当一个大型电信品牌拥有大量第一方信号时。亚马逊广告帮助他们优化这些信号，以更好地开展广告活动。

一家为美国 18 个州的 600 多万家庭和 33.5 万家企业提供有线和宽带服务的大型电信品牌希望重新考虑利用自己的第一方信号的方式，Slalom 和 iProspect 知道该从何处着手。作为一个不在亚马逊站内销售的品牌，该品牌与亚马逊广告合作，希望触达那些目前没有订阅该通信公司服务套件（包括互联网、电话和有线电视）的顾客。该品牌主要利用自己的顾客信息库来帮助确定哪些人已经成为或尚未成为自己的顾客。但为了挖掘未触达的受众，该电信品牌开始重新评估自己的方法。

为了结合使用亚马逊的信号和自己的第一方信号，并在部署营销活动时屏蔽那些现有顾客，以达到触达新顾客的目的，该品牌与亚马逊广告进行了接洽，想了解信息的交叉如何能够帮助这家电信巨头触达目前尚未订阅其服务的顾客。2023 年，该品牌将目光转向了四款重要产品，这些产品为其亚马逊广告方案奠定了基础： Audience API、Conversions API、Performance+ 和亚马逊营销云。每种产品都拥有强大的优势，如果结合使用，这些产品的组合有可能会带来更强的性能、减少浪费，并提供更多可行的洞察。

与所有广告主一样，该电信品牌的顾客群体也在不断变化，每天都有新顾客注册互联网或购买无线服务。但是，不断变化的顾客群体背后的编目过程既冗长又容易出现人为错误，导致广告支出浪费和糟糕的顾客体验。通过与 Capgemini 合作，该品牌利用亚马逊的 Audience API 最大程度地优化了用于匹配第一方受众和亚马逊受众的信号，包括姓名、电子邮件地址、邮寄地址和电话。结果，该电信品牌的匹配率（即相互交叉检查第一方信号的能力）从 60% 大幅提高到了 90%。亚马逊的匹配是通过确定性方法（直接匹配顾客）进行的，不是通过概率模型（准确度较低的假设匹配），因此，这一结果让他们愈发坚信使用亚马逊 DSP 的广告活动可以触达更多潜在顾客，减少广告支出的浪费。在这次改进成功之后，亚马逊 DSP 成为该品牌针对下层流域媒体的主要程序化解决方案。

为了继续充分利用自己的受众与亚马逊受众的结合，该电信品牌开始积极测试 Performance+。这是一种全新的亚马逊 DSP 广告活动类型，专注于利用定制的预测模型来识别具有转化可能性较高的新顾客，从而提升广告活动效果。测试取得了积极的成果，与常规媒体相比，其每次操作成本降低了 40%。

在仅使用来自在线对话的信号为模型提供信息后，广告主思考了如果使用所有转化洞察（特别是来自现场、电话或非在线方式的转化洞察）来为模型提供信息，受众会有怎样的反应。他们使用了 Conversion API，这让他们能够将来自呼叫中心和实体店的约 80% 的购买行为发送到亚马逊 DSP。现在，他们从所有来源获得的全部转化信息都能为其预测受众提供参考，随着更多顾客完成转化，模型也会变得更加智能。值得注意的是，这个不在亚马逊上销售的品牌是第一个通过自己的渠道独家销售服务并同时使用这些产品的广告主。

最后，在合作伙伴 Slalom 的支持下，这家电信品牌将所有这些工具与亚马逊营销云结合起来，将其第一方信号与亚马逊 DSP 广告活动洞察结合起来，了解媒体如何触达新顾客并推动他们实现下层流域转化。这样一来，该公司不仅能够更好地了解其团队押下的战略重注所产生的影响，还能优化投放中的广告活动，为潜在顾客提供更加个性化的体验。