Orolay 是一家创新时尚的知名服装品牌，随着营销的多元化，以及消费者购物旅程的复杂化，品牌想要进一步突破增长瓶颈，基于数据驱动提升全域营销效果，主要面临两大挑战：一方面，品牌希望深入了解跨渠道来源的客户旅程；另一方面，希望通过更科学高效的方式，衡量不同广告触点的转化效率，了解广告曝光时间对转化过程的影响，从而提高整体的广告投入产出比。
首先，我们分析了Sponsored Products（SP）和DSP广告活动，重点关注用户在考虑和转化阶段，通过不同设备和渠道来源的产品交互情况。
同时，基于AMC营销模型进行多触点归因分析，了解最终购买的客户到底被哪些广告触达过，不同广告触点对最终转化的贡献度等等，从而进行预算的重新分配。此外，品牌还希望了解广告的曝光时间是否对客户的转化产生了作用，因此也针对不同广告曝光时间下用户的互动情况做了深度分析，找到与最终转化结果间的相关性，具体来说包括以下几个策略：
通过模型分析发现，被多个广告活动触达的客户，比仅通过SP广告触达的客户购买可能性高23倍，因此，采用了多广告的组合拳策略；
当我们发现被营销漏斗上层品宣广告触达过，再被SP广告触达的受众购买率提高了4倍后，重新调整了营销漏斗的侧重，更强调早期客户的参与；
通过转化时间分析模型分析发现晚上9点后广告表现明显下降，我们重新调整了广告投放策略，高效利用高峰期时间提高转化率；
基于AMC多触点归因模型分析，品牌决定重新分配预算，在2022年旺季将16%的预算从SP转移到亚马逊DSP广告；
基于上述数据驱动的广告策略调整，也给品牌带来了显著的广告效能提升。在数据统计期间，Orolay新客购买率较之上个季度提升了7%，整体购买率提升了13.5%。此外，DOTD详情页浏览成本（CPDPV）比去年提高了300%。
“我们面临的一大挑战是品牌营销对于最终销售转化到底有多重要。AMC以非常独特的方式实现了跨渠道归因，帮助我们在品牌推广上做出了更科学的决策。此外，AMC让我们对客户的购买习惯有了更深度的洞察，并能够基于洞察进行更有信心的媒体规划。”
——Orolay 营销总监 Felix Fu
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