Bedsure | 家居品牌

AMC赋能Top级家居品牌，破解2022跨境营销增长新内核！
疫情之下，海外家居、园艺成为增速最快的品类之一，据海关统计，2021年我国家居及其零件累计出口额为4771.9亿元，同比增长18.2%，消费趋势的改变，也给中国跨境家居品类卖家带来了生长的沃土。

诚然，数字时代，通过数据和技术驱动，构建以消费者为中心的全域精细化运营体系已经是品牌的共识。但随着消费需求愈发多元，对客户进行全域管理的触点越来越多，难度也越来越大。那么，到底该如何提升在多渠道、多场景下的消费者运营能力？如何根据营销漏斗模型搭建最佳策略组合和广告组合？如何进行有效的预算分配？以及真实的消费者转化路径是怎样的？这些仍是当下品牌亟待解决的问题。

亚马逊营销云（AMC）作为一项全面的媒介数据衡量与分析解决方案，旨在帮助品牌从媒体的规划、购买、衡量和优化等全链路实现更精准的营销决策。Xtream通过对AMC数据的深度挖掘，叠加自身领先的数据技术和算法，已经形成了协同分析、人群分析、重合分析、频次分析、多触点归因分析等各大维度的分析模型，可以帮助品牌更好地洞察用户，实现广告活动效果的最大化。此前，我们也通过“一文读懂亚马逊营销云（AMC） 背后的价值”对AMC运作原理及功能后做了详解，接下来我们将通过真实案例，剖析AMC如何助力品牌深度优化营销活动，迎来第二增长曲线！




案例背景

Bedsure是一个Top级家居品牌卖家，在海外已经形成一定的品牌效应，在亚马逊DSP与SP广告上均有较高投入，并且对广告的精细化运营有较高的要求，希望进一步寻求数智化解决方案，实现广告效果的最大化。

客户疑问：都知道DSP是一种展示型广告，核心是在亚马逊站内外形成强曝光，不断吸引漏斗上层流量的注入，那么这种广告形式到底如何给销量带来增量价值？

首先，从亚马逊DSP广告本身来说，与搜索广告的不同之处就在于展示方式，前者是主动曝光后者需要被动搜索触发，因此DSP受众覆盖面更广，“强势曝光”是其他广告产品所望尘莫及的。但DSP广告并不只是打曝光，同时也可以追踪用户转化全路径，在各个触点与消费者产生交互行为，覆盖整个营销活动。

因此，在投放过程中我们通过受众属性特征分析，刻画了该品牌DSP与SP的受众画像，数据显示有34.8%的用户同时被这两种广告策略所触达，且这部分消费者转化率比仅作用于SP的受众转化率增长了16.7%。这也说明，DSP与SP广告之间存在协同作用，且DSP广告对于SP转化有促进作用。



在进一步的深度洞察广告优化方向上，既然DSP+SP结合的广告策略要比单纯使用SP或DSP的转化率更高，那么是否说明多广告组合策略对转化有促进作用呢？随后利用AMC转化路径分析，进行真实消费者的广告曝光触点追踪，数据证明全链路、多广告组合拳打法比起单一广告表现更为强势，综合增长超5.7倍。



| 分析结论：
多广告策略组合能够与消费者产生更多的交互触点，从而提升转化率；单纯的DSP广告转化率虽不高，但与SP广告有协同促进作用；且受多广告组合覆盖的受众有更好的转化效果，因此后续可扩大该部分受众画像的人群包范围。

进一步探究：已知DSP广告对转化有促进作用，但具体如何表现？调整方向有哪些？应该如何分配DSP、SP的预算以保证广告效果最大化？

想要探索DSP对消费者的影响就要根据用户转化路径展开，根据AMC后台数据显示，品牌42%的最终消费用户首次触点皆是由搜索驱动的，且30%的用户第一次被主动触达是通过DSP广告Conversion策略。这就意味着，加强DSP广告中Awareness层面的影响力度，可以为品牌带来更多的自然流量，并且应该保持Conversion再营销策略以捕获浏览未购买人群。
 
与此同时，在对品牌深度数据进行分析时，我们也发现该品牌在使用DSP广告时策略下沉，重在投放Conversion阶段，对于上层流量触达力度不够。因此，通过投放活动和不同触点之间的重合分析，探究了全营销漏斗对转化的影响，数据证明被多策略组合覆盖的受众转化率更高，且对于单纯的Conversion策略，“Awareness+Consideration+Conversion”策略（58%）比起“Consideration+Conversion”策略（47%）转化增率更高，也印证了在Awareness阶段的投放对于品牌的转化是有积极影响的，可以考虑将现有的营销触点前置，并且进一步启用OTT等广告形式来提高品牌知名度。



在明确了DSP广告优化方向后，DSP和SP之间的最佳预算分配该如何设置？在这个部分，Xtream引入了“马尔可夫链模型”来具体分析。首先，通过AMC转化路径分析汇总出真实的消费者路径，进而整理所有广告触点的转化方式，计算其所占权重，整理成广告触点转化流程图，再通过“移除效应”研究去除不同变量对广告活动影响，从而得出每一个变量对于整个广告活动的权重来进行预算分配。



不同于Last-Touch的归因逻辑，马尔可夫链模型可以更多维、立体的展示复杂的转化触点，Xtream正是通过对消费者转化路径的数据采集，结合数据科学自定义建模探索广告触点权重，调整该品牌DSP与SP广告的预算分配来提升广告效率，最终将用户转化率提高15.9%。

深度优化方向：任何广告策略都应结合具体营销场景，譬如在大促流量高峰期，广告的频次、站内外流量覆盖比都应相应调整。

通过“最佳广告频次分析”模型，我们也深入研究了该品牌广告频率与转化量、详情页浏览量的关系，数据表明该品牌目标用户在被触达6次后转化率有所下降，触达4次后详情页浏览量大幅下降，这也意味着，一方面在日常广告运营过程中触达频次的设置会对消费者产生影响，同时，在大促流量高峰期也可适当调高上限以获得更多转化机会。




此外，通过对亚马逊站内外流量分析发现，站内外流量协同触达有更好的转化效果，与单独的亚马逊站内流量覆盖相比，站内外同时作用使得转化率提高了12.5%。也就是说，品牌不应只局限于站内流量的激活，更需要拓展更上层的站外流量。



目前，Xtream已经通过AMC帮助众多Top级品牌定制精细化运营解决方案，针对品牌当前的营销痛点进行多维度分析数据和自定义建模分析，从而生成更细颗粒度的数据分析报告，释放亚马逊生态的数据红利，为品牌数字化营销升级赋能。
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