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2023-11-09 09:29
（圖片來源：圖蟲創意）
數據產生的主體是消費者，數據分析就是消費者特性分析。
換言之，消費者的行為路徑分析+屬性分析，是AMC所有模型的基礎單元，即各模型都是基于消費者的路徑，再按照一定規則進行聚合的數據。消費者路徑分析得是否深入、采用何種分析角度，關系到賣家進行用戶分層精細化運營的效果。
我們知道，新客獲取的成本一般是老客維護的5倍，甚至更多。新客獲取的難度之所以那么高，有個重要原因是我們無法精確地知道新客是“怎么看廣告”，“看哪些廣告”、“什么時候看”、“點了哪些按鈕入口”、“是什么促使下單”等等這些細節，以致我們錯失了很多潛在客戶。
過往，賣家在做廣告效果分析時，大多還是依賴運營人員的經驗和判斷。一方面賣家本身能夠獲取到的數據維度以及顆粒度非常有限，另一方面即使有了海量數據，也需要機器學習和算法加持，這樣才能充分挖掘出大數據的價值。因此，對于很多賣家來說，目前的卡點是缺乏簡單有效的消費者路徑分析方法及工具。由于分析方法不對，或缺少智能化工具，導致數據驅動增長難以落地，使得賣家對數據價值產生懷疑甚至誤解。
我們需要重新審視消費者路徑的分析，建立正確、系統性的分析坐標系。通過亞馬遜AMC“用戶級”、“事件級”的顆粒數據來可視化展現消費者的瀏覽、點擊、購買、復購，真實的行為路徑，將洞察指導廣告策略，以決定該投哪些廣告、投向哪些觸點。
一. 消費者路徑分析的邏輯和原理
通過對消費者原始路徑進行有效聚合，結合營銷過程中遇到的難點問題，探索獨特的角度進行有效分析，從而提供具有指導意義的數據分析。在特定的周期里，根據不同類型路徑的數據表現，從而分析不同類型路徑對應的消費者特性和現階段的廣告表現情況。
比如，以路徑首個觸點來進行路徑分組，
1）分析各路徑分組其購買用戶的行為特征，其歸因購買的觸點分布，以此來了解和把握流量觸達到購買轉化之間的規律；
2）分析各路徑分組其二次觸達的觸點分布，以此分析流量承接情況。
二. 消費者路徑的分析示例
（一）對于不同觸點作為首次觸達，該類型路徑的效果對比分析
1. 上層流量的特點分析：
如下圖所示，DSP AW（Awareness）策略首次觸達的用戶，和其他路徑分組進行對比, ROAS低+Cost per purchasers高這2個數據表現，說明了upper funnel的轉化成本確實較其他funnel或其他廣告產品高。借助AMC可以清晰看到不同觸點的數據表現，從而知道哪些觸點具有高轉化能力，哪些成本較高，以此為賣家指明廣告策略的優化方向。
消費者路徑是一個高級的基礎統計模型，通過這個方式，來了解首次觸達對應的人群特性。但AMC的作用不僅僅是讓我們知道人群特性，它的另一個重要價值是提供了全局視角來剖析廣告策略的相互作用和績效影響，客觀量化不同觸點、策略的效果指標貢獻。
從上面我們也可以洞察到，雖然upper funnel首次觸達的路徑，效果指標（ROAS和購買用戶成本）會較其他funnel觸達的高，但一旦upper funnel完成流量下沉，變成CS或CV，購買用戶的成本會下降，對應的廣告效果如ROAS也會有所提升。
（二）分析不同觸點作為首次觸達，后續的購買歸因觸點分布
該方向通過可視化歸因購買前的特定周期內首次流量觸達的情況，了解歸因購買的流量入口分布。
如上圖所示，首次觸達無論是哪種廣告或DSP廣告的不同funnel，后續歸因購買中占比最大的基本都是SP，說明了其他廣告類型實實在在助力了SP的歸因轉化。
（三）分析不同觸點作為首次觸達，其二次觸達的觸點分布
該方向通過可視化首次觸達和二次觸達的流量情況，了解流量之間的承接以及不同廣告類型之間的互動情況。您需要注意：
1）關注上層流量如AW的后續下層流量觸達情況，
2）下層流量是否被上層流量再次觸達。
如上圖所示，AW策略的二次觸達的no touch（指的是周期內無品牌廣告的二次觸達）高達70%，需加強二次觸達，搶占品牌新用戶的心智。同理SB和SD首次觸達的用戶，也可根據具體情況加強二次觸達。可通過AMC Audience創建對應人群包進行主動觸達。利用AMC Audience人群自定義功能，精準定位被SB和SD首次觸達的用戶，你也可以把其中的“加購人群”篩選出來，通過二次觸達將“加購人群”轉化為“購買人群”。
不僅如此，AMC還可以抓取Inactive Audience失活人群，也就是在過去12個月中購買過但在過去的6個月內沒有再次購買的受眾群體。同時與Brand View人群，即近30天瀏覽過但未購買的人群進行對比。通過對這兩種人群的交集進行精準廣告投放和人群運營，從而來對比針對不同人群采取不同策略的轉化率的差異。從人群到轉化、從流量到銷量！跨境品牌在獲得目標人群和提高ROI之間找尋平衡，人群標簽的精細化運營、找到最合適的流量、實現精準投放，通過AMC解決方案都可以實現。
無論是新品牌進入市場還是大品牌擴大領地，核心都是找到且找對人群。AMC基于流量和User ID 2個維度，展示DSP各層級廣告活動的小時級表現，豐富了DSP廣告的數據維度，細化了DSP廣告數據的顆粒度。通過利用AMC各模型的分析，做更精確的人群匹配，為客戶找到平時忽略的，但指標表現出色的人群，針對人群定向投放，帶來更高的點擊和瀏覽效率，可以有效幫助賣家拓圈，實現人群的快速累積。
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（編輯：江同）
（來源：4KMILES）
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