デジタル広告の世界では、クッキー規制の強化やユーザープライバシーへの関心の高まりにより、マーケティング戦略の見直しが迫られています。こうした中、Amazonが提供する「Amazon Marketing Cloud（AMC）」は、広告主にとって新たな可能性を切り拓くデータプラットフォームとして注目を集めています。
特に、自社が保有する1stパーティデータとAmazonの膨大なデータを統合・分析できるAMCは、従来の広告施策では得られなかった深い顧客インサイトと、精度の高いターゲティングを実現します。本記事では、AMCの仕組みから1stパーティデータ活用方法を詳しく解説します。
Amazon広告の効果を最大化したい企業担当者にとって、AMCの導入は単なる「ツール選定」ではなく、マーケティングの在り方そのものを進化させる一手となるでしょう。
1. Amazon Marketing Cloud（AMC）とは
Amazon Marketing Cloud（AMC）は、アマゾンウェブサービス（AWS）を基盤に構築されたAmazonのデータ活用ソリューションです。安全でプライバシーが保護された専用のクラウドベース環境であるデータクリーンルームで、仮名化されたAmazonの各種データセットを活用することができます。
従来のAmazon広告レポートでは得られなかった詳細な分析が可能になり、特に1stパーティデータとの連携により、これまでにない深いインサイトを得ることができます。AMCは単なる広告分析ツールではなく、企業のマーケティング戦略全体を変革する可能性を秘めたプラットフォームなのです。
AMCの最大の特徴は、Amazonの膨大なデータと自社で保有する1stパーティデータを統合し、これまでになかった細かな広告データのレポーティングや分析、セグメンテーションが可能になることです。これにより、広告主はより精度の高いマーケティング施策を展開できるようになります。
2. データクリーンルームによる安全なデータ活用
GoogleやAmazonなど、これまでウォールドガーデンと言われ閉ざされていたテック企業のデータが、データクリーンルームの技術により、マーケティング活動に活用できるようになってきています。
データクリーンルームでは、ECデータとして購買履歴、広告閲覧履歴、検索履歴などのAmazonデータと、自社データとして生年月日、性別、購買履歴、メール開封履歴、自社サイト閲覧履歴、コールセンター履歴、顧客アンケートデータ、実店舗直営店購入履歴などを安全に連携することが可能です。
この仕組みにより、プライバシーを保護しながらも、これまで困難だった異なるプラットフォーム間でのデータ統合が実現されています。企業は自社のCDPとAmazon（AMC）、Meta（FAA）、Google（ADH）などのデータクリーンルームを連携させることで、より包括的な顧客理解を得ることができます。
3. AMCの仕組みと1stパーティデータ連携の可能性
AMCを活用すれば、Amazonの持つ膨大なデータと自社で持つ1stパーティデータを統合し、これまでになかった細かな広告データのレポーティングや分析、セグメンテーションが可能になります。
AMCは、Amazon広告配信データ、ショッピングインサイト、自社データを統合し、各種レポーティングとオーディエンス作成を可能にします。この統合により、広告主は単一のプラットフォーム上で包括的な分析を実施できるようになります。
特に重要なのは、Amazonの購買データに基づくターゲティングだけでなく、自社のデータと紐づけてユーザー行動を鮮明に可視化できることです。Amazon広告データ、Amazon購買データ、Amazon閲覧履歴データに加えて、自社会員データ、自社購買データ、自社閲覧履歴データを組み合わせることで、顧客の全体像をより詳細に把握することが可能になります。
4. 1stパーティデータの種類と活用方法
AMCにアップロードできる1stパーティデータには、主に3つの種類があります。これらのデータを適切に活用することで、より高度な分析とターゲティングが可能になります。
4.1 1stパーティオーディエンスデータ
1stパーティオーディエンスデータとは、自社が保有する顧客情報のことを指します。このデータをAMCにアップロードすることで、Amazon内のデータと照合し、より高度なターゲティングや分析を実施できます。顧客の行動履歴、購入傾向、会員登録情報などを活用することで、マーケティング施策の精度を向上させることが可能です。
4.2 Off-Amazon取引イベントデータ
Off-Amazon取引イベントデータは、Amazon以外のECサイトや実店舗での購買データを指します。これをAMCに取り込むことで、Amazon広告が自社の他の販売チャネルにどのような影響を与えているのかを可視化できます。特に、広告がオフライン購買に与える影響を測定するためには、このデータの活用が不可欠です。
4.3 商品メタデータ
商品メタデータとは、ASIN（Amazon標準識別番号）に関連する追加情報を指します。商品カテゴリ、ブランド、価格帯、利益率、在庫情報などを含み、これらをAMCにアップロードすることで、商品のパフォーマンス分析をより詳細に行うことができます。
5. AMCにおける高度な分析手法
AMCでは、従来の単一広告プロダクトでの分析を超えた、統合的で高度な分析が可能です。ここでは主要な分析手法について詳しく解説します。
5.1 オーバーラップ分析
複数のAmazon広告プロダクトを横断して分析し、効果の高い広告プロダクトを可視化することができます。従来は、スポンサープロダクト広告、スポンサーディスプレイ広告、DSP広告、スポンサーブランド広告の各広告の独立したデータ分析のみしかできませんでしたが、AMCにより広告を横断で統合的に分析することが可能になりました。
この分析により、どの広告プロダクトが最も効果的であるか、また異なる広告プロダクト間でのシナジー効果を把握することができます。
5.2 Path分析
複数のAmazon広告プロダクトを横断して分析し、購入に至るまでの広告接触回数や接触した広告を可視化します。コンバージョンまでの広告接触回数や順序を分析し、成果の高いパターンを導き出すことができます。
実際の集計では、購入者数に対してSD（スポンサーディスプレイ）、SB（スポンサーブランド）、SP（スポンサープロダクト）、DSPなどの購入経路を詳細に追跡し、最も効果的な広告接触パターンを特定することが可能です。
5.3 新規・LTV分析
商品や広告のターゲティングごとに、新規獲得数、新規率、リピート販売数などを細かく分析できます。獲得効率の良いターゲティングやLTVの高くなりやすいターゲティングを判断し、広告効果の最大化を図ることができます。
この分析により、単純な売上向上だけでなく、長期的な顧客価値の向上に寄与する広告戦略を策定することが可能になります。
6. 1stパーティデータ活用の具体的なユースケース
1stパーティデータをAmazonの既存データと組み合わせることで、これまでにない視点からのインサイトを得ることができます。また、1stパーティデータを活用してオーディエンスを作成することで、広告のターゲティングとしても活用できます。
6.1 自社オーディエンスとAmazonセグメントのアフィニティ分析
AMCに1stパーティオーディエンスデータをアップロードし、Amazonのオーディエンスデータと組み合わせることで、顧客の嗜好や購買行動を詳細に分析できます。これにより、どのような属性の顧客が特定の商品やカテゴリに関心を持っているのかをより深く理解することができます。
さらに、これらのデータを活用することで、特定のオーディエンスグループの特徴を明確にし、よりパーソナライズされたアプローチが可能になります。
6.2 Amazonと自社ECの重複分析
顧客の重複率を分析することで、両チャネルの利用傾向を明らかにし、異なる販売経路でのブランドリーチや顧客ロイヤルティを評価できます。例えば、Amazonで購入した後に自社ECでも購入する傾向がある顧客が多い場合、Amazonを新規顧客獲得のチャネルとして活用し、その後自社ECでのリピート購入へつなげる施策が考えられます。
6.3 広告配信最適化への活用
AMCのデータを活用することで、以下の3つの主要なユースケースに応用できます。
まず、シミラーターゲティングでは、自社のロイヤルユーザーに類似したAmazonユーザーを特定し、広告を配信することで新規顧客の獲得を強化します。
次に、休眠顧客の再活性化では、自社ECでの過去の購入者のうち、一定期間購買行動が見られないユーザーをAmazon上でターゲティングし、再アプローチを行います。
最後に、チャネルを横断したクロスセル戦略では、既存顧客の購買データを分析し、関連性の高い商品を推奨することで、顧客単価の向上を図ります。
6.4 クロスチャネルのLTV計測
Amazon広告がオフラインや他のオンラインチャネルの売上にどのように影響を与えているかを分析し、マーケティング戦略の最適化に役立てます。これにより、消費者が異なるチャネル間でどのように移動し、購買意思決定を行っているのかを詳細に把握することができます。
7. データアップロードと実装のポイント
AMCに1stパーティデータをアップロードするには、適切な手順と技術的な準備が必要です。この作業にはエンジニアの稼働が必要となるため、事前に技術チームと連携して進めることが重要です。
7.1 データ準備の要件
まず、データをCSVやJSON形式で整備し、必要に応じてSHA-256でハッシュ化を行います。データの構造をAMCの要件に合わせ、スキーマ定義を遵守することが重要です。
7.2 Amazon S3を活用したアップロード
Amazon Simple Storage Service（S3）にデータを格納し、適切な権限設定を行い、AMCがデータを取得できるようにします。その後、AMCのAPIを使用してS3からデータをインポートし、必要に応じてデータの暗号化を実施します。
7.3 データ検証と活用開始
AMCのUI上でデータが正常に取り込まれたかをチェックし、クエリを実行してデータの精度を検証します。この段階で問題がないことを確認してから、本格的な分析や広告配信に活用を開始します。
8. AMCの導入効果と期待できる成果
AMCを活用した1stパーティデータ連携により、具体的にどのような成果が期待できるのかを、実際の活用パターンを踏まえて解説します。
8.1 新規顧客獲得効率の改善
AMCを用いた広告分析により、最も新規顧客獲得効率の高い広告プロダクトを特定することが可能です。例えば、DSP広告から新規獲得効率の良いSP広告へ予算をアロケーションすることで、新規顧客の獲得効率を大幅に改善できます。
8.2 売上の飛躍的向上
適切な予算配分の見直しにより、ビッグセールでSP広告に集中投下することで、最大で通常日の10倍の売上を達成することも可能です。プライムデーやブラックフライデーでは、平均して通常時の5倍程度、最大で10倍の売上達成が期待できます。
8.3 マーケティング投資の最適化
浮いた予算で外部施策への投資強化も可能になり、全体的なマーケティングROIの向上を実現できます。これにより、限られた予算をより効果的に活用し、売上向上と顧客獲得の両方を同時に達成することが可能になります。
8.4 データドリブンな意思決定の実現
AMCによる詳細な分析により、広告経由の新規率、オーガニック経由の売上比率、各広告プロダクトごとの新規獲得数など、これまで見えなかった数値を明瞭にすることができます。これにより、感覚的な判断ではなく、データに基づいた確実な意思決定が可能になります。
9. まとめ：AMCによる1stパーティデータ活用の未来
Amazon Marketing Cloud（AMC）を活用した1stパーティデータの統合は、Amazonマーケティングの新たな可能性を切り開く革新的なアプローチです。従来の単一チャネルでの分析から脱却し、包括的な顧客理解と効果的な広告運用を実現することができます。
特に重要なのは、AMCが単なる分析ツールではなく、マーケティング戦略全体を最適化するためのプラットフォームであることです。1stパーティデータの活用により、自社顧客の深い理解、クロスチャネルでの効果測定、精密なターゲティング、そして最終的にはROIの最大化を実現できます。
今後、プライバシー規制の強化やクッキーレス時代の到来により、1stパーティデータの重要性はさらに高まることが予想されます。AMCを活用した1stパーティデータの統合は、この変化に対応し、競合優位性を確保するための必須戦略となるでしょう。
Amazon広告の効果を最大化し、持続可能な成長を実現するために、AMCによる1stパーティデータ活用の導入を検討することを強く推奨します。適切な準備と実装により、データドリブンなマーケティングの新たな次元を体験することができるはずです。
監修者 : 田中 謙伍
株式会社GROOVE 代表取締役
慶應義塾大学環境情報学部卒業後、新卒採用第1期生としてアマゾンジャパン合同会社に入社。出品サービス事業部にて2年間のトップセールス、マーケティングマネージャーとしてAmazon CPC広告スポンサープロダクトの立ち上げを経験。株式会社GROOVEおよび Amazon D2Cメーカーの株式会社AINEXTを創業。立ち上げ6年で2社合計年商50億円を達成。
【登録者数 5万人のYouTubeチャンネル】
たなけんのEC大学：https://www.youtube.com/@ec8531
執筆者 : 松岡 孝明
株式会社GROOVE マーケティング事業部
大学卒業後、大手百貨店に就職。店頭での販売やマーケティング経験を積んだ後、ECコンサルティング事業を行なう企業へ転職。現在は株式会社GROOVEにて、マーケティングを担当。EC運営に関するお役立ち情報の発信や、セミナーの企画などを行なっています。
