Bedsure是一家领先的国际家居用品品牌，已经有效利用了亚马逊多样化的广告解决方案，如SA、DSP等广告在其所属类别中占据了显著的市场空间。然而，为了进一步优化广告策略，品牌希望借助数智化技术深度分析DSP广告带来的增量销售影响，从而调整DSP广告和搜索广告之间的预算分配，以最大化广告支出的回报率。
在投放过程中，我们通过受众属性特征分析，刻画了该品牌DSP与SP的受众画像，数据显示有34.8%的用户同时被这两种广告策略所触达，且这部分消费者转化率比仅作用于SP的受众转化率更高，这也说明，DSP与SP广告之间存在协同作用，且DSP广告对于SP转化有促进作用。
此外，为了理解复杂的客户旅程以及不同接触点对最终购买的影响，我们利用“马尔可夫链”模型，首先，通过AMC转化路径分析汇总出真实的消费者路径，进而整理所有广告触点的转化方式，计算其所占权重，再通过“移除效应”研究去除不同变量对广告活动影响，从而得出每一个变量对于整个广告活动的权重来进行预算分配。
通过“最佳广告频次分析”模型，我们也深入研究了该品牌广告频率与转化量、详情页浏览量的关系，数据显示目标用户在被触达6次后转化率有所下降，触达4次后详情页浏览量大幅下降，这也意味着，在日常广告运营过程中触达频次的设置会对消费者产生影响，同时，在大促流量高峰期也可适当调高上限以获得更多转化机会。
用户同时被DSP和SP这两种广告所触达的转化率，比仅作用于SP的受众转化率增长了16.7%；
利用AMC转化路径分析，进行真实消费者的广告曝光触点追踪，数据表明全链路、多广告组合拳打法比起单一广告表现更强势，综合增长超5.7倍；
结合数据科学自定义建模探索广告触点权重，调整品牌DSP与SP广告的预算分配来提升广告效率，最终将用户转化率提高15.9%；
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