私たちがブランドやエージェンシーと彼らのことについて話すとき、 データ戦略、多くの人が同じ罠に陥っていることに気づくことがよくあります。
Amazon のデータ戦略はほぼ固まったと思うかもしれません。 ただし、API 接続を構築したり、SQL で Amazon Marketing Cloud のクエリを作成したりできるだけでは、必ずしも十分とは限りません。
データ管理のバックエンドをうまく操作できるデータ専門家やソフトウェア パートナーでさえ、Amazon の仕組みについて同じ誤解に遭遇することがよくあります。
最終的には、Amazon の専門知識を備えたソフトウェア パートナーが必要です。このパートナーは、何年もかけて関係を築き、プラットフォームのさまざまなニュアンスを予測する高度なソリューションを構築してきました。
Intentwise のチームは Amazon を知り尽くしています。 そこで、私たちが何度も目にする XNUMX つの一般的なデータ管理の問題に焦点を当てようと考えました。
自分で問題を解決しようとするか、何年もかけて問題に取り組んできたパートナーと協力するかは、あなた次第です。
#1. Amazon レポートのアトリビューションの遅れを忘れないでください
注意: 広告レポートは静的ではありません。 これは、過去 XNUMX 週間のレポートをダウンロードしただけで忘れてしまうような状況ではありません。
最近の広告レポートをダウンロードする場合は、履歴データが常に変化することに注意してください。 できるだけ最新の状態にするには、戻って更新する必要があります。
なぜ？ ほとんどの Amazon 広告には、 14日間のアトリビューションウィンドウ。 このため、Amazon 広告レポートは、その期間が経過するまで最終的なものにはなりません。
アトリビューションの遅延は、レポートをダウンロードした後でも、最近のパフォーマンス データが変動し続けることを意味します。
多くのデータ専門家は、複雑な関係のため、これを説明できません。 現在の日付が 16 月 1 日であるとします。15 月 XNUMX 日から XNUMX 月 XNUMX 日までの Amazon 広告レポートをダウンロードします。当然ですよね。
ただし、これらの広告のほとんどのアトリビューション期間は、少なくとも 14 日間のマークに達するまでは継続されるため、データは最終的なものではないことに注意してください。 したがって、誰かが 4 月 17 日に広告をクリックし、1 月 15 日に購入した場合、その売上は XNUMX 月 XNUMX 日から XNUMX 月 XNUMX 日までの広告レポートに表示されます。 遡及的に.
1 月 15 日から 14 月 XNUMX 日までの広告データの全体像をキャプチャするには、すべての日の XNUMX 日間のアトリビューションが経過した後でデータを再ダウンロードし、データを更新して重複を除去する必要があります。
それが退屈に聞こえるのなら、それは退屈だからです。 しかし、履歴レポートを常に更新しないと、パフォーマンスの重要なニュアンスを見落とす可能性があります。 通常、広告が表示されてから 7 ～ 14 日後に大量の売上が得られた場合はどうなるでしょうか? レポートを定期的に更新しない限り、それはわかりません。
Intentwise では、20 日間の期間でレポートを毎日自動的にダウンロードします。 その後、履歴データが自動的かつ瞬時に更新され、重複が排除されます。
こうすることで、レポートは常に新鮮で最新の状態になります。 帰属の遅れを心配する必要はありません。
#2. Amazon Marketing Cloud クエリの制限を理解する
Amazon Marketing Cloud の例を少し見てみましょう。 Amazon Marketing Cloud (AMC) 前に議論したを使用すると、差し迫ったビジネス上の質問の多くに答えることができます。
クエリを作成します (または、次のライブラリから選択します) 意図的に探索する)、結果が反映されるのを見てください。
AMC を使い始めたばかりのブランドからよく聞かれることの XNUMX つは、「チームに専門の SQL ライターがいるから、AMC に関するサポートは必要ない」というものです。
SQL は AMC から価値を引き出す主要なコンポーネントですが、考慮すべき点はそれだけではありません。
AMC のソース テーブルと、AMC から出力を抽出するビジネス ユース ケースを深く理解していないと、AMC の可能性を最大限に実現するのに苦労し、間違いを犯す可能性が高くなります。
よくある落とし穴の XNUMX つは、集計のしきい値です。 基本的に、集計しきい値により、グループ内に匿名性を保護するのに十分な買い物客がいない限り、買い物客に関する情報が AMC によって共有されるのを防ぎます。
クエリ結果に少なくとも最小数 (集計しきい値) の買い物客が含まれていない場合、Amazon は買い物客の身元を明らかにする段階に近すぎる可能性があると判断します。 クエリは実行されますが、出力は空白になり、データが欠落します。
集計しきい値は、キャンペーン名、郵便番号、user_id などの特定の列にのみ適用されます。 正確なしきい値の数 (つまり、グループに含まれなければならない買い物客の数) も、特定の列によって異なります。
AMC に対して効果的なクエリを作成するには、集計しきい値を理解することが不可欠です。 しかし、AMC に精通していないパートナーと協力する場合、たとえば、集計のしきい値が障害となることに、手遅れになるまで気づかない可能性があります。
チーム メンバーはクエリの作成が得意かもしれませんが、クエリをスムーズに処理するには、AMC 自体の実際のドメイン知識が必要です。
たとえば、アメリカのすべての郵便番号の顧客生涯価値を確認すると決めたとします。 これは悪い考えではありません。一部の地域の CLTV が他の地域よりもはるかに高い場合、地理的にターゲットを絞った方法で広告キャンペーンを簡単に調整できます。
問題？ ブランドが十分に大きくない場合は、集計しきい値の問題に遭遇する可能性があります。
郵便番号は識別可能なデータ ソースになる可能性があるため、郵便番号の集計しきい値は非常に高くなります。
したがって、必要になるのは、 たくさん クエリが機能するために必要なすべての郵便番号の顧客の数。 特定の郵便番号に顧客が数十人しかいない場合 (おそらく集計しきい値を下回っている場合)、クエリには空白の列が含まれます。
AMC を理解しているパートナーのみが、この問題を事前に発見し、修正に取り組むことができます。
#3. Amazon データセットがどのように組み合わされるかを理解する
Amazon だけでも、広告、在庫、クリックなどに関連する何十ものレポートを発行しています。
必然的に、これらのレポートを結合して、これらすべてのデータ ポイントを XNUMX つの簡単なビューで確認できるようにする必要があります。
しかし、Amazon レポートを結び付ける最適な方法をどのように特定すればよいでしょうか?
これらすべてのレポートを接続する一意の識別子を見つける必要があります。 ASIN である場合もあれば、キャンペーン名である場合もあり、キャンペーン タイプである場合もあります。
ただし、その識別子を見つけるのは必ずしも簡単ではありません。 解決策は、達成したい最終結果から逆算して作業することです。
たとえば、ASIN レベルの支出、売上、収益性、在庫レベルのビューを構築したいとします。 次に、それらのレポートを徹底的に調べて、それらを結合できる一意の識別子を見つける必要があります。
なぜこれがそれほど重要なのでしょうか? データを接続して表示するだけでなく、このようにレポートをつなぎ合わせることで、ダッシュボードの外観、操作性、パフォーマンスも向上させることができます。
ダッシュボードの読み込みが速くなり、簡単なカスタマイズが可能になり、社内チームにより良いエクスペリエンスが提供されます。
Intentwise は、これを行うことができる Ecommerce Graph と呼ばれる独自のテクノロジーを構築しました。 で独占的に入手可能です Intentwise アナリティクス クラウド.
当社では、一連の異種データセットから抽出するのではなく、事前に集約された XNUMX つのデータセットだけから抽出することができます。
これらのつながりは自動的に構築されます。 Ecommerce Graph を使用すると、すべてのデータを XNUMX つのビューで確認できます。 その後、座って、ビジュアライゼーションの読み込み速度の速さに驚嘆してください。
