亚马逊作为全球最大的电商平台,其广告投放效果一直是亚马逊卖家关注的重点。本文将从宏观层面,探讨如何利用波士顿矩阵和投资回报率(ROI)等概念,对亚马逊的广告投放效果进行全面评估和优化。

了解了波士顿矩阵后,亚马逊卖家就可以尝试思考如何筛选和优化多广告组,这时又需要用到投资回报率,即ROI。投资回报率是指通过投资而返回的价值,即企业从一项投资活动中得到的经济回报。它涵盖了企业的获利目标、利润和投入经营所必备的财产相关,因为管理人员必须通过投资和现有财产获得利润。ROI的计算方式很简单,广告收入除以广告支出,那么它就等于ACoS的倒数。

在了解了ROI这一新的评估变量后,运营者就可以利用象限分析法,从宏观角度对广告效果进行评估。象限分析法的本质就是波士顿矩阵,其具体形式(在Excel 2016版本中可以通过制作气泡图来进行分析)。横轴是广告活动的"ROI"数值,纵轴是"单个订单成本"(其计算方式是将与广告活动相关的产品总成本除以总订单量,产品总成本包含人工成本、库存成本物流成本、广告成本等),图中的蓝色圆形区域是指产品销售额(产品销售额=自然订单销售额+广告订单销售额)。

当区分完各个象限后,结合图表中的信息就可以发现I象限的价值是最低的,这是因为I象限代表了低ROI数值即低投资回报率,以及高单个订单成本的区域。假设运营者不想放弃处于I象限产品,而是选择对广告投放进行优化,那么就有两种优化方式:一种是将这类产品从I象限经过I象限最终优化到IV象限;另一种是将这类产品从I象限经过亚象限最终优化到IV象限。

总之,象限分析法能够帮助亚马逊卖家从宏观角度分析广告效果,极大地提升运营决策能力。在实际优化过程中,需要具体问题具体分析,权衡理想与现实。

FAQ:

Q1: 什么是ROI?

A1: ROI即投资回报率,是指通过投资而返回的价值,即企业从一项投资活动中得到的经济回报。它涵盖了企业的获利目标、利润和投入经营所必备的财产相关。计算方法是广告收入除以广告支出。

Q2: 什么是象限分析法?

A2: 象限分析法的本质就是波士顿矩阵,其具体形式是在Excel 2016版本中制作气泡图。横轴是ROI数值,纵轴是单个订单成本,图中的蓝色圆形区域代表产品销售额。通过区分不同象限,可以发现问题所在并进行针对性优化。

Q3: 如何优化I象限的产品?

A3: 对于I象限的低ROI高成本产品,可以采取两种优化方式:1) 将产品从I象限经过II象限最终优化到IV象限;2) 将产品从I象限经过亚象限最终优化到IV象限。具体策略需要针对不同情况进行分析。