Amazon Marketing Cloud (AMC) とは？次世代分析基盤の仕組み・事例・導入方法を徹底解説

Amazon広告の費用対効果に限界を感じていませんか？

スポンサー広告とDSP広告を横断した正確な効果測定や、顧客の複雑な購買行動の分析は、従来のレポート機能だけでは困難です。

Amazon Marketing Cloud (AMC) は、これらの課題を解決する革新的なデータ分析基盤です。

この記事では、AMCの基本的な仕組みから、アトリビューション分析やフルファネル可視化といった具体的な活用事例、導入に必要な条件やスキルまでを専門家の視点で網羅的に解説します。

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Amazon Marketing Cloud（AMC）とは？

AMCはAmazonが提供するクラウド型のデータクリーンルームです。

 これまでの分析ツールでは見えなかった、広告接触から購買に至るまでのユーザー一人ひとりの詳細な行動データを統合・分析できます。

ここではAMCの仕組みと、なぜAmazonマーケティングに欠かせないといわれるのかを解説します。

AMCがAmazonマーケティングの成功に欠かせない理由

Amazon広告運用の成功に欠かせないといわれる理由は、断片的なデータでは見えなかった顧客の全体像を可視化できる点にあります。

例えば、スポンサー広告とDSP広告の両方に接触したユーザーの購買率を分析するなど、広告を横断したインサイトを得られます。

その結果、各広告施策が最終的なコンバージョンにどう貢献したかを正確に把握し、広告予算の最適な配分を実現できます。

勘や経験に頼るのではなく、データに基づいた意思決定を行うことで、マーケティング活動全体のROI（投資対効果）を最大化できるのです。

セラーセントラルのブランド分析や広告レポートとの根本的な違い

最大の違いは、扱えるデータの「粒度」と「自由度」です。

セラーセントラルのレポートが提供するのは、Amazonによって集計・加工された「結果のデータ」です。

一方、AMCは個人情報を保護した上で、広告表示やクリックといった「生のデータ」にアクセスできます。

そのため、自社の目的に合わせて独自の分析軸でデータを集計・分析することが可能です。分析の自由度の高さこそが、AMCの最も強力な特徴と言えるでしょう。

AMCと従来レポートの比較

項目	セラーセントラルレポート	Amazon Marketing Cloud (AMC)
データ粒度	集計済みデータ	生のデータ
分析の自由度	低い（定型レポート）	非常に高い（SQLで自由に分析）
データ連携	不可	自社CRMデータなどと連携可能
分析対象	広告ごとの断片的な分析	広告を横断したジャーニー分析

AMCで実現できること｜具体的な分析ユースケース7選

AMCを導入すると、具体的にどのような分析が可能になるのでしょうか。ここでは、マーケティング戦略を飛躍的に進化させる7つの代表的なユースケースを紹介します。

AMCがもたらす具体的なインサイトを見ていきましょう。

広告を横断したアトリビューション分析（貢献度の可視化）

AMCを使えば、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、Amazon DSP広告など、複数の広告が購入にどう影響したかを横断的に分析できます。 

「最初にDSP広告で商品を認知し、次にスポンサーブランド広告で興味を持ち、最終的にスポンサープロダクト広告をクリックして購入した」といった複雑な顧客の経路を明らかにできます。

こうした分析を通じて、、各広告の真の貢献度を評価し、より効果的な予算配分を行うことが可能になります。

フルファネルでの顧客購買ジャーニーの可視化

顧客が商品を認知してから購入に至るまでの全プロセス（フルファネル）を時系列で追跡できます。

どの広告が新規顧客の最初の接点として機能し、どの広告が購入直前の後押しとして効果的だったのかを具体的に把握できます。

動画広告が認知拡大に貢献し、リターゲティング広告が刈り取りに繋がっている、といったインサイトを得ることで、ファネルの各段階に応じた最適なコミュニケーション戦略を設計できます。

新規顧客とリピート顧客のインサイト分析

AMCでは、購入者を新規顧客とリピート顧客に分けて、それぞれの行動パターンを詳細に分析できます。

新規顧客はどのような広告経由で流入してくるのか、リピート顧客はどのような商品を買い増しする傾向があるのか、といった違いを明らかにします。

このインサイトに基づき、新規顧客獲得に特化したキャンペーンや、リピート購入を促進するクロスセル戦略など、顧客セグメントごとに最適化されたアプローチを実行できます。

LTV（顧客生涯価値）の計測と最大化への示唆

どの広告キャンペーン経由の顧客が、長期的に見てLTV（顧客生涯価値）が高くなる傾向にあるかを分析できます。

特定のキーワード経由で購入した顧客や、特定のライフスタイルセグメントに属する顧客のLTVが高い、といった発見があるかもしれません。

このような優良顧客層を特定し、その層に響く広告クリエイティブやターゲティングを強化することで、持続的な事業成長の基盤となるLTVの最大化を目指すことができます。

新たなオーディエンスセグメントの発見

AMCの豊富なデータと分析の自由度を活かすことで、これまで想定していなかった新たな優良顧客層を発見できる可能性があります。

 例えば、「特定のアパレルカテゴリの商品を閲覧しているユーザーは、自社の健康食品にも高い関心を示す」といった意外な関連性を見つけ出すことができます。

このようなインサイトから新しいオーディエンスリストを作成し、Amazon DSPで広告を配信することで、効率的に新規顧客を獲得することが可能になります。

自社CRMデータと連携した高度な顧客分析

AMCの強力な機能のひとつが、自社で保有する顧客データ（CRMデータなど）をアップロードし、Amazonの広告データと安全に連携できる点です。

自社ECサイトの購入者リストと連携し、彼らがAmazon上でどのような行動をとっているかを分析できます。

この連携によって、、オフラインの顧客とオンラインの顧客を統合的に理解し、チャネルを横断した一貫性のあるマーケティング戦略を立案することが可能になります。

メディアミックスモデリング（MMM）による最適な予算配分

メディアミックスモデリング（MMM）は、さまざまなマーケティング活動が売上にどの程度貢献したかを統計的に分析する手法です。

AMCのデータを用いることで、Amazon広告（スポンサー広告、DSP）と、場合によっては外部の広告データも統合し、より精度の高いMMMを構築できます。

その結果、「各広告チャネルへの投資を10%増やすと、売上はどのくらい増加するか」といった予測が可能になり、データに基づいた最適な広告予算配分の意思決定を支援します。

AMCを導入するための手順

AMCの導入は、いくつかのステップを踏む必要があります。まず最も重要な前提条件として、Amazon DSP広告の利用が必須となります。

この条件を満たしたうえで、Amazonの担当者への申請から、実際の分析開始まで、大きく4つのステップで進んでいきます。

ここでは、それぞれのステップで具体的に何を行う必要があるのかをわかりやすく解説します。事前の準備をしっかり行い、スムーズな導入を目指しましょう。

AMCを使いこなすための重要ポイント

AMCを導入するだけでは、その価値を最大限に引き出すことはできません。この分析ツールを真に使いこなすためには、いくつかの重要なポイントがあります。

自社だけで運用するのか、それとも専門知識を持つ外部パートナーと連携するのか、自社のリソースや目的に合わせて最適な選択をしましょう。

データ分析に必要なSQLスキル

AMCから価値あるインサイトを引き出すためには、SQL（データベース言語）のスキルが求められます。

AMCは定型のレポートをボタン一つで出力するツールではなく、分析者がSQLクエリを記述して、膨大なローデータの中から必要な情報を抽出・集計する仕組みだからです。

「どの広告に接触したユーザーが、どの商品を、いつ購入したか」といった複雑な条件を指定するためには、SQLを理解し、目的に応じたクエリを自在に書ける能力が求められます。

自社での運用は可能か？運用代行会社との連携という選択肢

AMCの自社運用を検討する場合、SQLスキルを持つデータアナリストやエンジニアの存在が必須となります。しかし、多くの企業にとって、専門人材の確保は大きな課題です。

もし社内に適切なリソースがない場合は、無理に内製化を目指すよりも、AMCの分析ノウハウとAmazon運用の実績が豊富な運用代行会社やコンサルティング会社と連携することが賢明な選択肢となります。

専門家の知見を活用することで、迅速に成果を出すことが可能になります。

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導入前に知っておきたいAMCの注意点と限界

AMCは非常に強力な分析ツールですが、万能ではありません。導入を検討する際には、その注意点と限界を正しく理解しておくことが重要です。

特に、ユーザーのプライバシーを保護するための仕組みや、それに伴うデータの仕様は必ず把握しておくべきポイントです。

また、高度な分析が可能である反面、それを実行するためには専門的な知識と相応のリソースが必要となることも、事前に認識しておく必要があります。

プライバシーを保護する仕組みとデータ仕様の理解

AMCは「データクリーンルーム」という思想に基づいており、ユーザーのプライバシー保護が最優先されています。

そのため、個人を特定できるような生データ（例：ユーザーID）を直接見ることはできません。

分析結果は、必ず最低100ユーザー以上の集計単位で出力されるという「プライバシー閾値」が設けられています。

非常にニッチなセグメントや、少数のユーザーを対象とした詳細な分析には限界があることを、念頭に置いておきましょう。

分析には専門的な知識と相応のリソースが必要

前述の通り、AMCを効果的に活用するにはSQLスキルが必須ですが、それだけでは不十分です。

どのようなデータを抽出し、どう分析すれば有益なインサイトが得られるのかを設計する「データ分析設計能力」や、Amazon広告の仕様を深く理解した「マーケティング知識」も同様に重要です。

片手間で成果を出せるツールではないため、分析を担う人材の確保や育成、分析にかかる工数など、相応のリソース投資が必要になることを理解しておきましょう。

AMCを利用した分析なら運用代行・コンサルの利用がおすすめ

AMCの導入と運用には、SQLの技術的スキルと高度なマーケティング知識の両方が求められます。

これらの専門人材を社内で確保することが難しい場合、無理に自社運用を目指すよりも、専門家の力を借りることをおすすめします。

株式会社しるしでは、Amazon運用における戦略立案から広告運用、クリエイティブ改善、そしてAMCを用いた高度なデータ分析までをワンストップで提供しています。 

「データを活用したいが、何から手をつければいいかわからない」「分析はできても、施策に活かせない」といったお客様の課題を解決し、ビジネスの成長を力強くサポートします。

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AMCを活用しデータドリブンなAmazon戦略で競合をリードする

AMCは、これまでのAmazon運用における「勘」や「経験」といった曖昧な要素を排除し、すべてをデータに基づいて判断する「データドリブン」な戦略を可能にする画期的なツールです。

導入と運用には専門知識が必要ですが、そのポテンシャルは計り知れません。

競合他社に先駆けてAMCを活用し、顧客を深く理解することで、持続的な成長と市場での優位性を確立することができるでしょう。

しるし株式会社は、AMCの導入・運用に必要な「専門知識」を持つプロフェッショナル集団です。貴社のデータを活用し、市場での優位性を確立するための具体的な戦略をご提案する無料相談を実施しております。 AMC活用の第一歩として、まずはお気軽にご相談ください。
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