Acorn-i、ラピッドリテール分析を通じてNaturedietがAmazon Adsとリテールのパフォーマンスを向上するのをサポート

広告やマーケティングに関する決定に役立てるため、NaturedietはAcorn-iにリテール分析へのより迅速なアクセスを得るためのサポートを求めました。また、時間帯別に分類されたリテール指標など、より詳細なインサイトも求めていました。これまで、リテール分析（ベンダー売上レポートやベンダー在庫レポートなど）は、取得に平均約72時間かかり、1日単位でしか利用できませんでした。

最近Acorn-iは、独自のテクノロジーソリューションであるIgniteを通じてラピッドリテール分析のテストを開始し、リテールの総売上にAmazon Adsキャンペーンが与える影響についてのより深い時間帯別の分析を広告主様に提供しました。

Amazon Adsが作成したラピッドリテール分析により、ほぼリアルタイムのリテール分析にアクセスできるため、広告主様が広告の効率性と運用上の決定を向上させるのに役立ちます。ラピッドリテール分析により、Amazon Adsは過去1時間のインサイトをわずか数分で提供できるため、リテールパフォーマンス指標と組み合わせてAmazon Adsキャンペーンを包括的に最適化できます。たとえば、広告主様は、午前7時から午前8時、午前8時から午前9時など、ASINの注文された商品点数と注文による収益を時間別にまとめて把握できるようになりました。

2023年第1四半期、Acorn-iは、オーディエンスがAmazonストアでどのように商品を検索し、閲覧し、購入するかを、Naturedietが時間帯別で把握できるよう支援するため、ラピッドリテール分析を利用することを計画しました。さらに、Acorn-iはこの新しい情報を活用して、Amazon Adsキャンペーンに合わせたIgniteツールの自動最適化機能を強化し、Naturedietがリテールインサイトをキャンペーン戦略、アクティベーション、効果測定の決定に統合するのに役立てたいと考えました。

Naturedietの広告例

ラピッドリテール分析により、Acorn-iのIgniteアプリケーションは、Naturedietなどのクライアントに対して何百もの注目すべきパフォーマンス指標をほぼリアルタイムで提示することができました。これにより、Naturedietは注文された商品点数、注文による収益、ASIN別の時間単位の売上、商品詳細ページビューとASIN別の時間単位のトラフィックレポート、可用性の高い在庫商品点数とASIN別の時間単位の在庫状況をよりよく把握するのに役立ちました。これらのインサイトは、Naturedietがその日の商品購入数のピーク時間を把握し、それに応じて予算と入札額戦略を最適化するのに役立ちました。最適化戦略をASINや商品タイプレベルごとに分類し、各出品情報と商品範囲を時間ごとに最適化できました。

さらに、Acorn-iのIgniteツールはラピッドリテール分析を活用することで、ショッピングジャーニー全体の自動化戦略を強化することができました。Naturedietは、グランスビュー数につながる時間と売上につながる時間の違いを理解できました。Igniteは自動化した認知度、商品購入数、リエンゲージメント施策を設定し、Naturedietが広告タイプ別に最適化できるようサポートし、予算パフォーマンスの向上に貢献できました。この自動化により、結果が出るまでのキャンペーンの開始段階で広告のテストと学習に要する時間が短縮され、Naturedietは手動だと10時間かかるキャンペーンの作成とセットアップにかかる時間を、Igniteにより1時間未満に短縮するのに貢献しました。

ラピッドリテール分析は、Acorn-iが広告主様のためより良い効果測定、レポート、最適化ソリューションを開発するのに役立ち、結果として業務効率が向上し、パフォーマンスが向上しました。この新しい情報が利用可能になれば、広告主様がより賢明な決定を行えるようサポートできます。Amazon Adsと緊密に連携して、クライアントのために最先端のソリューションを開発し続けることができることを非常に嬉しく思います。

— Acorn-i、共同創設者、Ross Caveille氏

2023年第1四半期、Acorn-iはNaturedietのAmazon Adsキャンペーンの効率性の向上とリテールの総売上高に対するパフォーマンス成果の最適化を支援することができました。同社は、ラピッドリテール分析のテスト期間中に、2022年第4四半期と比較して、ROASが27%向上したことを確認しました。¹ さらに、ラピッドリテール分析に基づくIgniteツールの最適化により、キャンペーンの最適化にかかる時間が大幅に短縮され、運用にかかる時間を90%削減することができました。²

Naturedietは、オーディエンスがいつ商品を購入するかをより把握できるようになりました。たとえば、子犬用フードは午後5時から午後7時まで商品購入率が高いのに対し、ウェットドッグフードの売上は日中により安定しており、商品購入数のピークは深夜と夕方に2回あります。ラピッドリテール分析によりAmazon AdsとAmazonのリテール指標を組み合わせることで、広告費売上高比率の合計をASINレベルまでレポートできるようになり、Naturedietがすべての商品にわたって広告戦略を最適化することに貢献しました。

さらに、Naturedietは、Amazon Adsが広告以外に起因する売上にもたらすハロー効果の影響をよりよく理解できるようになりました。Amazon Ads投資が増加した期間は、広告以外に起因する売上の増加と相関関係にあることを発見しました。