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新形势下的护城河是什么?全链路营销要解决3件事!

网商动力
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2023-01-16 18:23:01
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当下,面对瞬息万变的海外市场,中国出海企业在建立品牌与消费者之间的深度连接、广告投流以及本土化营销等方面都面临着更加复杂的挑战。2022亚马逊广告开箱盛典围绕中国品牌面临的需求和挑战,从“广触达”、“强关联”、“显成效”、“重信任”四大维度出发,洞察品牌出海营销的全新方向。

【版权声明】:以上图片来自亚马逊广告,知识产权等相关权力皆为亚马逊广告团队所有,任何公司及个人不得擅自使用,如有转载需求,请联系版权方。Copyright @ 2023 Amazon. All rights Reserved. | 版权所有@2023亚马逊所有。保留所有权利。

在此盛典中,4KMILES副总裁廖骏先生就“广触达”全链路智能营销话题给大家做了分享。希望对大家明年的生意有所帮助。

01 今年的跨境电商有什么变化?

现在的卖家,特别是大卖家,成熟的卖家,已经经历了铺货铺账号和优化供应链精选产品这两个阶段,开始寻找新的护城河。这两年消费者购物习惯也发生了变化,家居的买家更加注重审美,对于有社交属性的产品例如玩具、电子产品等,更加注重情绪价值。因此,有前瞻性的卖家已经认同要开始建设品牌,这是一种长期主义,是新形势下的护城河。 

02 全链路品牌营销要解决的3件事

我平时走访下来,发现很多卖家虽然知道要升级,要从之前的爆品思维转向品牌思维,但是观念上还是停留在做品牌就是要烧钱;或者找了很多咨询公司、专家,但无法落地实操。

在我看来,借助亚马逊广告平台就能很好地去打造一个全链路的品牌营销。全链路这个词听上去好像很高大上,其实是多触点(和消费者接触的)、多渠道(线上线下、电脑平板手机等)、多流域(站内站外流量、社媒等)的一个系统整合。对我们卖家来说,这里有三件事情是要去解决的:第一个,如何通过SA(广告)提升运营效率和回报?我和很多卖家老板聊过,如何通过高质量的广告投放带来业务增长才是关注的重点。ACOS和费比是两个关键数据。但团队在广告运营上却是比较粗放的,以人工操作为主,小伙伴们每天面对繁琐的广告设置和数据调整,纠缠在过程里,花费大量的时间和精力,且更多的时候是“经验论”。因此,如果能通过智能化的工具,解放重复的劳动,把精力转移到策略制定和运营优化,提升业务目标,这是非常有价值的。

第二个,就是如何科学衡量广告效果以做出调整?

亚马逊生态里的广告产品非常丰富。是如何正确选择广告产品和媒介渠道?如何精准触达人群并记录用户的交互行为?如何科学衡量不同广告触点或营销活动对转化的贡献?这些都是卖家比较困惑的。

最后一点,卖家的能力更多在平台运营和供应链上,缺乏品牌建设能力,无论是大到品牌定位,消费者洞察,还是具体到素材制作,拍摄视频,都希望有专业机构能提供更加精细化和本土化的服务。

03 AMC实现小时级广告数据推送之前卖家在调整广告竞价的时候,往往是今天看前一天数据,然后决定第二天的竞价。除了在PD或者黑五网一大促的时候可能会有多次调价以外,默认情况是一天调一次。

但通过AMC系统,卖家可以查看每小时的广告曝光量、点击量、广告花费、广告订单和广告销售额等数据,随时了解每一个不同的广告活动、广告组的投放带来的转化情况。

我们知道这部分数据后,就可以做针对性的调整。也就是通过一周七天,一天24小时,去做相应的广告出价比例的调整,把预算投到效果最好的时段,提升广告的ROI。
04 用SOV衡量自己品牌与竞品所占市场份额

用不同关键词,我们可以看到您的品牌和您竞对的品牌在广告的不同排位,以及不同的时间段展示位的数量对比。通过分析,您可以了解您与竞争对手在预算,竞价以及关键词上的不同策略,这对品牌维护及市场占领都相当重要。

在我们的数据定制报告里。我们把整个站内广告SP/SB/SD等不同广告类型的数据全部打通,建立了近20种指标,多维度衡量广告绩效,分别在账户和ASIN层面体现搜索广告的表现。同时结合了前面提到的关键词搜索份额数据,助力决策。05 整体衡量各类型广告之间的因果关系之前很多卖家都把大部分广告预算放在搜索广告上,但现在搜索广告已经不是唯一的消费者决策路径了,于是卖家也会把预算放在视频或者展示型广告上,但令人苦恼的是,如何衡量这部分广告的有效性。

通过亚马逊营销云(AMC),我们就能够整体衡量和分析解决全流域广告的数据和不断进行优化,更好地把我们前期洞察用于策略规划。

在没有使用AMC之前,所有的数据都是孤立的。像左边这张图,我们可以看到视频广告、DSP以及搜索广告带来了多少曝光,点击和购买,但是他们之前的关联和因果关系我们是无法得知的。

使用了AMC之后,所有的实践都能从用户的角度进行归因,像这个白线,我们可以知道这个用户的购买是先看了视频,再接触了DSP广告,最后在搜索广告上被转化的;看这个黄线,知道这个用户的购买是先通过搜索广告被触达,然后在二次被DSP广告触达后,第二次点击展示型广告后进行购买。

基于这些数据,我们建立了数百个User Case,从而建立了一系列分析模型,主要有:

1)搜索,展示,视频等广告之间的交互分析;

2)基于品宣、引流、转化、复购等组合的广告数据表现,进行路径触点组合分析;

3)从转化跟踪、品牌词搜索等方面进行DSP广告增量分析。

在流量竞争百舸争流的时代,拥有更多维度的决策仪表盘是脱颖而出的关键,多一个数据维度相当于多一个砝码,让胜利天平向自己倾斜。全链路数智化营销是不可逆大势。

那么,广告作为必争之地是为品牌开挂还是开盲盒?都不是。急躁猛进、开挂超车不太现实;押宝定策略、效果靠运气无异于温水煮青蛙。广告效果可归因,渠道贡献可量化才是正解

二维码
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