在电商平台的广告投放中，效果难以追踪的问题长期困扰着品牌方。广告投入如石沉大海，品牌增长如同雾里看花。如何在海量流量中精准评估每一次品牌投入的价值，将营销费用有效转化为销售额？亚马逊营销云（AMC）为解决这一难题提供了数据支持。
案例一：广告协同效应与购买率提升
某电商卖家在亚马逊平台的业务增长迅速，但品牌溢价空间有限，容易陷入价格竞争。该卖家希望通过展示型推广广告和流媒体视频广告建立用户认知，但对实际效果存在疑虑，同时广告投放团队也遇到了瓶颈。
通过AMC提供的广告效果归因分析，数据清晰地展现了两种广告形式的协同效应：
- 商品详情页转化率提升： 两种广告形式的共同作用下，转化率相较于仅使用展示型推广广告提升37%，相较于仅使用流媒体视频广告提升101%。
- 购买率提升： 对比仅使用展示型推广广告提高11%，对比仅使用流媒体视频广告提高54%。
数据显示，客户同时被站内搜索广告和展示型推广广告触达后，购买率几乎是仅被搜索广告触达的2倍，是仅被展示型推广广告触达的4倍。这证明了展示型推广广告与搜索广告之间存在显著的协同作用。
策略调整：分时段优化投放
AMC提供的小时级广告数据为精细化调整提供了支持。通过分析发现，上午9:00到12:00期间，虽然每次点击成本较低，但广告支出回报率表现不佳。同时，该时段是竞争对手集中投放的高峰期。
基于数据分析，对广告策略进行了调整：
- 避开竞争高峰时段，加大在上午8:00前及下午12:00后的投放力度；
- 在销售和转化率较高的傍晚时段，采取更积极的投放策略。
案例二：用户价值模型驱动销售预测
在传统广告界面中，可以追踪客户与广告交互后两周内的购买行为，但难以评估长期品牌投入的价值。为此，通过自定义查询和数据建模，构建了用户生命周期价值(LTV)模型。
该模型考虑了不同用户群体的差异化购买行为，例如Prime用户通常具有更高的购买力和生命周期价值。基于此模型，结合新客户短期价值、全生命周期价值和老客户价值等数据，可以更全面地预估商品交易总额。
将这一模型应用于品牌广告活动评估，能够清晰衡量新客户获取效果，并预估未来12个月可能带来的销售额。通过细化到广告策略层级，从整体广告表现、店铺数据和市场趋势等多维度分析，确定最优的媒体和工具组合。
数据驱动的营销决策
AMC通过多种分析模型，对购物行为、转化路径、广告交互等维度进行深入分析，清晰展现用户转化路径上不同广告的表现，量化每个触点的贡献价值。
品牌方可基于数据自定义建模，研究不同变量对广告活动的影响，找到最佳触点权重分配和广告组合方式，实现广告效果最大化。这一数据驱动的方法，帮助品牌从繁杂信息中识别增长动力，实现精准投放和可持续增长。