得每一筆預(yù)算都能明確其效果并可跟蹤、可測量。

通過AMC的精準(zhǔn)用戶人群分析，我們成功輸出了用戶層級的人群包，包括廣告搜索但未點擊人群、廣告搜索點擊但未轉(zhuǎn)化人群、加購但未轉(zhuǎn)化人群以及Bundle Sale人群等?；贏MC的人群分析數(shù)據(jù)，DSP后臺能進行更為精準(zhǔn)的廣告投放。利用AMC的Audience Builder工具，我們能夠更深入地理解并定位目標(biāo)受眾，進而優(yōu)化廣告投放策略。

時段分析：在下午5點至7點之間，CPC（點擊成本）相對較低，平均CPC為0.93美元，相當(dāng)于最高時段CPC的70%。這一時段也是會員日期間的第二個銷售高峰，消費者購物意愿度較高?？蛻魶Q定利用這一較低CPC時段，在晚上持續(xù)加大廣告投入，以吸引更多消費者眼球，提升銷售效率。

渠道與廣告效果分析：結(jié)合多種廣告渠道，我們發(fā)現(xiàn)PC端的靜態(tài)展示廣告和OTT流媒體的動態(tài)視頻廣告結(jié)合效果最佳。當(dāng)這兩種廣告同時觸達消費者時，DPVR（商品詳情頁轉(zhuǎn)化率）相比僅使用展示廣告提高了37%，相比僅使用流媒體視頻廣告提高了101%。而在購買率方面，與僅使用展示廣告相比，聯(lián)合廣告提高了11%，與僅使用流媒體視頻廣告相比，提高了54%。

搜索與展示廣告的聯(lián)合效果：搜索廣告和展示廣告的結(jié)合也表現(xiàn)出強大的效果。當(dāng)這兩種廣告同時觸達消費者時，購買率相比僅使用搜索廣告增長了近兩倍，相比僅使用展示廣告則增長了近四倍。這些數(shù)據(jù)的來源是我們從亞馬遜營銷云（AMC）進行的抓取和分析。

多類型廣告的靈活應(yīng)用：通過AMC、Amazon Marketing Stream等工具，我們能夠有效地識別消費者在不同產(chǎn)品線上的購物行為。我們可以量化全渠道、全路徑的廣告貢獻，以實現(xiàn)最佳的預(yù)算分配和全局戰(zhàn)略制定。這種策略在旺季中能夠顯著提升廣告回報，并使其更加清晰可見。

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