カスタマー・ショッピング・ジャーニーはかつてないほど複雑になっており、eコマース広告主はターゲット・オーディエンスに対して、より多くのタッチ・ポイントで広告を配信し、測定する必要があります。ありがたいことに、Amazon Marketing Cloudは、ブランドがカスタマージャーニーをより明確に把握し、広告パフォーマンスに関する有意義な洞察を提供するのに役立ちます。
Amazon 広告キャンペーンの成功を理解する上で最も重要な概念は、アトリビューションと測定である。AMCは、広告タイプ、売上、その他のファーストパーティデータにまたがる何百ものデータポイントを統合します。これによって広告主は、Amazon の広告活動をチャネル横断的に総合的に見ることができ、何が実際に成長を促しているのかを知ることができる。
Pacvue 広告主はAMCネイティブコンソールにログインする代わりに、Pacvue のログインからAMCデータにアクセスすることができます。ユーザーは、Amazonのインストラクショナルクエリライブラリや、Pacvue の特殊なクエリなど、事前に作成されたクエリの視覚化でいっぱいのダッシュボードにアクセスできます。
先日のFriday Snack Break ビデオでは、Pacvueの小売メディア担当シニア・マネージャー、アン・ハレルとプロダクト・マネージャー、ジャック・リンドバーグが、Amazon Marketing Cloud を使用して全体的な広告パフォーマンスをより正確に測定する方法について議論しました。以下は、その素晴らしいディスカッションからの最も重要な要点です。
ラストタッチROASを超える
広告費用対効果（ROAS）の測定は、広告キャンペーンのパフォーマンスを判断するための重要な指標です。しかし、それが唯一の指標である場合、不正確な測定につながる可能性があります。
広告主は、インプレッション、クリック、売上が大幅に減少しても、ROASが増加することがあります。これは、プログラムが成長していることを意味しません。これは、あなたのプログラムが成長していることを意味するものではありません。それは、あなたが費やしているドルがわずかに高いリターンを得ていることを意味するだけです。
さらに、ラストタッチROASは、業界の標準ではあるが、加重アトリビューションのようなものはない。つまり、カスタマージャーニーにおける最終クリックやビューの前に行われた広告活動は、そのジャーニーの結果を促進するためのクレジットが0%になるということです。このため、アッパーファネルディスプレイやビデオのような戦術を正確に測定するのは本当に難しくなります。これらの戦術は、あなたのブランドや製品を消費者に紹介するものであり、間違いなく、コンバージョンへの旅においてより価値のある瞬間です。
この種の戦術の成功をより正確に測定するには、より総合的な測定アプローチが必要である。
Amazon Marketing Cloudを使用してフルファネルを測定する
AMCは、完全なマーケティングファネルを測定するための優れたデータとクエリを提供します。このデータと共に、Pacvue 、独自の機械学習アルゴリズムを重ね、総広告売上を最大化するための予算提案を提供しています。これらのツールとクエリーを貴社のAmazon 広告戦略に追加してください：
購入問い合わせ
このAMCのデータセットにより、広告主は、さまざまな広告タイプにおいて、ユーザーがどのように広告に関与しているかを確認することができる。どの広告をクリックしたのか？そして、どの順番でクリックするのか？このユニークな購買経路はどれくらいの頻度で発生し、どの程度売上に貢献しているのか？
広告主は、顧客が購入に至るまでに非常に多くのタッチポイントに関与していることに驚くことが多い。このことは、情報に基づいた広告の意思決定を行うために、この種のデータを見る必要性をさらに証明している。
アシスト・コンバージョン分析
各カスタマージャーニーに関するAMCのデータをPacvue'Assisted Conversion Analysisと組み合わせることで、カスタマージャーニーの早い段階でのタッチポイントに部分的な価値を帰属させることができます。つまり、Path to Purchaseクエリを見る時、動画やディスプレイのようなアッパーファネルのビューは、最終的なコンバージョン値の一部としてクレジットされます。
この分析は、各広告タッチポイントにより正確な価値を割り当てるため、広告主はより多くの情報に基づいた予算決定を行うことができます。最終的に、アシストコンバージョンが上がれば、ラストタッチコンバージョンも上がります。また、多くの場合、マルチタッチアトリビューションを使用すると、以前は非効率的とみなされていた戦術が、実際には低ファネルの戦術よりも効率的であることがわかります。 購入までのすべての経路と、各タイプの広告と相互作用するユーザーの傾向を把握しているため、追加予算でどの経路と広告タイプをサポートすべきかの強固なモデルを構築することができます。
Pacvue 最近、あるクライアントが検索広告とDSPの予算を80:20の割合で配分していた。Pacvue 予算提案アルゴリズムを実行したところ、クライアントが検索広告のファネルの一番下にお金を詰め込みすぎていることがわかりました。検索とDSPの割合を60:40にして1ヶ月後、クライアントは総支出を増やすことなく、広告売上を前月比64%増加させました。
リテールメディアと Amazon 広告が指数関数的なスピードで拡大し続ける中、広告プログラムはより複雑で成熟したものになってきている。測定とアトリビューションもそれに追随する必要がある。そうでなければ、真の成長は手の届かないものになってしまう。
Amazon Marketing Cloud とPacvueの統合については、今すぐデモをご予約ください。
