顧客の購買プロセスはかつてないほど複雑化しており、eコマース広告主は、target のオーディエンスに対して、ますます多くのタッチポイントで広告を配信し、その効果を測定することが求められています。幸いなことに、Amazon Marketing Cloudは、ブランドが顧客の購買プロセスをより明確に把握できるよう支援し、広告パフォーマンスに関する有意義なインサイトを提供します。
Amazon の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、「attribution 」と「測定」です。「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わたる数百ものデータポイントを統合します。これにより、広告主はAmazon 上で、チャネルを横断して広告活動を包括的に把握し、実際に成長を牽引している要因を特定することができます。
Pacvue AMC と連携しているため、広告主は のネイティブコンソールにログインする代わりに、 のログイン情報を使用して のデータにアクセスできます。ユーザーは、クエリの既成の可視化データが満載のダッシュボードを利用できます。これらのデータには、 の「Instructional Query Library」や の専用クエリから取得されたものが含まれています。AMC Pacvue AMC Amazon Pacvue
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。
ラストタッチの枠を超えてROAS
広告費対効果（ROAS ）の測定は、広告キャンペーンの成果を評価する上で重要な指標です。しかし、これを唯一の指標として用いると、特にファネルの上流に位置する広告枠については、不正確な測定結果につながる可能性があります。
広告主は、インプレッション数、クリック数、売上高が大幅に減少しているにもかかわらず、ROAS の数値が上昇している場合があります。これは、プログラムが成長していることを意味するわけではありません。単に、投じた費用に対して、わずかに高いリターンが得られているに過ぎないのです。
さらに、ラストタッチのROAS は、業界の標準であるとはいえ、いかなる重み付けもattribution されていません。つまり、顧客のジャーニーにおける最終的なクリックや視聴以前に実施された広告活動は、そのジャーニーの成果を促進した功績として0％しか評価されないことになります。 このため、ファネルの上流におけるディスプレイ広告や動画広告といった戦術を正確に測定することは非常に困難です。なぜなら、この測定方法では、こうした戦術からリターンが得られることはほとんどないからです。これらの戦術は、消費者にブランドや製品を紹介するものであり、コンバージョンに至るジャーニーにおいて、むしろそちらの方がより価値のある瞬間であると言えるでしょう。
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 マーケティングファネル全体を測定するための優れたデータやクエリを提供しています。Pacvue では、このデータに加え、独自の機械学習アルゴリズムを組み込むことで、広告売上総額を最大化するための予算提案を行っています。これらのツールやクエリを、Amazon の広告戦略に取り入れてみてください：
購入問い合わせ
この「AMC 」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広告とどのように関わっているかを確認できます。ユーザーはどの広告をクリックしているのか？その順序は？この独自の購買経路はどのくらいの頻度で発生しており、売上向上にどの程度貢献しているのか？
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
AMCの各カスタマージャーニーに関するデータと、Pacvueの「アシストコンバージョン分析」を組み合わせることで、カスタマージャーニーの初期段階にある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。そのため、「購入に至るまでの経路」クエリを確認する際、動画やディスプレイ広告といったファネルの上流に位置するチャネルにも、最終的なコンバージョン価値の一部が帰属することになります。
この分析により、各広告タッチポイントにより正確な価値が割り当てられるため、広告主はより的確な予算決定を行うことが可能になります。 最終的には、アシストコンバージョンが増加すれば、ラストタッチコンバージョンも増加することになるため、この測定方法により、持続可能な長期的な成長を促進できる可能性があります。また、多くの場合、マルチタッチ分析（attribution ）を用いると、以前は非効率と見なされていた施策が、実際にはファネルの下流にある施策よりも効率的であることがわかります。購入に至るすべての経路と、各広告タイプに対するユーザーの反応傾向を把握しているため、追加予算を投入すべき経路や広告タイプを特定する堅牢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の比率で配分していました。これは業界全体で見ても一般的な配分比率です。Pacvue で当社の予算提案アルゴリズムを実行したところ、このクライアントが検索広告においてファネルの下流部分に過度に予算を集中させていたことが判明しました。検索広告とDSP の比率を60:40に変更して1ヶ月間運用した結果、総支出を増やすことなく、広告売上を前月比で64％増加させることができました。
リテールメディアや Amazon 広告が飛躍的なペースで拡大し続ける中、広告プログラムはますます複雑化し、成熟しつつあります。測定やattribution も、それに追随する必要があります。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でしょう。
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。
