Die Customer Shopping Journey ist komplexer denn je. Werbetreibende im E-Commerce müssen Anzeigen für ihre Zielgruppen an immer mehr Berührungspunkten schalten und messen. Zum Glück hilft Amazon Marketing Cloud Marken dabei, ein klareres Bild der Customer Journey zu erhalten und liefert aussagekräftige Einblicke in die Anzeigenleistung.
Die wichtigsten Konzepte, wenn es darum geht, den Erfolg von Amazon Werbekampagnen zu verstehen, sind Attribution und Messung. AMC führt Hunderte von Datenpunkten über Anzeigentypen, Verkäufe und andere Erstanbieterdaten zusammen. So können Werbetreibende ihre Werbemaßnahmen auf Amazon ganzheitlich und kanalübergreifend betrachten, um zu sehen, was tatsächlich zum Wachstum beiträgt.
Pacvue ist mit AMC integriert, so dass Werbetreibende über ihr Pacvue Login auf ihre AMC-Daten zugreifen können, anstatt sich bei der AMC Native Console anzumelden. Benutzer haben Zugang zu einem Dashboard voller vorgefertigter Visualisierungen von Abfragen, einige aus der Amazon's Instructional Query Library und einige Pacvue spezialisierte Abfragen.
In unserem kürzlich erschienenen Video zum Freitagsimbiss erörterten Anne Harrell, Senior Manager of Retail Media von Pacvue, und Jack Lindberg, Product Manager, wie man mit Amazon Marketing Cloud die ganzheitliche Werbeleistung genauer messen kann. Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser großartigen Diskussion.
Mehr als Last-Touch-ROAS
Die Messung des Return on Ad Spend (ROAS) ist eine wichtige Kennzahl für die Beurteilung der Leistung einer Werbekampagne. Sie kann jedoch zu ungenauen Messungen führen, wenn sie als einzige Kennzahl verwendet wird - insbesondere bei Top-of-Funnel-Platzierungen.
Ein Werbetreibender kann deutlich weniger Impressionen, Klicks und Verkäufe verzeichnen, aber dennoch einen Anstieg des ROAS sehen. Das bedeutet nicht, dass Ihr Programm wächst. Es bedeutet nur, dass die von Ihnen ausgegebenen Mittel einen etwas höheren Ertrag erzielen.
Darüber hinaus gibt es beim Last-Touch-ROAS - obwohl er der Branchenstandard ist - keine gewichtete Zurechnung. Das bedeutet, dass alle Werbemaßnahmen, die vor dem letzten Klick oder Blick in der Customer Journey liegen, 0 % der Gutschrift für die Förderung des Ergebnisses dieser Journey erhalten. Das macht es sehr schwierig, Taktiken wie Anzeigen im oberen Trichter oder Videos genau zu messen, da diese bei dieser Art der Messung selten eine Rendite erzielen. Diese Taktiken stellen dem Verbraucher Ihre Marke oder Ihr Produkt vor, und das ist wohl der wertvollere Moment auf dem Weg zu einer Konversion.
Eine genauere Messung des Erfolgs dieser Art von Taktiken erfordert einen ganzheitlicheren Messansatz.
Verwendung von Amazon Marketing Cloud zur Messung des gesamten Trichters
AMC bietet einige hervorragende Daten und Abfragen zur Messung des gesamten Marketingtrichters. Zusammen mit diesen Daten hat Pacvue einen proprietären Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der Budgetempfehlungen zur Maximierung des gesamten Werbeumsatzes liefert. Fügen Sie diese Tools und Abfragen zu Ihrer Amazon Werbestrategie hinzu:
Weg zum Kauf Abfrage
Anhand dieses AMC-Datensatzes können Werbetreibende erkennen, wie Nutzer über verschiedene Anzeigentypen hinweg auf Anzeigen reagieren. Auf welche Anzeigen klicken sie? Und in welcher Reihenfolge? Wie häufig ist dieser einzigartige Weg zum Kauf, und wie erfolgreich ist er bei der Förderung von Verkäufen?
Werbetreibende sind oft überrascht, dass ihre Kunden so viele Berührungspunkte haben, bevor sie einen Kauf tätigen. Dies beweist einmal mehr die Notwendigkeit, diese Art von Daten zu berücksichtigen, um fundierte Werbeentscheidungen zu treffen.
Unterstützte Konversionsanalyse
Durch die Kombination der AMC-Daten zu jeder Customer Journey mit der Assisted Conversion Analysis von Pacvuekönnen Sie den Touchpoints in der Customer Journey einen Teil des Wertes zuweisen. Wenn Sie also die Path to Purchase-Abfrage betrachten, wird den oberen Trichteransichten wie Video und Display ein Teil des endgültigen Konversionswerts gutgeschrieben.
Diese Analyse weist jedem Werbe-Touchpoint einen genaueren Wert zu und ermöglicht es den Werbetreibenden daher, fundiertere Budgetentscheidungen zu treffen. Wenn die unterstützten Konversionen steigen, steigen auch die Konversionen bei der letzten Berührung, was bedeutet, dass die Messung auf diese Weise ein nachhaltiges langfristiges Wachstum fördern kann. Und in vielen Fällen stellen wir fest, dass Taktiken, die bisher als ineffizient galten, bei Verwendung von Multi-Touch-Attribution tatsächlich effizienter sind als ihre Pendants im unteren Trichter. Da wir alle Pfade zum Kauf und die Wahrscheinlichkeit kennen, dass ein Nutzer mit jedem Anzeigentyp interagiert, können wir ein robustes Modell erstellen, welche Pfade und Anzeigentypen mit einem zusätzlichen Budget unterstützt werden sollten.
Pacvue hatte kürzlich einen Kunden, der seine Budgets zwischen Suche und DSP im Verhältnis 80:20 aufteilte - eine in der Branche übliche Verteilung. Als Pacvue unseren Algorithmus für Budgetvorschläge durchführte, stellten wir fest, dass unser Kunde zu viel Geld in den unteren Teil des Trichters für Suchanzeigen steckte. Nach einem Monat mit einem Verhältnis von 60:40 zwischen Such- und DSP-Anzeigen konnte unser Kunde seine Anzeigenverkäufe im Vergleich zum Vormonat um 64 % steigern, ohne seine Gesamtausgaben zu erhöhen.
Mit dem exponentiellen Wachstum der Einzelhandelsmedien und der Werbung auf Amazon werden auch die Werbeprogramme immer komplexer und ausgereifter. Messung und Attribution müssen diesem Trend folgen. Andernfalls bleibt echtes Wachstum einfach unerreichbar.
Sie können mehr über die Integration von Amazon Marketing Cloud und Pacvueerfahren, indem Sie noch heute eine Demo buchen.
