Amazon Marketing Cloud（AMC）における1st Partyデータ活用

1. はじめに
2. 1Pデータの種類と説明
3. 1Pデータのアップロード方法
4. 1Pデータのユースケース
5. Ubun BASEとの連携
6. まとめ

1. はじめに

Amazon Marketing Cloud（AMC）は、Amazon上での広告パフォーマンスを詳細に分析できる強力なツールです。広告主はAMCを活用することで、広告のインプレッション、クリック、コンバージョンの詳細なデータを取得し、より効果的なマーケティング戦略を策定できます。しかし、AMCの真価を発揮するためには、Amazonの提供するデータだけでなく、自社の1st Partyデータ（以下、1Pデータ）を組み合わせることが重要です。

AMCについてはこちらの記事もご覧ください。

1PデータをAMCに統合することで、広告効果をより正確に評価し、ターゲットユーザーの理解を深めることが可能になります。たとえば、自社ECサイトでの購買データをAMCに取り込むことで、Amazon広告の影響をより包括的に分析できます。また、異なるチャネルのデータを統合することで、オフラインとオンラインをまたぐクロスチャネルの広告効果を測定できるようになります。

本記事では、AMCにおける1Pデータの活用方法や、具体的なユースケースについて解説します。1Pデータの種類、アップロード方法、活用事例、Ubun BASEとの連携まで、幅広くカバーしますので、AMCを最大限に活用したい方はぜひ参考にしてください。

2. 1Pデータの種類と説明

AMCにアップロードできる1Pデータには、主に以下の3種類があります。これらのデータを適切に活用することで、より高度な分析とターゲティングが可能になります。

2.1 1Pオーディエンスデータ

1Pオーディエンスデータとは、自社が保有する顧客情報のことを指します。このデータをAMCにアップロードすることで、Amazon内のデータと照合し、より高度なターゲティングや分析を実施できます。顧客の行動履歴、購入傾向、会員登録情報などを活用することで、マーケティング施策の精度を向上させることが可能です。

2.2 Off-Amazon取引イベント

Off-Amazon取引イベントデータは、Amazon以外のECサイトや実店舗での購買データを指します。これをAMCに取り込むことで、Amazon広告が自社の他の販売チャネルにどのような影響を与えているのかを可視化できます。特に、広告がオフライン購買に与える影響を測定するためには、このデータの活用が不可欠です。

2.3 商品メタデータ

商品メタデータとは、ASIN（Amazon標準識別番号）に関連する追加情報を指します。商品カテゴリ、ブランド、価格帯、利益率、在庫情報などを含み、これらをAMCにアップロードすることで、商品のパフォーマンス分析をより詳細に行うことができます。

3. 1Pデータのアップロード方法

AMCに1Pデータをアップロードするには、以下の手順を踏みます。なお、この作業にはエンジニアの稼働が必要となるため、事前に技術チームと連携して進めることを推奨します。

データの準備
- CSVやJSON形式で整備し、必要に応じてSHA-256でハッシュ化
- データの構造をAMCの要件に合わせる（スキーマ定義の遵守）
Amazon S3を使用してデータをアップロード
- Amazon Simple Storage Service（S3）にデータを格納
- 適切な権限設定を行い、AMCがデータを取得できるようにする
AMCのAPIを活用してデータセットを作成
- AMCのAPIを使用し、S3からデータをインポート
- 必要に応じてデータの暗号化を実施
AMCのUI上でデータを確認・活用
- データが正常に取り込まれたかをチェック
- クエリを実行し、データの精度を検証

4. 1Pデータのユースケース

1PデータをAmazonの既存データと組み合わせることで、これまでにない視点からのインサイトを得ることができます。さらに1Pデータを活用してオーディエンスを作成することで、広告のターゲティングとして活用することもできます。

4.1 自社オーディエンスとAmazonセグメントのアフィニティ分析

AMCに1Pオーディエンスデータをアップロードし、Amazonのオーディエンスデータと組み合わせることで、顧客の嗜好や購買行動を詳細に分析できます。これにより、どのような属性の顧客が特定の商品やカテゴリに関心を持っているのかをより深く理解することができます。

さらに、これらのデータを活用することで、特定のオーディエンスグループの特徴を明確にし、よりパーソナライズされたアプローチが可能になります。例えば、特定の商品カテゴリーに関心を持つ顧客が、どのような広告メッセージに反応しやすいのかを分析し、適切なマーケティング戦略を策定することができます。

4.2 Amazonと自社ECの重複分析

顧客の重複率を分析することで、両チャネルの利用傾向を明らかにし、異なる販売経路でのブランドリーチや顧客ロイヤルティを評価できます。例えば、Amazonで購入した後に自社ECでも購入する傾向がある顧客が多い場合、Amazonを新規顧客獲得のチャネルとして活用し、その後自社ECでのリピート購入へつなげる施策が考えられます。

さらに、購入商品の傾向を分析することで、どのカテゴリーやブランドがAmazonと自社ECの両方で売上に貢献しているのかを特定できます。この情報を活用することで、各チャネルで最適な商品ラインナップや価格設定を検討し、収益を最大化するための販売戦略を立案できます。

4.3 広告配信に活用

AMCのデータを活用することで、以下の3つのユースケースに応用できます。

シミラーターゲティング：自社のロイヤルユーザーに類似したAmazonユーザーを特定し、広告を配信することで新規顧客の獲得を強化します。

休眠顧客の再活性化：自社ECでの過去の購入者のうち、一定期間購買行動が見られないユーザーをAmazon上でターゲティングし、再アプローチを行います。

チャネルを横断したクロスセル戦略：既存顧客の購買データを分析し、関連性の高い商品を推奨することで、顧客単価の向上を図ります。Amazon専売商品の販促強化にも有効です。

4.4 LTV・RFM分析

AMCを活用してLTV（顧客の生涯価値）分析やRFM（購買頻度）分析をおこなう際には、商品のブランドやカテゴリー情報が必要になるため、商品マスタをAMCにアップロードすることが不可欠です。これにより、分析の精度が向上し、より詳細な顧客セグメントの特定や、最適なマーケティング施策の立案が可能になります。

4.5 クロスチャネルのLTV計測

Amazon広告がオフラインや他のオンラインチャネルの売上にどのように影響を与えているかを分析し、マーケティング戦略の最適化に役立てます。これにより、消費者が異なるチャネル間でどのように移動し、購買意思決定を行っているのかを詳細に把握することができます。例えば、Amazonで広告を見た後に自社ECサイトで購入する顧客の割合や、店舗購入との相関性を分析することで、広告の費用対効果をより正確に測定することが可能になります。また、クロスチャネルでの購買行動データを活用することで、最適な広告配信のタイミングやチャネルごとの顧客アプローチの改善につなげることができます。

5. Ubun BASEとの連携

Ubun BASEを活用することで、AMCへの1Pデータの活用をより効率的に行えます。

商品マスタの自動同期

Ubun BASEを利用すると、商品マスタをAMCと自動的に同期できるため、手作業による更新の手間を削減できます。これにより、最新の商品情報が常に反映され、ASINやカテゴリデータを基にした分析の精度が向上します。特に、大規模な商品ラインナップを持つ企業にとって、データ管理の効率化に大きく貢献します。

1P audiencesのアップロード

Ubun BASEを使えば、顧客データ（1P audiences）をAPIを使わず管理画面からAMCにアップロードすることが可能です。これにより、自社の顧客リストとAmazonのデータを照合し、より深い顧客理解が得られます。また、継続的なデータ更新することで、最新のオーディエンスデータを活用した分析やターゲティングが可能になります。

アフィニティ分析

Ubun BASEを活用することで、クエリを書くことなくAMC内でのアフィニティ分析を容易に実施できます。顧客の購買履歴や行動データをもとに、特定の商品やカテゴリに対する興味・関心を分析し、どのセグメントの顧客がどのような商品を好むのかを可視化できます。これにより、より効果的な施策の立案が可能となります。

オーディエンス作成

Ubun BASEを使うことで、AMC内でのオーディエンス作成がスムーズになります。1Pデータを活用し、購買履歴や行動データに基づいたオーディエンスリストを作成することで、より正確なターゲティングが可能になります。これにより、マーケティング施策の精度を向上させ、パフォーマンスの最大化を図ることができます。

6. まとめ

AMCにおける1Pデータの活用は、広告効果の最大化や顧客分析の深化に役立ちます。特に、Amazonのデータと自社データを組み合わせることで、より正確なマーケティング施策が可能になります。

Ubun BASEを活用すれば、AMCでの1Pデータ運用をより効率的に行うことができるため、マーケティングの成果を最大化したい企業にとって非常に有益です。

これを機に、AMCを活用した高度なデータ分析に取り組んでみてはいかがでしょうか？

田中友章

株式会社ウブン　PdM of UbunBASE

2007年に株式会社オプトに入社し、金融業界向けインターネット広告の提案・運用を担当。株式会社電通に出向し、大手ナショナルクライアントのデジタルメディア戦略の立案と実行に従事。2012年にオプトに帰任後、DSPや広告効果測定ツールのプロダクトマネージャーを歴任。グループ会社のスキルアップビデオテクノロジーズでは取締役として動画広告のアドテクノロジー事業を推進。2020年に株式会社ウブンに参画し、Amazon広告の自動化ツール「Ubun BASE」を立ち上げ、開発とマーケティングを統括。