アマゾン広告 ブランドやメーカーにとっては非常に競争の激しい空間であり、それは激化するばかりです。 最も成功する企業は、持続可能な優位性を構築するために必要なプロセス、ツール、専門知識に早い段階から投資する企業です。
Amazon で優位に立つには、Amazon 広告システム用の一連の洗練された SOP (標準運用手順) が必要です。
企業は次のことを自問する必要があります。
- チームは十分に早く学習し、Amazon の変化についていけていますか?
- すべての重要なデータに簡単にアクセスでき、そこから価値を抽出できていますか?
- チームは時間を最大限に活用していますか?
- 競争力を維持するための適切な投資は何ですか?
Amazon で優位に立つには、成長のための戦略的な戦略を立てることが不可欠です。
Intentwise では、成功へのロードマップを示すために Amazon Advertising 成熟度モデルを構築しました。 私たちはこの作業を、探索、拡張、リードという XNUMX つの異なる段階に分割しました。
各段階における重要な機会と、ブランドを前進させるために取るべき行動を特定しました。
ステージ1
探索: アマゾンの水をテストする
この初期段階では、ブランドは Amazon PPC 広告の導入を始めたばかりです。 主な目標は、水をテストし、この広告チャネルでどのような種類の結果が達成できるかを確認することです。
キャンペーンは小規模であり、毎月の予算も控えめです。 これらは、Amazon プラットフォームが提供するレポートを使用して手動で管理できます。
主な機会と行動:
Amazon 広告の利用を始めたほとんどのブランドは、プラットフォームとそのダイナミクスについてまだ十分な知識を持っていません。 特に Amazon は常に新しい機能をリリースしているため、水を試すことは、社内の専門知識を深め、継続的な学習の文化を育む絶好の機会となります。
また、この段階では、キャンペーンの実行における一貫性と卓越性を確保することも不可欠です。 それ以下のものは、ブランドに対するプラットフォームの可能性についての理解を歪めてしまいます。 このリスクを軽減するには、専門家に依頼してパフォーマンスの監査を実施することを強くお勧めします。 専門家の評価は、実行を改善し、社内の専門知識を高め、さらに迅速に拡張する準備を整えるのに役立ちます。
ステージ2
スケール: データからの洞察の自動化
予算が増大し、キャンペーンがますます洗練されるにつれ、ブランドは第 XNUMX 段階に入ります。 今では、PPC 広告の実行を管理する専任担当者または外部のコンサルタント/代理店が配置される可能性があります。
この段階では、入札の更新、新しいキーワードの追加、パフォーマンスの監視などの多くの日常的なキャンペーン管理タスクが、事前定義されたルールによって半自動化されます。 チームは、製品カテゴリ、ブランドと非ブランドのキーワード、新製品と既存製品によるパフォーマンスの分析など、豊富なセグメンテーション戦術を使用してパフォーマンス データをさらに深く掘り下げることができます。 このレベルの洗練により、チームは問題を迅速に診断し、解決策を特定することができます。
最終的には、他のツールを検討することになるかもしれません。 AIを活用した入札管理システム 少なくとも一部のキャンペーンの入札単価を変更します。 また、DSP など、標準のスポンサー付き広告を超えた上位ファネルの広告フォーマットの検討も始める必要があります。
最後に、顧客レビューの分析など、ビジネスの他の部分の自動化を始めることもできます。 例: すべてのレビューのファイルを ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) にアップロードし、 AI が生成した概要 レビュー全体でよくある苦情や論点をまとめます。 ChatGPT やその他の AI Amazon 広告ツールなどのツールを組み合わせることが、Amazon SOP を合理化する重要な方法です。
主要な機会とアクション:
この段階で競争力を維持するには、ブランドは時間の大部分を戦術の実行から戦略分析に費やす場所を移行する必要があります。 そのためには、パフォーマンスの監視、入札管理、キーワードの最適化など、複数の面で自動化に投資する必要があります。 自動アラートは、パフォーマンスの異常を迅速に検出するのに役立ちます。
自動入札ルールや AI ベースの入札管理により、ブランドは曜日や時間帯による入札変更などの高度な Amazon PPC シナリオを手間をかけずに実行できます。 AI ベースの入札管理の場合、ACOS が直線的なパスをたどらない時期を予測することもできます。場合によっては、ACOS を改善するための最良のアプローチは、入札しないことです。 しかし入札するには up.
学習と開発の観点から見ると、この段階で最も成功しているブランドは、Amazon 広告のベストプラクティスとデータ分析という XNUMX つの面でチームの専門知識を同時に構築することに取り組んでいます。
ブランドは、広告データや、オーガニックランキング、価格変動、コンテンツの品質、顧客レビュー、全体的な売上などのその他の市場シグナルから迅速に学習する必要があります。 これを達成するために、ブランドは、これらの異なるデータセットを収集、分析し、それに基づいて行動するためのシームレスな戦略を持たなければなりません。
ステージ3
LEAD: 実験、学習、迅速な適応
この段階のブランドは、それぞれのカテゴリーで支配的なプレーヤーです。 これらのブランドの違いは、実験し、すぐに失敗し、そこから学び、最初からやり直すという意欲です。 彼らの目標は、自分たちにとって何が効果的かをできるだけ早く見つけるために必要なことを行うことです。
ブランドは、データ資産から重要な価値を引き出すことができる高度な分析機能を備えています。 彼らは複雑な質問を投げかけ、それに答え、広告費を効率的に実行することができます。
このような質問の例には次のようなものがあります。
- 広告費の売上に対する本当の増加効果は何でしょうか?
- 各製品カテゴリーの広告費に対する売上の影響はどのくらいですか?
- 価格変更は広告の ROI にどのような影響を与えますか?
Amazon が新機能を導入する際、これらのブランドは他社に先駆けて最前線でこれらの機能をテストし、自社の利点に活用しています。 彼らは次のような強力な新しいツールに習熟しつつあります。 Amazonマーケティングクラウドこれにより、顧客生涯価値 (CLTV)、スポンサープロダクト広告の新規ブランド指標、マルチタッチ広告のアトリビューションなどを追跡できるようになります。
要約すると、Amazon で勝つブランドは機敏で、計算されたリスクを負い、常に実験を行って、利用可能なあらゆるシグナル/データセットから価値を解き放とうとしています。
主な機会と行動:
ブランドは、ルールベースの自動化を超えて、パフォーマンス診断とキャンペーン実行の多くを機械学習 (ML) および人工知能 (AI) アルゴリズムによって推進する必要があります。 ML/AI アルゴリズムはデータから学習し、大規模な予測/決定を行うことができます。 ML/AI は非常に長い間存在しています。 最近の変化は、クラウド コンピューティングの発展により、ML/AI 機能が非常に利用しやすくなったことです。 自社のビジネスに特有の困難な問題を解決するためにこれらの機能を活用するブランドは、大きな競争上の優位性を得ることができます。
実験を受け入れ、早く失敗して早く学ぶ文化を育むことも、ブランドをトップに押し上げ、その地位を維持するのに役立ちます。 これを行うには、次のことを行う必要があります。
#1。 広告、価格設定、オーガニックランキング、コンテンツ、レビュー、売上など、できるだけ多くの変数に関するデータを収集します。
#2。 以下を行うための規律あるプロセスを用意します。
- 影響力の高い質問を定期的に尋ねる
- 情報を分析し、上記の質問に対する応答 (仮説) を組み立てます。 必要に応じて機械学習/AI機能を活用する
- 仮説をテストし、成功を実現する
#3。 データ サイエンティストとビジネス エキスパートの両方が緊密に連携して作業できるようにします。 このコラボレーションは、大きな勝利を迅速に見つけるために不可欠です。
広告大国としてのアマゾンの急速な台頭は、ブランドやメーカーにとって大きなチャンスとなっている。 適切なビジョン、計画、投資があれば、Amazon 広告チャネルは持続可能な戦略的利点として機能します。
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