大促預熱投放“打水漂”？你的預熱放量點找對了嗎？

（圖片來源：圖蟲創意）

大促預熱在什么時間段放量效果最佳？應該用多少預算達成目標？大部分賣家會有兩個時間節點，一個是 PD ，一個是 Q4 。那 Q4 放量點在哪里？我們看某賣家如何通過 AMC 模型解決 Upper Funnel 在 BFCM 前 Ramp Up 預熱投放問題，該模型可推廣至任何促銷活動（Prime Day等）。數據來源：亞馬遜營銷云（AMC）and DSP AD Console。

1、何時開始BFCMRamp Up?

基于AMC User ID、Event Log 超細顆粒度數據，分析 Upper Funnel 觸達用戶的行為數據， 找出用戶開始被大促影響的關鍵時間節點，并以此為基礎來分析Ramp Up 策略。

如下圖所示，明顯看到，某品牌從 2022年11月6日-12 日這周開始，用戶等待大促再購物的特征非常明顯，即認為從該時段開始，可以開啟BFCM 的 Ramp Up 策略，為大促購物轉化提前蓄水。

（數據來源：亞馬遜營銷云）

從該模型看出，在11月6日-12日放量的整體轉化率在升高，所以賣家在11/6開始放量效果最好。

系統可自定義指標：

“ BFCM 購買占比”= BFCM 購買人數 /（ BFCM 購買人數+觸達后 4 天內購買人數）

“ Upper Funnel 整體成本”：基于 User ID，將 Ramp Up 期間該策略的 DSP 花費平均分攤到其觸達的 BFCM 購買用戶上。

“ BFCM Sales Improvement Coefficient ”：BFCM 日均Sales 較 Ramp Up 和 Daily Delivery 的漲幅。“修正系數”= 2023 Daily CPM / 2022 Ramp Up CPM

" BFCM Attribution Factor "：Ramp up 周期內，每天 Upper Funnel 觸達但在 BFCM 購買人數，占這部分總購買人數占比。

Please note : All data is for instructional purpose only！

2、Ramp Up 目標怎么定？

基于歷史 Sales , 測算新 BFCM Sales Goal。Upper Funnel 策略的設計，終將回歸 BFCM 的銷售目標。通過研究 AMC 積累的品牌歷史 Sales 數據，分析日常期 Sales 和 BFCM Sales 的關系，以此數據來指導新 BFCM Sales Goal 的設立。

如下圖所示，基于 2022 年的 Sales 數據，Upper Funnel 的 BFCM 日均 Sales 是日常的 2.57 倍，Lower Funnel 的 BFCM 日均 Sales 是日常的 2.64 倍，整體上 BFCM 日均 Sales 是日常的 2.62 倍。

假設 2023 年 BFCM 前的日常日均 Sales 為 7,000，按照歷史 BFCM Sales Goal是日常的2.62倍設置，則2023年BFCM的Sales Goal可初步定為7,000*4*2.62=73,360。

如何通過往年預熱期間的 Sales ，來測算 2023 應該花多少預熱成本？

上面已經知道了 2023 的BFCM Sales Goal，那就以這個 Sales Goal 驅動Upper Funnel 的流量獲取。

通過研究 AMC 積累的 2022 年品牌歷史 Sales 數據，如下圖藍色字體所示：

（數據來源：亞馬遜營銷云）

2022年 BFCM Sales 基于 User ID，按時間序列拆分 4 大部分，Ramp up 觸達的 BFCM 購買用戶貢獻了 15.51% BFCM Sales，總購買人數為222人。

結合 2022年 Ramp up Upper Funnel Cost 為 $10,221.29，即這些 Ramp up觸達的 BFCM 購買用戶的 Upper Funnel 成本：$10,221.29 / 222 = $46.04。

因此，2023 年 Ramp up Upper funnel DSP Cost = 46.04 * 新 BFCM 所需購買人數 * 修正系數。

假設：2023 年日常 Sales 和 2022 年齊平，但 BFCM Sales Goal 較日常的增長由 2.62 提升至 3，增長至 $59207.08，CPM 價格從 2022 年的 3.82 上漲至 6。

Ramp up 觸達的 BFCM 購買用戶還是按照 15.51% 貢獻 BFCM Sales，則需貢獻 9182.53 BFCM Sales，輸送271個購買用戶。

按每個購買用戶的 Upper Funnel 整體成本 $46.04 計算，2023年 Ramp up Upper Funnel DSP Cost = $46.04 * 新BFCM所需購買人數 * 修正系數，則：2023年 Ramp up Upper Funnel DSP Cost = $46.04 * 271* (6/3.82) = $19489.5

（數據來源：亞馬遜營銷云）

4、如何分配預算？

Ramp up Upper Funnel 預算分配原則 : 按對 BFCM Sales 的貢獻程度 (BFCM Attribution Factor) 進行等比例分配。

即根據 BFCM Attribution Factor 的大小，衡量其為 BFCM Sales Goal 的貢獻，從而針對性地給 Ramp Up 各時段分配預算。

如基于測算的新 BFCM Ramp up Upper Funnel 的總 Budget 為$19,489.5，以 BFCM 前每 7 天劃分一個周期，對應的 BFCM Attribution Factor 分別為13.88%、31.67%和54.45%，測算出每個周期 Budget 分別為$2,704.95、$6,172.83和$10,611.72。(支持自定義調整模型的參數)

（數據來源：亞馬遜營銷云）

4KMILES AMC 預熱期廣告預算模型，品牌賣家只需輸入4個模型參數，分別是大促Sales增長率、最新CPM、日常Upper Funnel和Lower Funnel的Sales，模型即可自動計算出預熱期所需DSP廣告費用，及廣告費用的消耗計劃，以此作為預熱期廣告花費規劃的參考。

AMC 的重要性在于它是一個全新的 Amazon 營銷數據系統，智能預算模型只是亮點之一?；谟脩艏笆录墧祿?，它提供了一個全新的角度來衡量品牌各廣告對于品牌銷售的貢獻，不再單獨片面地分析廣告營銷表現。

橫空出世定意義非凡！AMC 以雙廣告視角去看整個消費者鏈路，直觀不同類型廣告、鏈路的貢獻價值，差異化地分配預算，這是亞馬遜廣告全鏈路營銷的趨勢和方向。通過各種報告看到 DSP、SP、SB 以及 SD 的流量交集，洞察所有廣告類型和預算花費在每個觸達點的轉化情況如何，以此來指導廣告的投放策略。

做好自然位、廣告位、競品流量、站內站外協同，從而實現品牌流量閉環，品牌賣家已經意識到需要站在雙廣告的格局上看問題，而不是靠一條腿跑。

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（編輯：江同）

（來源：4KMILES）

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