去年亚马逊营销云（Amazon Marketing Cloud，以下简称AMC）测试版一经推出就受到了广泛关注，AMC是一个安全的基于云的数据处理解决方案，可以在数据隐私安全的环境下为品牌主提供完善的媒介分析，通过AMC整合多方数据集可以帮助品牌主做出多渠道营销决策。

然而，使用AMC对于普通运营者可能存在困难。以下将为您介绍通过AMC可以获得的数据，Pacvue如何与AMC集成并为品牌服务，以及AMC对品牌主的长期战略有何影响。

AMC的数据集来源包括亚马逊广告活动，广告曝光量、点击量和转化情况。目前已支持亚马逊DSP、Sizmek Ad Suite(一个全球性的创意素材管理器)和SP广告，今年将新增对SB和SD广告的支持。

品牌主还可以将自己的数据集添加到AMC中，这可以让品牌主进行定制化分析，以获得对营销活动ROI、受众分析、媒介优化等维度的全面深入洞察。

当前亚马逊广告报表和AMC之间最重要的区别在于，AMC的数据集是以事件为单位。这意味着AMC数据集中的每一行都代表了受众与广告的互动。因此，品牌主可以通过衡量自定义的不同广告组合的曝光情况来评估转化率，而不再通过单个活动来衡量转化效果，这使功能更完善的自定义归因模型成为可能。

AMC为品牌主获取洞察提供了更多的权限和灵活度，让品牌主可以突破之前衡量单个活动的指标ROAS或购买率。AMC不仅为品牌主提供了更灵活便捷的亚马逊数据，还能让品牌主在隐私安全的环境中添加自己的数据集，以生成只能从AMC中获取的洞察。

Pacvue和AMC集成，创造性地帮助品牌主获取数据并做出快速响应。以下我们总结了Pacvue AMC模块的使用策略和效果：

• 以终为始，逆向思考

由于AMC提供的数据量大、灵活性强，因此很难分析所有相关的广告洞察。亚马逊建议，先设置想要了解的具体业务问题，然后决定如何使用AMC洞察。始终明确自己想要的结果从目标出发，有针对性地使用AMC。

• 整体衡量广告效果

亚马逊DSP是一个很好的工具，但由于其转化效果要经过营销漏斗稀释，因此衡量DSP的ROAS是比较困难的。AMC使亚马逊DSP广告的效果更易于量化。

基于Pacvue算法给出的预算建议，再加上AMC将起到事半功倍的效果。Pacvue的一位客户发现，之前搜索广告和DSP之间比例为80-20时，大量的的支出停留在广告漏斗初期。仅在一个月内将预算比例切换到60-40时，广告销售额立刻增长了64%，AMC的分析功能立竿见影！

• 创建跨职能协作的广告团队

很多公司将广告运营职能分散在多个团队甚至多家代理商。一个团队管理付费广告，另一个团队管理DSP广告，意味着两者都没有使用AMC功能所需的数据和预设。

最成功的AMC用户通过多职能协同，重视每个团队提供的独特视角，同时确保每个人都可以查看广告数据并从中受益。数据分析团队也应该是AMC用户，他们是创建查询并从报表中提取洞察的关键角色，因此数据分析团队需要了解营销团队的需求，并为数据洞察的规划、收集和应用献计献策。

Pacvue 的AMC模块旨在建立一个无代码环境，连通广告运营和数据分析之间的断层。用户可以访问Pacvue一站式仪表盘，浏览查看预先设计的查询可视化图表，来自亚马逊广告的指南查询库，还有Pacvue的具体数据查询。Pacvue仪表盘希望为用户提供实时数据并且不限制访问权限，这意味着您登录后，数据会以可视化的方式自动展现。

目前AMC内置于Pacvue软件中，免费附赠DSP模块功能，Pacvue软件&DSP客户可免费使用，欢迎咨询业务经理或给我们留言！

亚马逊营销云仍在不断上线新的数据集和功能。我们会第一时间为您介绍发布的新功能，欢迎持续关注！