你真的了解AMC是什么吗？看Flywheel如何基于亚马逊AMC进行营销数据分析

在数字化时代，数据的产生主体是每一位消费者，而数据分析的核心便是消费者特性分析。这不仅是AMC模型的基础单元，也是各模型聚合数据的基石。深入分析消费者的行为路径和属性，对于卖家实现用户分层精细化运营至关重要。

我们深知，获取新客户的成本通常是维护老客户的五倍甚至更多。新客获取难度高的一个重要原因是，我们往往无法精准掌握新客户是如何接触到广告的，他们观看了哪些广告、何时观看、点击了哪些按钮入口以及什么因素促成了他们的购买决策。这些细节的缺失，常常导致我们错失很多潜在的客户。

过去，卖家在分析广告效果时，多依赖运营人员的主观经验和判断。由于可获取的数据维度和颗粒度有限，以及海量数据需要机器学习和算法的支持来挖掘其价值，许多卖家面临着缺乏简单有效的消费者路径分析方法及工具的难题。这导致数据驱动的增长难以落地，卖家对数据价值产生怀疑甚至误解。

为了更好地理解消费者的行为路径，我们需要建立一个正确、系统性的分析坐标系。借助亚马逊AMC的“用户级”、“事件级”的颗粒数据，我们可以可视化地展现消费者的浏览、点击、购买、复购等真实行为路径。这种洞察将指导我们的广告策略，决定该投放在哪些广告和触点上。

一、消费者路径分析的逻辑与原理

通过对消费者原始路径的有效聚合，结合营销过程中的难点问题，我们采用独特的分析角度进行有效分析，提供具有指导意义的数据分析。在特定的周期里，我们根据不同类型路径的数据表现，分析不同路径对应的消费者特性和广告表现情况。

例如，以路径的首个触点进行分组分析：

1）分析各路径分组中购买用户的行为特征和触点归因购买情况，以了解流量转化为购买之间的规律；

2）分析各路径分组的二次触达触点分布，以评估流量承接情况。

二、消费者路径的分析示例详解

（一）对比不同首次触达点类型的路径效果

上层流量的特点分析显示，如DSP AW（Awareness）策略首次触达的用户与其他路径分组相比，ROAS低且Cost per purchasers高。这表明上层渠道的转化成本相对较高。通过AMC的分析，我们可以清晰看到不同触点的数据表现，从而知道哪些触点具有高转化潜力，哪些触点成本较高。这为卖家的广告策略优化提供了明确方向。

（二）分析归因购买的流量入口分布

此方向通过可视化归因购买前的特定周期内首次流量触达情况，了解归因购买的流量入口分布。数据显示，无论首次触达是何种广告或DSP广告的不同funnel，归因购买中占比最大的通常是SP，这说明其他广告类型在助力SP的归因转化方面发挥了实际作用。

（三）分析二次触达的流量情况与广告互动

此方向关注首次触达后的流量承接以及不同广告类型之间的互动。例如，AW策略的二次触达中无品牌广告的触达比例较高，这提示我们需要加强二次触达，以更好地抢占品牌新用户的心智。通过AMC Audience的人群自定义功能，我们可以精准定位并主动触达被SB和SD首次触达的用户，将“加购人群”转化为“购买人群”。

不仅如此，AMC还能帮助我们捕捉Inactive Audience等失活人群以及Brand View等近期的浏览人群。通过精准的广告投放和人群运营，我们可以对比不同人群策略的转化率差异，从而实现从人群到转化、从流量到销量的全面提升。

无论是新品牌进入市场还是大品牌扩大市场份额，找到并找到对的目标人群是关键。AMC基于流量和User ID两个维度展示了DSP各层级广告活动的小时级表现丰富了DSP广告的数据维度细化了DSP广告数据的颗粒度通过精确的人群匹配帮助客户找到被忽略但表现优秀的人群进行定向投放提高点击和浏览效率有效帮助卖家拓展人群实现快速积累。

关注我们的公众号Flywheel飞未跨境以获取更多跨境运营技巧！同时欢迎扫码添加客服了解更多Flywheel跨境电商解决方案详情！

（编辑：XXX）

（来源：XXX）

以上内容仅代表作者本人观点不代表任何第三方立场如有关于作品内容、版权或其它问题请及时联系我们我们将尽快处理！