デジタルマーケティングの進化とともにより精緻な広告の効果測定が求められる昨今、デジタルマーケティング業界ではAmazon Marketing Cloud（AMC）が注目を集めています。
しかし、「AMCを聞いたことはあるが詳しくは知らない」という方も多いのではないでしょうか？
この記事では、AMCの基本概要について分かりやすく解説していきます。
少しでも広告運用の参考になれば幸いです。
AMCとは？
AMCは、Amazonが提供するデータクリーンルームです。
Amazon Web Services (AWS)を基盤とした広告分析プラットフォームで、マーケティング活動のパフォーマンスを深く分析することができます。
▼詳しくはこちら
https://advertising.amazon.com/ja-jp/solutions/products/amazon-marketing-cloud
AMCでできること
AMCは以下のように活用することができます。
・包括的なデータ統合
・プライバシーを重視した設計
・高度なカスタマイズ性
包括的なデータ統合
AMCは、Amazon内外のデータソースを統合して、複数のプラットフォームでのキャンペーン効果を比較・分析する事が可能です。
これにより、広告成果の全体像を把握することができます。
プライバシーを重視した設計
AMCで使用するデータはAWSの高度なセキュリティ環境で管理されるため、外部からの不正アクセスを防止できます。
また、広告主がアクセスできるデータは厳密に管理されているため、必要最低限の情報のみを利用することができます。
この設計により、広告主はマーケティング活動を最適化しつつ、ユーザーのプライバシーを保護することができます。
高度なカスタマイズ性
AMCはSQLを使用することで、自社のニーズに合ったデータ分析を行うことができます。
例えば、広告効果やユーザーの行動パターンの特定、購入傾向の把握など柔軟なデータ分析を可能にします。
また、特定の条件でデータを絞り込むことで、オーディエンスを詳細にセグメント化することも可能です。
さらに、自動レポート作成機能を利用することで負担をかけることなく最新データを活用することも可能です。
AMCを扱う上で必要なスキルセット
ここまでの内容から、AMCはデータ統合や高度な分析を可能にする魅力的なツールだということが分かりました。
ですが、AMCを扱うには必要なスキルがあるため、導入の難易度は高い傾向にあります。
以下、必要なスキルをご紹介いたします。
SQLを扱うスキル
AMCではデータを引き出す際にSQLを使用します。
SQLと聞くと難しいイメージを持たれる方もいるかと思いますが、AMCにはサンプルクエリがあります。
目的に合わせたサンプルクエリを選択することで必要なデータを抽出できます。
この段階では比較的導入難易度は低いです。
▼サンプルクエリの一部
ですが、”サンプルクエリを活用して他の指標を合わせたい”など、AMCを最大限に活用していくためには、基本的な操作（SELECT、JOINなど）を理解し、必要な情報を抽出するためのスキルが必要です。
また、AMCでは膨大なデータセットを扱うため、データベースの構造や仕組みを理解する必要があります。
リレーショナルデータベースでは、データが複数のテーブルに分かれて保存されています。
それぞれのテーブルがどのように関連しているかを把握し、効率的にデータを結合・抽出するスキルが求められます。
マーケティングスキル
AMCを活用するためには、マーケティングの深い知見が欠かせません。
まず、適切なターゲティング（年齢、性別、興味など）を設定し、分析結果を最大限に活用するスキルが求められます。
また、ROAS（広告費用対効果）やCTR（クリック率）などの広告指標を正しく理解し、効果を測定する能力も必要です。
さらに、カスタマージャーニーを把握することで、ユーザーが広告を経由して購入に至る流れを解析し、改善点を特定できます。
他の広告チャネルとの連携を意識したチャネル横断的な視点や、データから導き出した結果を実践的な施策に変換するスキルが必要です。
まとめ
この記事では、AMCの概要や扱う上での必要なスキルセットについて詳しく解説しました。
AMCは、包括的なデータ分析や広告効果の測定を可能にする強力なプラットフォームです。
しかし、導入にはSQLやデータベースを扱うエンジニアリングスキル、そしてマーケティングスキルが必要であり、導入のハードルが高いのも事実です。
AMC導入なら株式会社グラフトンノート
AMCの導入や活用には専門性が求められます。
株式会社グラフトンノートでは、2021年から3年連続でAmazon社の認定パートナー(Verified partner)に選出されている実績がございます。
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