Intentwise Explore のようなプラットフォームの助けを借りずに、Amazon Marketing Cloud を自分で使用する場合は、クエリをカスタマイズする方法を学ぶ必要があります。
簡単な背景: AMC を使用すると、「カートに追加したが購入しなかった買い物客のリストを見せて」など、差し迫ったビジネス上の質問をプラットフォームに尋ねることになります。これらの質問は、SQL で記述されたクエリの形式で提示されます。
開始するために、Amazon は数十の説明クエリと対象ユーザーのライブラリを提供します。しかし、これらのクエリには、 重要な制限の数。必然的に、独自の仕様に合わせてこれらのクエリを変更する必要があります。
しかし、実際に指示クエリを変更するにはどうすればよいでしょうか?理論的には、これはコードを少し調整するだけですが、複雑になればなるほど、難しくなります。
我々のチーム カスタマイズ クライアントからの問い合わせは毎日行われるため、私たちはこのプロセスを隅々まで熟知しています。また、クエリが実際にどのように機能するかが少し不透明に感じられる場合があることも承知しています。
カーテンを少し引いて、教育クエリや対象読者を変更すると実際に何が起こるかを示したいと思います。
指示クエリは実際に何を言うのでしょうか?
まず、非常に単純な例を示します。これは、商品をカートに追加したが購入しなかった買い物客を対象とした説明対象です。これは、非常に有用なオーディエンスです。 DSPでは作成できません.
この例を選択したのは、利用可能な中で最も単純な教育対象者の 1 つであるためです。他のほとんどの説明クエリや対象読者を変更する場合は、これよりも複雑になることに注意してください。
SQL コードでは、「カートに追加したが購入しなかった買い物客」オーディエンスは次のようになります。
この SQL は実際には何を言っているのでしょうか? AMC クエリを一連のテーブルとして考えると役立ちます。各テーブルには買い物客の一連のアクションからのシグナルが含まれます。 AMC は、仕様に適合するテーブルの部分を結合し、仕様に基づいて新しい出力を作成することによって機能します。
この場合、AMC の命令クエリは 2 つのテーブルを参照します。
- 最近の購入順に並べ替えられた買い物客の表 (「最大購入イベント」と呼ばれます)
- 最新のカートへの追加イベント (「最大 ATC イベント」と呼ばれる) によって並べ替えられた買い物客の表
これらのテーブルは次のようになります。
これらのテーブルが作成されたら、対象ユーザーを絞り込む作業が始まります。指示クエリは、カートに追加したが実際には購入しなかった買い物客のプールを作成するように AMC に指示します。 購入。
つまり、最後にカートに追加した日付が次の一連の買い物客を検索したいと考えています。 After 最新の購入日。
少し簡略化していますが、ある意味、AMC が行っていることは、これらのテーブルを取得して、まだ購入していない製品をカートに追加した買い物客を強調表示することです。 SQL のロジックを使用すると、次のようなプロセスを視覚化できます。
ご覧のとおり、ユーザー 1 とユーザー 4 はそれぞれ、最後にカートに追加した日よりも新しい購入日を持っています。つまり、彼らは最終的な聴衆から失格となるのです。
他の 3 人のユーザー (緑色で強調表示) は、カートに追加した日付が最後の購入日よりも新しいもので、まだ購入していない製品をカートに追加したことを意味します。
これら 2 人のユーザーが最終的な対象ユーザーとなり、ユーザー 3、ユーザー 5、およびユーザー XNUMX のテーブルが作成されます。
しかし、指示クエリを変更するにはどうすればよいでしょうか?
ここで概要を説明したのは、非常に単純な定型的な指示クエリです。もっと具体的にしたい場合はどうすればよいですか?たとえば、追加した買い物客を追跡したい場合はどうすればよいでしょうか。 特定のASIN カートに追加しましたが、購入しませんでしたか?
この場合、これは比較的単純な変更であり、既存のテーブルに別の列を追加することになります。
SQL コードでは、これら 2 つのグループ (カートに追加テーブルと購入テーブル) を取得し、両方のフィルターとして「ASIN」を追加します。
新しい列は、各顧客が購入またはカートに追加した ASIN を指定します。このような：
次に、SQL コードを通じて、AMC にテーブルを絞り込むように指示します。次の例のように、コードを数行追加するだけです。追加した SQL は太字で示されています。
前と同様に、まず、購入よりも最近に商品をカートに追加したユーザーを検索します。もう一度、ユーザー 2、3、5 が残ります。
しかし、説明クエリに変更を加えたことにより、特定の ASIN をカートに追加したが購入しなかったユーザーのみが対象になります。私たちが使用したのは、 tracked_asin これらの特定の ASIN に焦点を当てるために、列を参照してください。
たとえば、ASIN 3 のみに興味があるとします。つまり、ASIN 3 をカートに追加したが購入しなかった買い物客のオーディエンスだけを表示したいことになります。
最終的なテーブルは次のようになります。聴衆にはユーザー 5 のみが含まれます。
実際、クエリを変更するのはどれくらい難しいのでしょうか?
SQL の詳しい知識がなくても、このような簡単な説明付きクエリに簡単な変更を加えるだけでなんとかなるかもしれません。ただし、コードの編集は、クエリまたは対象ユーザーをカスタマイズするタスクの一部にすぎないことに注意してください。
また、次のことを行う必要があります。
- クエリを検証する データが正確であることを確認するためです。
- より多くの視聴者を確保する Amazon の 2 買い物客の最低基準を超えています。制約を追加すると、視聴者数が最小 2 人を下回る可能性が高くなることに注意してください。
- 費用対効果分析を実行する そもそも聴衆が苦労する価値があるかどうか。たとえ 2 のしきい値をクリアしたとしても、その制作に費やした費用を回収できるだけの十分な規模または価値のある視聴者がいるでしょうか?
- AMC で利用可能なすべてのデータセットを調べる 可能な限り最良のデータ セットとそれらのデータ セット内の適切な列を使用していることを確認します。したがって、AMC の専門分野の知識を持つ人をチームに入れると役立ちます。この場合、対象ユーザーをカスタマイズするための適切なフィールドは tracked_asin 列でした。
これらの手順を実行した後でのみ、カスタム クエリが問題なく実行できるかどうかがわかります。
より複雑な変更についてはどうすればよいでしょうか?
多くの場合、AMC の教育対象者に 1 つの小さな ASIN フィルターを追加するだけでは済みません。もう少しドラマチックなことをしたくなるかもしれません。
たとえば、スポンサー ディスプレイ広告ではなく、スポンサー プロダクト広告とスポンサー ブランド広告に接触し、購入しなかった買い物客のオーディエンスを作成したいとします。
教育的な質問を対象とするユーザーを対象とするとよいでしょう。視聴者は Amazon ストリーミング TV キャンペーンには接触するが、ディスプレイ キャンペーンには接触しない」を変更して、「Amazon ストリーミング TV キャンペーンへの露出」を「SP および SB 広告への露出」に置き換えます。次に、これらの買い物客が購入していないという要件も追加する必要があります。
この読者が求めているのは、まったく新しい一連のテーブルです。まず、2 つの共通のテーブル式を作成します。1 つはスポンサープロダクト広告を閲覧するユーザー用、もう 1 つはスポンサーブランド広告を閲覧するユーザー用です。それらを一緒に結合すると、両方の SP に触れる視聴者が得られます。 と SB。
次に、スポンサーディスプレイ広告を見た人の表を作成します。 SP+SB テーブルから SD 広告を見たすべての買い物客を無効にします。これにより、本質的に (SP+SB) -SD である新しいテーブルが作成されます。
最後に、あなたから購入した買い物客のテーブルを作成します。再度、これらの購入者を (SP+SB) -SD テーブルから除外します。ついに、SD ではなく SB+SD を購入しなかった視聴者に触れることができるようになります。
このカスタマイズには多大な労力がかかります。元の命令クエリは約 20 行の SQL コードでした。最終的なカスタム クエリはおそらくその 45 倍を超える、約 XNUMX 行のコードになります。
この変更はかなり集中的なものであるため、基本的にまったく新しいクエリを最初から作成することになります。大変な作業であり、専門知識が必要です。このような変更をさらに行う方法を知りたい場合は、専用の SQLトレーニングモジュール 業界全体で広く使用されています。
または、もちろん、Intentwise Explore を使用して Amazon Marketing Cloud から洞察を引き出すこともできます。使用するときは 意図的に探索する、完全にカスタマイズ可能なクエリと対象ユーザーの膨大なライブラリにアクセスし、バックグラウンドで実行するようにスケジュールを設定できます。
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