- Amazon
Amazon Marketing Cloud（AMC）とは｜活用方法やメリットについて解説
目次
近年、Amazon広告の競争が激化し、従来の運用方法では成果を出しにくい傾向があります。
「もっと詳細なデータ分析ができれば効果的な広告配信ができるのに」「プライバシー規制が厳しくなる中で、どのようにターゲティング精度を上げれば良いか」と感じる方も多いのではないでしょうか。
本記事では、Amazon Marketing Cloud（AMC）の基本概念から具体的な活用方法、導入時の注意点まで詳しく解説します。
AMCを活用して、プライバシーに配慮しながら高度なデータ分析を実現し、競合他社に差をつける広告運用を実現しましょう。
Amazon Marketing Cloud（AMC）とは
Amazon Marketing Cloud（AMC）は、Amazonが提供するプライバシーに配慮したクラウドベースの分析ツールです。
広告主やマーケターが、Amazon広告のキャンペーンデータを安全に分析し、より効果的なマーケティング戦略を立案するためのプラットフォームとして機能します。
本章では、AMCの基本的な仕組みと特徴について解説します。
- データクリーンルームとは
- AMCの特徴
- AMCが注目される背景
データクリーンルームとは
データクリーンルームとは、複数の企業が保有するデータを安全に共有・分析するための環境を指します。
AMCはこのデータクリーンルームの仕組みを採用し、Amazon内の膨大な購買データと広告データを組み合わせた分析を実行しています。
データクリーンルーム内では、暗号化されたデータのみが扱われ、個人情報へのアクセスは厳格に制限される点が特徴です。
複数のデータソースを統合する際も、個人を特定できないよう集計レベルでの処理が可能です。
マーケターは消費者のプライバシーを侵害することなく、購買行動の深い洞察を得られます。
AMCの特徴
AMCの最大の特徴は、SQLベースのクエリを使用して、Amazon広告全体のデータを横断的に分析できる点にあります。
例えば、以下のような異なる広告フォーマットのデータを統合して分析することが可能です。
- スポンサープロダクト広告
- スポンサーブランド広告
- ディスプレイ広告
さらにAMCでは、お客様が広告を見た、クリックした、商品ページを訪れた、といった一つひとつの行動（イベント）を詳細に追跡できます。
これにより、特定の広告を見たユーザーが、その後どのような商品を閲覧し、最終的に購入に至ったかの把握が可能です。
上記のような詳細な分析により、広告の効果測定やアトリビューション分析（購入に至るまでの各広告の貢献度を評価する分析）の精度の大幅な向上が期待できます。
AMCが注目される背景
近年、インターネット上のプライバシー保護への関心が高まり、Webサイトをまたいで個人の行動を追跡する仕組み「サードパーティCookie」が廃止されつつあります。
このような変化の中で、お客様のプライバシーを守りながらも高度な分析を可能にするAMCへの注目が急速に高まっています。
特に、Amazonでの売上が企業の収益に大きく影響する現代において、AMCは欠かせないツールです。
現代の消費者は、一つの広告だけではなく、さまざまな情報に触れてから買い物を決めることが増えています。
AMCを活用すれば、複数の広告や情報に触れたお客様の行動全体を分析できるようになるため、より精度の高いマーケティング戦略を立てられます。
競争が激しいEC市場では、データを活用したマーケティングが、他社との差別化を図る上で非常に重要です。
AMCの活用方法
AMCは多様な活用方法があり、企業のマーケティング戦略に応じて柔軟に利用できます。
本章では、AMCの代表的な活用方法について具体例を交えながら解説します。
- データ統合や分析
- ユーザーIDごとの行動分析
- AMCオーディエンスによる戦略策定
- 自社ECの購買データの活用
データ統合や分析
AMCの基本的な活用方法は、複数のデータソースを統合した総合的な分析です。
Amazon内の広告データ、オーガニック検索データ、購買データを一元的に管理し、マーケティング効果を総合的な視点から測定できます。
例えば、特定の広告キャンペーンが売上に与えた影響を、複数のチャネルを横断して分析することが可能です。
これにより、広告のインプレッション数やクリック率、コンバージョン率といった基本的な指標だけでなく、データ統合によってブランドの検索数や関連商品の売上への波及効果まで把握できます。
多角的な分析を行うことで、マーケティング投資がもたらす真の効果を正確に測定し、次の戦略へと活かせます。
ユーザーIDごとの行動分析
AMCは、お客様のプライバシーに配慮しながら、一人ひとりの行動を詳しく分析できるツールです。
個人を特定するのではなく、匿名化されたIDを使ってお客様がどういう道のりで商品を購入したかを追跡できるため、広告を見た後、実際に購入するまでの行動パターンを把握し、より効果的な広告戦略を立てることが可能です。
お客様の行動分析では、最初に見た広告から、商品ページを閲覧し、カートに入れ、最終的に購入するまでのすべてのステップを可視化できます。
また、購入に至らなかったお客様がどの段階でやめてしまったのかを特定できるため、改善点の発見にも有効です。
詳細な分析により、お客様の購買プロセスに合わせて最適な施策を実施できます。
AMCオーディエンスによる戦略策定
AMCオーディエンスとは、AMCで作成できる、特定の条件に合ったお客様のグループのことです。
AMCオーディエンス機能の活用により、過去の購入履歴や広告への反応など、お客様の行動データをもとに似た属性を持つグループを作り、精度の高い広告戦略を実現できます。
作成したオーディエンスは、Amazon DSPなどの広告配信プラットフォームと連携可能です。
例えば、特定のカテゴリーで高額商品を購入したお客様と同じような興味や行動パターンを持つ新しいお客様をターゲットにして広告を配信できます。
このような細かなターゲティングにより、広告費用に対する費用対効果の改善が期待できます。
自社ECの購買データの活用
AMCの強力な機能の一つは、自社のネットショップの購買データをAmazonのデータと統合して分析できる点です。
Amazonだけでなく、自社のネットショップや実店舗など複数の販売経路を持つ企業にとって、この機能は非常に価値が高いものです。
自社のネットショップとAmazonでの購買行動を比較すれば、それぞれの販売経路がお互いにどのような良い影響を与えているか、またお客様の買い物の仕方にどのような違いがあるのかを明確に把握できます。
自社データとの統合により、お客様が将来にわたってもたらしてくれる価値（LTV）をより正確に算出できます。
Amazonだけでなく、自社のネットショップでの購入履歴も合わせた総合的な分析により、本当に大切にすべきお客様を見つけましょう。
複数の販売経路をまたぐ一貫したマーケティング戦略を立てることで、売上の最大化を目指せます。
AMC活用のメリット
AMCの導入は、単なるデータ分析ツールを超えて、マーケティング戦略全体を大きく改善する効果があります。
本章では、AMC活用による主要なメリットについて詳しく解説します。
- 広告のリーチ拡大
- プライバシーに配慮した設計
- データに基づいたマーケティング
- 高度なカスタマイズが可能
広告のリーチ拡大
AMCの活用は、これまでアプローチできなかった新たな見込み客にも広告を届けられます。
詳細な行動分析に基づいて作成された顧客グループは、高い精度で見込み客を特定できるため、広告効果の最大化が可能です。
特に、類似顧客機能を活用すれば、既存の優良顧客と似た特性を持つ新規利用者を効率的に発見できます。
また、関連商品や上位商品の販売機会も増加し、購買履歴データを活用して適切なタイミングで商品を提案できるため、顧客単価の向上にもつながります。
プライバシーに配慮した設計
AMCのもっとも重要な特徴の一つが、プライバシー保護を最優先に考えた仕組みです。
すべてのデータは匿名化され、個人を特定できる情報は一切含まれません。
AMCでは仮名化（個人を直接特定できない形式）されたデータのみを受け付け、出力されるデータもすべて集計・匿名化されています。
プライバシー保護のため、最小集計単位が設定されており、100人以上のユーザーデータが含まれる場合のみ結果が表示される仕組みです。
この制限により、集計結果から個人を特定することは不可能です。
また、Amazon Adsサービス全体がGDPR（EU一般データ保護規則）などのプライバシー規制に準拠しており、AMCもこの基準に従って運用されています。
厳格なプライバシー保護により、企業は消費者の個人情報を守りながら、効果的なマーケティング分析を実施できます。
データに基づいたマーケティング
AMCの導入により、勘や経験に頼らない、データに基づいた科学的なマーケティングが実現できます。
ほぼリアルタイムでデータが更新されるため、市場の変化に素早く対応できるだけでなく、過去のデータから将来の売れ行きを予測することも可能です。
複数のパターンを比較テストした結果も詳細に分析でき、施策の効果を数値で正確に評価できる点が大きな強みです。
詳細なデータに基づいて予算配分を見直せるため、広告費用に対する売上効果の大幅な改善が期待できます。
さらに、季節変動やセール期間の売上パターンを分析し、将来の需要予測に基づいた在庫管理や価格戦略の最適化も可能です。
高度なカスタマイズが可能
AMCは、各企業の独自のニーズに合わせて自由にカスタマイズできる点が大きな特徴です。
基本的な分析機能をそのまま使うだけでなく、データベース言語（SQL）を使って完全にオリジナルの分析手法を構築できます。
例えば、アパレル企業なら「サイズ別の返品率」、食品企業なら「賞味期限別の在庫回転率」など、業界特有の指標を自由に設定して分析が可能です。
カスタマイズできる範囲は非常に幅広く、データの抽出方法から表示形式まで細かく調整できます。
また、既存の社内システムやマーケティングツールと連携させることで、AMCのデータを自社の業務フローに完全に組み込むことも可能です。
高度なカスタマイズ機能により、どのような企業でも自社に最適な分析環境を構築できます。
AMC活用のデメリット
AMCは強力なツールである一方、導入や運用にあたっては考慮すべき課題もあります。
導入時のデメリットを把握し、適切な対策を講じましょう。本章では、AMC活用における主な課題について解説します。
- SQLクエリを自作する必要がある
- マーケティングへの深い知見が必須
SQLクエリを自作する必要がある
AMCを効果的に活用するためには、SQLクエリを自作する技術的なスキルが必要です。
基本的な分析フォーマットは用意されていますが、自社のビジネスニーズに合わせた詳細な分析を行うには、独自のクエリを作成する必要があります。
SQLに不慣れな担当者にとっては、習得に時間と労力がかかる可能性があります。
クエリの作成には、データベース構造への理解も欠かせません。
AMC内のテーブル構造や、各フィールドの意味を正確に把握していないと、誤った分析結果を導き出してしまうリスクがあります。
社内にSQL専門家がいない場合は、外部パートナーへの依存度が高くなる可能性があります。
マーケティングへの深い知見が必須
AMCから得られるデータを正しく解釈し、実際のマーケティング施策に活かすためには、マーケティングへの深い知見が不可欠です。
単にデータを抽出するだけでなく、数値が持つビジネス上の意味を理解し、具体的なアクションプランに落とし込む能力が求められます。
データ分析の結果から、適切な仮説を立て、検証を行うことも重要です。
例えば、特定のオーディエンスセグメントでコンバージョン率が低い場合、原因を特定し、改善策を立案する必要があります。
分析には、消費者心理への理解や、競合環境の把握など、幅広いマーケティング知識が必要です。
経験の浅い担当者が独力で成果を出すことは困難であり、継続的な学習と実践が求められるため、必要に応じて運用代行サービスの利用も検討しましょう。
まとめ：Amazon Marketing Cloud（AMC）で運用効率アップを目指そう
AMCは、プライバシーに配慮しながら高度なデータ分析を可能にする革新的なツールです。データクリーンルームの仕組みを活用し、複数のデータソースを統合した分析により、マーケティング戦略の精度を大幅に向上できます。
一方で、AMCを効果的に活用するには、SQLの専門知識と高度なマーケティングスキルが不可欠です。
agsでは、Amazon運用に精通したスペシャリストがAMCの導入から運用まで一貫してサポートし、複雑なデータ分析もお客様の課題に合わせて提供します。
AMCの導入をご検討中の方は、ぜひ一度agsまでご相談ください。
関連するブログ記事
カテゴリー
