案例研究

从本地洞察到全球方案: GroupM 使用定制解决方案扩展雀巢的 AMC 报告

一位女士

目标

  • 全面了解广告指标
  • 最大限度地提高投资回报率

方法

  • 构建了基于亚马逊营销云的定制分析解决方案,供各个业务部门使用
  • 创建了自定义控制面板以可视化洞察
  • 分析了各个渠道和流域层面的广告支出以优化预算分配
  • 在亚马逊营销云中创建了受众并通过亚马逊 DSP 广告活动激活了他们

结果

  • 全球九个业务部门每月有 100 名用户
  • 衡量的潜在收入增长了 10%

雀巢成立于 1866 年,其业务已远远超出了早期在瑞士销售炼乳和婴儿配方奶粉的范畴,成为当今世界上最大的食品和饮料公司。尽管取得了如此大的成功,雀巢仍将增长放在首位,利用亚马逊营销云 (AMC) 等工具的洞察来优化其营销方案,并与更广泛的受众建立连接。但是,雀巢的业务遍布全球(产品种类繁多,横跨多个地区),要全面了解其广告指标并非易事。

为了解决这一难题,雀巢向亚马逊广告合作伙伴网络的合作伙伴 GroupM 求助。GroupM 构建了基于云的全球分析架构,使雀巢能够发现新的洞察、发掘收入机会并最大限度地提高投资回报率 (ROI)。

统一全球广告方案

雀巢是世界上最大的食品和饮料公司,旗下拥有从零食到宠物护理等 2000 多个品牌。该品牌通过遍布世界各地的众多业务部门来满足广大顾客的需求,每个业务部门负责部署、管理和优化自己的亚马逊广告活动。

这种多元化的环境产生了多个针对每个地区量身定制的 AMC 实例。由于每个业务部门负责管理自己的方案和广告活动,雀巢最终采用了一种互不相干、各自为政的方法,事实证明,这种方法可以有效满足当地需求,但却阻碍了公司最大限度地利用 AMC 的价值来深入了解顾客行为和媒体表现。雀巢意识到集中式洞察的潜力,开始了在全球扩展其 AMC 架构的旅程。

对雀巢的 AMC 架构进行创新

为了支持雀巢的工作,GroupM 开始构建基于 AMC 的定制分析解决方案,该解决方案可以跨业务部门部署。首先,他们开发了基于雀巢 AMC 架构的亚马逊云科技 (AWS) 框架。GroupM 创建了开发环境并进行了概念验证,以识别和测试跨品牌和地区的 AMC 实例。框架构建好后,雀巢的信息就迁移到了 AWS 上的无服务器数据湖架构中。然后,GroupM 将这些实例部署到生产环境中。

接下来,GroupM 在雀巢业务部门的 20 个 AMC 实例中推出了 AMC 报告功能。他们构建了自定义控制面板,例如广告活动效果分析和销售流域归因分析,以可视化来自 AMC 实例的洞察。GroupM 还在 AMC 中创建了受众,并通过亚马逊 DSP 广告活动激活了他们。在一个实例中,他们针对点击该品牌的商品推广广告但未购买该品牌商品的用户创建了再营销受众;早期的结果表明,这一举措提高了广告投资回报率

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亚马逊营销云通过解锁全面的消费者洞察来真正提高标准。我们的数据湖方法还带来了新的可能性,并改变了我们与品牌和合作伙伴的合作方式。

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——Nitesh Chovhan,雀巢全球亚马逊加速团队 IT 总监

利用洞察进行全球优化

雀巢的品牌经理现在可以使用 AMC 架构来专注于将洞察转化为行动。例如,该品牌基于多触点归因模型分析了各个渠道和流域层面的广告支出。使用这种方法,GroupM 帮助雀巢衡量出,通过在其一个业务部门的不同方案之间转移预算,可以实现 10% 的潜在收入提升。1然后,他们将每种媒体方案的销售结果归因于各个业务部门,并调整了不同亚马逊广告方案的预算。

雀巢最终看到全球 AMC 架构在九个业务部门吸引了 100 名月度用户,2 并计划在年底之前将该解决方案扩展到九个国家/地区的 16 个业务部门。3 随着雀巢的持续发展,GroupM 将继续为其 AMC 工作提供支持,确保架构保持敏捷性、适应性和弹性。

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在 GroupM 和亚马逊广告的帮助下,我们得以利用亚马逊营销云的力量,为雀巢建立全球数据湖。这使我们能够获得更深入的洞察并建立更深层次的连接,从而帮助我们做出更明智的决策并提高 ROI。

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——William Hart,雀巢全球数据、受众和分析主管

1-3 雀巢,全球,2023 年