案例分析！如何用AMC预判品牌投入带来的销售额？

案例一  

客户面临的挑战：

1、亚马逊广告中卖家的业务增长迅猛，但品牌溢价空间不大，容易陷入价格战；

2、认可展示广告和视频广告可以长期建立用户认知，但对效果有疑问；

3、客户自己的SA广告团队遇到了瓶颈，期待着新的广告策略和工具带来增量。

| AMC提供可信的广告效果归因分析报告

通过AMC的模型数据，可以清楚地看到：

1、在展示广告和流媒体视频广告的共同推广下，DPVR(商品详情页转化率)与只展示的广告相比，增加了37%
，与流媒体视频广告相比，它增加了101%。在Purchasee。 Rate (购买率维度)比只展示广告高11%，比只流媒体视频广告高54%
。

2、客户同时接触站内搜索广告和展示推广广告后，比较仅接触搜索广告，购买率增长近2倍，而比较仅接触展示推广广告，购买率增长近4倍。这也表明，展示推广广告与SP广告之间存在协同作用，展示推广广告可以促进SP的转型。|
使用AMC提供的小时级广告数据，继续调整广告策略

通过AMC报告的分时段数据发现，9:00AM到12:00PM期间前后，CPC较低，ROAS较高，这两个值在此期间并不特别理想。同时，我们用关键词搜索份额（Share
of Voice）从工具上可以看出，这一时期是竞争对手大量集中投放的高峰期。

因此，我们进行了以下战略调整：

1、上午8日避开竞品投放高峰期，增加:00前以及下午12:00后投放；2、在销售和转化率良好的晚上，通过系统中的关键词加速功能，即增加对良好广告空间的抢占和更激进的交付策略，实现用户占据和提高市场份额的作用。

案例二

客户遇到的困难:

|
AMC如何预测品牌投资带来的销售额？

我们知道，在亚马逊广告用户界面中，通过归因周期，我们可以清楚地了解客户在与DSP广告互动后两周内的购买行为，但我们不知道客户是否在第一次购买后重新购买，以及相关性能。为了解决这个问题，我们通过一系列自定义查询和数据建模生成了用户的LTV（LifeTime
Value）用户价值模型。比如Prime用户的购买力比非Prime用户强，所以Prime用户的LTV会更高。

接下来，当我们计算LTV数据时，结合这个公式来估计GMV：

GMV总预测 =  新客户平均客单（AOV） 新客户全生命周期客单 （ LTV ） 重新购买客户平均客单（ AOV ） –  客户平均客单丢失（ AOV
）

简单来说，就是新客户的价值 新客户整个生命周期的价值 老客户的价值——失去客户的价值。GMV通过获取新的和保留的数据模型进行预测。

通过品牌投资，我们将该模型应用于一个品牌，以衡量这种NTB（New To
Brand）未来12个月，广告活动能给品牌带来多少GMV？我们知道DSP广告是基于流量漏斗模型的。在每个模型中，我们可以定义一系列数据指标来衡量广告的有效性。我们单独列出搜索、曝光、点击、额外购买等。对于每一个广告活动，我们都可以清楚地获得重复购买用户和NTB(品牌带来的新客户)的数据。然后，结合过去12个月的平均订单金额和客户保留率，通过不同流量、不同渠道、不同接触点的NTB客户，我们可以有效估计品牌广告带来的新客户带来的GMV。更重要的是，我们可以从整体广告策略建设、店铺业务表现、全渠道广告表现、市场数据等方面细化到广告策略的层次，从整体品牌和业务维度来确定哪些媒体和工具更有效，能够获得良好的投资回报率，从而优化未来的品牌增长。

AMC通过马尔科夫、第一归因、线性归因、定制归因模型购物行为、转换路径、广告互动、用户价值、品牌词搜索、人群区域、广告分时维度分析，清晰显示不同广告的接触顺序和性能，量化每个接触，每个广告活动的贡献价值。

品牌卖家可以根据数据定制建模计算广告联系人的权重，研究不同变量对广告活动的影响，找到最佳联系人的权重分配和广告组合，最大限度地发挥广告活动的效果。

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