精准透视消费者，这几个亚马逊数据洞察渠道你真的了解吗？（亚马逊能够精准把握消费者的原因）

现代营销天才蒂姆·费里斯（Tim Ferriss）曾说过："品牌或产品的魅力并不在于其本身，而是借助消费者感知才得以闪耀"。消费者这个贯穿任何市场营销矩阵的核心元素, 不仅仅是产品或服务买单的对象，更旨在纵向挖掘品牌的核心价值，通过情感表达创造出更深刻的含义。也就是说，在洞悉目标用户后，依托数据洞察分析消费者，挖掘数据背后的价值，而后再去主动创造需求，才能顺利在市场竞争中脱颖而出。

那么，你真的了解你的消费者吗？在亚马逊广告生态如何通过不同的报告分析他们的行为和需求？如何将这些数据价值再赋能于生意增长和运营？近日，SparkX InXight发布了《Amazon消费者洞察实录》，本文我们将从以下几个维度深入拆解：

一、重新定义Amazon用户画像

提及营销领域⾥的"用户"，大家能想到的两个关联词：Consumer 和Audience，他们之间有什么区别呢？

在Amazon⽣态中，Consumer可以理解为核心消费者，特指那些已经有产品需求或购买欲望，甚至是已经购买过特定产品的人群。⽽Audience则更像是产品和品牌想要对话及共情的对象，是需要通过渗透和培养的潜在消费者。

基于这两者的差异，回到营销本身，我们认为营销就是在了解不同用户所处的阶段及购买心智后，基于细颗粒度的购买行为，理解现有 Consumer（核心消费者）的 “购买轨迹” 和客户生命周期价值、丰富用户画像，从而不断向外扩展，面向更广泛的Audience（潜在消费者）进行对话的过程。

但在不同购买阶段，消费者对产品的需求和关注点各不相同，只有从根本上洞察其意识形态的变化，才能帮助品牌多维度了解消费者，满足多元化消费需求。特别是随着技术生态的发展，营销者对数据的驾驭能力愈发成熟，消费者洞察也趋于数字化。

就Amazon广告生态而言，如上图所示，结合营销漏斗模型，在不同营销阶段都会产生相应的消费者行为数据，那么如何通过数据分析来指导策略优化方向，从而提升广告的营销效率呢？

二、了解Amazon消费者相关数据的渠道

一般来说，用户获取数据基本通过以下三种渠道：Amazon用户数据（Amazon MWS，Amazon Seller Central、Amazon Brand Analytics等）、卖家第一方数据、第三方工具。

首先，基于Amazon用户数据，我们以Amazon Seller Central (Amazon卖家中心)具体来说。这是一个第三方卖家的数据中心，可以帮助卖家了解谁在购买哪些产品以及在哪里购买，同时提供客户服务相关维度的数据（客户反馈情况、退款索赔等），从而为维护用户关系提供支持。

在亚马逊用户数据中，消费层面有两项数据报告尤为值得关注：

1、Amazon Search Term Report（搜索词报告）

这份报告可以作为卖家关键词收集的主要来源，扩大亚马逊关键词列表。也就是说可以帮助卖家清晰地了解用户在寻找特定产品时是通过哪些关键词搜索触发的，从而验证关键词的转化情况，同时也可以收集其他关键词，并优化其他内容和关键词的定位策略。

2、Amazon Brand Analytics (Amazon品***)

与卖家中心的搜索词报告不同，Amazon Brand Analytics里的搜索词报告提供了本品与竞品相抗衡的洞察，并能够从市场层面发现亚马逊的搜索趋势，其中：

Item Comparison Report（产品对比报告）

可以直接了解客户在站内的行为，展示出购物者在浏览自身产品的同一天内浏览最频繁的竞品，以及每个产品被浏览的时间百分比。

Demographics Report （人口属性报告）

能够帮助深化现有的用户信息（性别、年纪、收入等），由此找寻合适的会话内容及切⼊点，从而引起消费者共鸣，提升互动。

其次，基于卖家第一方数据（First-Party Data）。指卖家通过自有平台或应用程序本身收集的信息。例如，当卖家使用 Shopify 商店收集用户订阅和买家信息时，这些数据就是属于第⼀方人群数据。常见的两种数据类型：

1、CRM Data（侧重demographic data）

偏人口统计相关的信息，如客户名字、行业、公司、 职位、联系信息等。

2、Web Analytics（侧重behavioral data）

更多的是行为信息，洞察用户的在线行为。包括卖家品牌通过网页标签收集的信息，比如用户在看到特定广告或阅读特定文章后的搜索。

卖家可以通过数据管理平台 (DMPs)， Nielsen 、Neustar、LiveRamp、Adobe将现有数据与Amazon对接，⼀旦数据被传输，用户数据每天都会⾃动更新。

最后，基于第三方工具（Third-Party Tool）。⽬前市场上也有许多Amazon运营优化工具，例如Helium 10、JungleScout、SellerLabs等。其中某些功能，比如产品的季节性、竞品调研、销量星评监测等，都能通过不同维度为用户洞察，提供有价值的补充。

3、 整合数据，为营销活动赋能

在收集到不同维度的用户数据后，怎样才能驾驭这些庞⼤且复杂的数据，并最终为Amazon营销赋能呢？

第一步：丰富消费者画像首先，根据Demographic Reports 了解用户的性别、年纪、兴趣爱好、对特定产品的考虑周期等，通过SD、DSP等广告定位合适的受众，并不断通过 PPC 报告和Item Comparison Reports 验证选品思路，从而优化和调整广告营销策略。

第二步：破译购买轨迹当了解客户的特征后，更重要的是需要透析他们的喜好，知道他们买了什么以及可能会买什么。当不同用户画像在相似度上有交集或者重叠时，我们就能够获取到相应的购买轨迹，购买轨迹显示了用户最初购买的产品及可能购买产品的顺序。从产品营销的角度：可以了解购买者在哪些时期最有可能进行购买，可能同时购买的产品，以及每年的平均购买总量。从广告投放的角度：预估什么时候应该增加⼴告支出，哪种产品组合能够产生最好的共鸣，哪些产品最有可能引发重复购买；从用户终身价值角度：了解客户的复购机率与周期， 强调用户管理及维护的终⾝价值。

第三步：深入解读关键词和搜索词“缺口关键词”是指那些用户搜索并触发产品展示，而卖家却还未投入获得任何相关排名的关键词，找到这些“机会”词并植⼊到listing页面或者广告投放中。如亚马逊A10算法深度解读 中提到的关键词在AmazonA10算法中占很⼤权重，挑选优质关键及合理布局不仅能及提升产品关键词的收录量，同时能有效提升自然搜索排名，增加自然流量的到站率。具体做法是先通过Amazon Search Term Report （Amazon搜索词报告）将关键字优先级排序，筛选出低 ACoS和高ROAS的搜索词。与此同时横向对比Brand Analytics（品***中）中的关键词趋势，查看这些趋势能如何融入现有的listing 和关键词架构中。

第四步：人群质变到量变Amazon对于卖家的第⼀方数据有较高的包容度，尤其是通过⼈群定向投放DSP⼴告时。先扩大广告触达范围，通过第⼀方数据跨设备触达新人群，突破现有⼈群量级瓶颈。其次基于核心人群做lookalike相似度扩展，数据精准度更⾼，不仅能提高转换，更重要的是为第二和第三方数据的使用提供决策依据。

第五步：监测&研究产品星评在Amazon上星评是成功的关键要素之⼀，更高的星级和更积极的评论都能推动转化率和自然排名。

Helium10 （询问评论分析功能）

借助第三方软件，提炼高频reviews，了解消费真正的需求和痛点，反向可以作为商品的核心特征以及沟通的新切入点。还能为listing页面优化、五点描述、⼴告文案等提供灵感。对于负面评论，可用于产品调整及创新，提升用户体验，维护良好客户关系。

Helium10 （产品评论分析功能）

总而言之，我们期望的用户洞察是围绕品牌和产品展开的，在维护核心用户关系的同时，不断探索更多潜在用户，并通过有效的营销方式与其对话，创造需求植入概念，最终向着外围圈层扩大。

对于亚马逊消费者的分析洞察有任何见解或者想法，点击咨询或发送邮件至：inquiries@sparkxmarketing.com，与我们交流讨论。