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Data 咨询总监兼 Artefact 数字营销和电子商务主管 Thomas Faure 的访谈

亚马逊广告:Artefact 对亚马逊营销云 (AMC) 采用了什么方法?

托马斯-福尔“为品牌的网络零售战略提供建议,帮助他们更有效地进行网络销售,是我们过去几年的首要战略目标之一,尤其是在 COVID-19 期间。与亚马逊广告,特别是 AMC 的合作,是我们在利用多种信号源和形成新的洞察力以促进营销和品类管理方面迈出的一大步。.

AMC 是 Artefact 和我们客户的重要资产,主要有三个原因:

  • 提供亚马逊广告事件级信号的访问权限,如参与度和广告销售额。. 这使我们能够进行更深入的分析,为零售媒体激活提供信息,提高广告支出回报率(ROAS)。.
  • 在隐私安全的环境中启用 first-party data 集与亚马逊广告信号的混合。. 这有助于我们更好地了解品牌客户在整个购物过程中的行为,并相应地调整营销策略。.

  • 除了销售 data 机型外,还支持机载选项。. 这有助于我们逐步解决有关销售和产品成本结构等主题的其他用例。.

在 Artefact,我们利用 AMC 的专业知识为品牌提供快速可行的 data-driven 见解。例如,在过去的几个月里,我们为一家大型娱乐公司提供了支持,该公司迫切希望调整和优化其媒体投资,以支持 新产品发布. .我们的任务是确定理想的媒体格式和 audience 组合,以最大限度地发挥亚马逊 DSP 投资的业务影响。通过 AMC,我们能够

  • 分析活动的重复性,帮助确保最佳性能
  • 了解频率上限对 audience 各细分市场销售额的影响
  • 确定理想 媒体组合 使用 亚马逊 DSP”

亚马逊广告:对于刚开始使用亚马逊广告的广告商,您有什么建议?

托马斯-福尔“我们建议采取四步方法:

  1. AMC 设置:
    在Artefact,我们支持品牌激活AMC实例,并促进不同data集的聚合,包括亚马逊广告信号和广告商的first-party data集。此外,data 质量评估对于确保输入的相关性和后期分析的一致性具有战略意义。.
  2. 地图使用案例:
    根据品牌的业务背景和挑战,可以通过 AMC 进行不同的分析。Artefact 建立了一个关于 audience、测量和运营的使用案例库。这使我们能够根据品牌需求快速确定相关项目的优先次序。.
  3. 测试和学习:
    我们建议采用超级敏捷的方法,从小规模的基本用例(如一个品牌/产品类型 x 一个国家)开始,从中学习、优化并量化业务影响。这一步骤可以帮助我们快速获取经验教训,并确定可扩展的使用案例。.
  4. 规模:
    利用从第三步中获得的洞察力,扩展使 Artefact 和品牌团队能够部署更广泛的用例,并利用它们进一步增强对更多产品和国家的业务影响。”

亚马逊广告:在与 AMC 合作的过程中,您使用或发现了哪些独特的策略?

托马斯-福尔“要成功与 AMC 合作,我们建议品牌注意以下几个方面:

  • 技能 - 建立一个混合团队,由了解品牌战略的业务人员、管理广告活动的媒体专家和具备技术能力的 data 分析师组成。.
  • 组织结构 - 采用敏捷方法,以冲刺的方式工作,快速从最初的 AMC 用例中吸取经验教训,与广告团队一起审查这些用例,测试其效率和规模,以便更广泛地采用和优化。.
  • Data - 搭载所有相关的第一、第二和第三方 data 套件,利用更丰富的信号探索新的使用案例
  • 技术 - 除了使用标准教学查询外,还可以建立自己的查询库,以便在所有活动和国家重复使用和扩展应用”。”

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