有人爆单，有人爆Acos！解决大促预热3大问题，卖家不再凭经验“撒钱

1、如何最大化预热期蓄水作用？

众所周知，促销活动是一个非常重要的营销抓手。做好促销活动前的预热，是储备大促流量的关键。预热做的好不好直接关系到新客的触达，以及老客的激活和复购。大促的意义是以更高的性价比（包含低价）降低新客门槛，触达那些平时被“拦在门外”的人群。同时，能否在大促期间获得可观的老客复购订单也是预热成功与否的一个关键。

每次大促是有人欢喜有人愁，有卖家不仅销售额没有上涨，反之广告费猛涨，每到大促一顿操作后发现Acos惊人，却不见销量。不禁感叹，有人是爆单，有人爆的是Acos~促销活动的预热期，是储备流量的关键时期。如何最大化预热期的蓄水作用？需要回答以下3个核心问题~

2、预热期3大核心问题

3个核心问题：

💡 何时开启预热？

💡预热期应该花多少钱？

💡预热期的钱怎么花？

那么，您是在活动前多久开启预热呢？前一周？半个月？一个月？您是凭经验设置预热期吗？效果好不好呢？以往，受广告营销数据颗粒度与分析模型智能化程度的限制，大家在设计预热期策略时，很大程度上都是凭经验。

如今，基于用户维度、事件级别的数据颗粒度越来越细，细到可以对每个User ID进行数据穿透，这样一来，广告营销数据在底层被串联起来了，卖家可以有针对性地搭建起各种数学模型，依靠模型进行持续的数据监测和策略调整，基于真实的数据，模拟、制定出可预见的活动增长模型。那具体该如何解决呢？

1、何时开启预热？

大促前，用户的购物行为普遍呈现等待大促购买的趋势，量化这一趋势的开始日期，成为解决该问题的关键。

基于User ID的流量和转化数据，构建了一个“大促启动系数”的关键指标。从大促启动系数的变化趋势上，及时了解用户的购物行为变化，从而设计对应的营销活动。

基于特定的数学模型，量化预热期的开启日期，回归数据驱动业务，不再仅仅依赖过往经验。

2、预热期应该花多少钱？

基于AMC积累的品牌历史数据，分析日常期Sales和大促Sales的比例关系，摸索出大促销售额较日常销售的涨幅。接着分析预热期DSP广告花费和大促销售额的数量关系，从而得知要达成期望销售额，DSP广告需要花多少。最终，基于卖家对新大促的销售目标，演算出DSP广告在预热期的费用。

3、预热期的钱怎么花？

预热期广告费用的规划，根据预热期每个周期对大促销售额的贡献程度，按比例分配对应的广告费用。

同样基于数据，构建出了“大促影响因子(Attribution Factor)”这一指标，用于衡量预热期不同周期对大促销售产生的贡献，从而针对性地给预热期各阶段分配预算。

基于BFCM的模型，预热期三个周期的大促影响因子分别为2、3和5，测算出每个周期的广告Budget分别为$4,000、$6,000和$10,000。

3、如何用好模型做预热规划？

| 卖家只需输入4个参数，模型自动计算出结果

预热期广告预算模型，品牌卖家只需输入4个模型参数，分别是大促Sales增长率、最新CPM、日常Upper Funnel和Lower Funnel的Sales，模型即可自动计算出预热期所需DSP广告费用，及广告费用的消耗计划，以此作为预热期广告花费规划的参考。

| 以双广告视角看整个消费者链路，分配预算

重要性在于它是一个全新的Amazon营销数据系统，基于用户及事件级数据，提供了一个全新的角度来衡量品牌各广告对于品牌销售的贡献，不再单独片面地分析广告营销表现。越来越多的品牌卖家已经意识到需要站在双广告的格局上看问题，而不是靠一条腿在跑。

通过报告，可以看到DSP、SP、SB以及SD的流量交集，洞察所有广告类型和预算花费，在每个触达点的转化情况如何，以此来指导广告的投放策略。卖家一定要做好自然位、广告位、竞品流量、站内站外的协同，从而实现品牌流量闭环。

（来源：小K说跨境）

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