今週後半に、 プライムデー が終わったら、おそらく戦略の評価を始めることになるでしょう。あなたは広告キャンペーンを見て、「どれが効果があったのか?」と尋ねるでしょう。
これらの質問は、見た目よりも答えるのが難しいことがよくあります。
もちろん、すべての広告キャンペーンを分割して、それぞれの ACOS 数値を計算することもできます。 昨年同様のキャンペーンを実施した場合は、ACOS、NTB の料金などを前年比で比較できます。
そこから始めるのが良いでしょう。 また、Intentwise プラットフォームでは、日付範囲ピッカーのプライム デーのドロップダウンを使用して、これを簡単に行うことができます。 （アマゾンには独自の 日付範囲の比較.)
ただし、広告キャンペーンの ACOS または NTB の数値を比較するだけでは、全体像の一部しかわかりません。 認知度を重視した広告キャンペーンを実行した場合、そのキャンペーンに対する直接の ACOS はそれほど良くないかもしれませんが、それでもそのキャンペーンは十分な役割を果たした可能性があります。
長年にわたり、ブランドや代理店は、Amazon 上のすべての広告キャンペーンがどのように連携して機能するのかを真に動的なビューで構築する方法がありませんでした。 しかし今では、そうしたつながりを築くことができます。
そうすることで、適切なタイミングで宣伝したかどうかを把握することもできます。 最終的にプライムデーの顧客を獲得するのに最適な日はどれでしたか?
その方法をお見せしましょう。
プライムデーの広告を動的に理解する必要性
洗練されたプライムデー戦略をお持ちの場合は、おそらく、プライムデーに先立ってさまざまな種類の広告を多数掲載しているでしょう。 と プライムデー中。
平均的な買い物客は、スポンサーブランド、スポンサープロダクト、DSP など、あなたのブランドのさまざまな広告を数多く目にしています。
その有効性を評価するには、次の XNUMX つの質問に答える必要があります。
#1. これらの広告はどのように連携するのでしょうか? プライムデーの XNUMX 週間前に啓発キャンペーンを実施するとします。 これらの顧客はその後、プライムデーで貴社のスポンサー広告を見て、コンバージョンに至ったのでしょうか?
これらの洞察を引き出すには、広告タイプ全体で買い物客のインタラクションを結び付け、カスタマー ジャーニーのフルファネル ビューを構築する必要があります。
#2. キャンペーンをもっと早く開始したほうがよいでしょうか? 後で？ また、これらの広告キャンペーンが最も効果的だった日を把握したい場合もあります。
プライムデーの XNUMX 週間前の広告は実際に投資する価値がありますか? それとも、顧客は単にブラウジングモードにあるだけで、プライムデーを前に高価な広告にお金を払って損をしているのでしょうか?
AMC でプライムデー分析を構築する
Amazon Marketing Cloud (AMC) では、いくつかの異なる方法でこれらの質問に答えることができます。 Amazon が事前に構築した Amazon の指示クエリから始めることができます。
これらは出発点としては優れていますが、ユーザーのニーズに合わせて調整されていないため、到達できる範囲は限られています。
テントポール位相のオーバーラップ。 このクエリは、プライムデーやブラック フライデーなどの主要なショッピング イベントに固有です。 Tentpole Phase Overlap クエリを使用すると、広告をリードアップ、イベント日、リードアウトの XNUMX つの異なるフェーズに分割できます。
このクエリを使用すると、XNUMX つの異なるステージごとに広告の掲載結果がどのように表示されたかを確認できます。 イベントに先立って貴社の広告に関心を持った買い物客の ROAS はどれくらいでしたか?
拡張されたルックバック ウィンドウによる最初の購入までの時間。 Amazon の購入までの時間のクエリ測定 どのぐらいの間 買い物客は最初にあなたの広告を見た後、あなたから購入することになります。
広告を見てから 0 ～ 6 時間後に商品を購入した人は何人ですか? 10 ～ 20 日後に何件購入されましたか?
これらの結果はそうではありません 最も プライムデーは多くの点で例外的であるため、プライムデー特有の分析に役立ちます。 ただし、買い物客が広告を見てから購入するまでに通常どのくらいの時間がかかるかを知ることはできます。
お勧めします: カスタムのテントポール クエリを構築する
これらの説明用クエリは、プライムデー分析の良いスタートとなります。 ただし、いくつかの変更を加えることで、さらに詳細な洞察が得られることがわかりました。
当社の AMC チームは最近、大規模なイベントの前の「準備期間」に広告を開始する最適な時間を示すカスタム クエリを構築しました。 仕組みは次のとおりです。
ステップ 1: プライムデーの購入 (10 月 11 ～ XNUMX 日) に関するすべてのデータを隔離します。 AMC では、プライムデー中に購入したすべての買い物客の匿名化されたデータセットを作成できます。
ステップ2： 遡って、買い物客がいつどのようにしてあなたを見つけたかを確認してください。 アトリビューション ウィンドウは次のような大きさに設定できます。 28日。 知りたいこと: この購入者があなたのブランドに対して抱いた第一印象は何でしたか? また、その過程で他にどのような広告を見たり、イベントに参加したりしたのでしょうか?
ステップ3： 分析します。
テントポール クエリでは、最初にブランドの広告を見た日付 (first_impression_date というラベル) に基づいて、すべての買い物客をコホートにグループ化しました。 これは、最終的にプライムデーで購入した各買い物客があなたのブランドと持つ最初のタッチポイントです。
次に、NTB 顧客やこれらの買い物客コホートによるユニークな購入などのパフォーマンス指標を集計しました。
どの第一印象日があなたにとって最も利益をもたらしたかをすぐに知りたいですか? unique_purchases 列に移動し、降順に並べ替えます。
そうすることで、最終的にどのファーストインプレッション日が最もプライムデーの買い物客を集めたかを特定できるようになります。
どの広告日がブランド新規顧客を最も多く参照したのか知りたい場合は? 同じロジック: NTB_customers 列を降順に並べ替えます。
これを行うと、後に商品を購入した買い物客の最も多くがプライムデーの数週間前に第一印象を持っていたことがわかるかもしれません。 これは、初期の広告戦略がうまくいったことを示唆しています。
あるいは、プライムデーの買い物客のほとんどが、プライムデーの前日に、あるいはプライムデー自体に第一印象を持っていたことに気づくかもしれません。
その場合は、準備期間中のキャンペーンのパフォーマンスが適切であったかどうか、あるいは次回はプライムデーまでの数週間で入札単価を引き上げ、より積極的に取り組む必要があるかどうかを評価する必要があります。
その後、学んだことをすべてブラック フライデーなどの将来の販売イベントに適用できます。 今年のプライムデーでは 2 週間前の広告がうまく機能したと感じていますか? その場合は、XNUMX 月にも同じことを行うことを検討する必要があります。
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