Nous avons donc mis en place une stratégie comparative en utilisant les données Amazon Marketing Cloud (AMC) :
1. Création et isolement de l’audience des individus à analyser dans la Clean Room d’Amazon (AMC)
- D’une part, nous distinguons les acheteurs qui convertissent naturellement grâce aux leviers de performances des nouveaux acheteurs de la marque (NTB), exposés à des campagnes d’awareness, représentant des audiences plus éloignées de la marque.
- D’autre part, nous incluons également les acheteurs moyens sur Amazon (benchmark), pour lesquels nous disposons de données de référence fournies par la plateforme.
2. Analyse de l’appartenance de l’audience aux différentes audiences socio-démographiques et de consommation sur Amazon
Cette approche nous permet d’appréhender plus finement les segments sociodémographiques qui convertissent naturellement et ceux qui nécessitent une impulsion via des campagnes d’awareness. Nous scrutons également les habitudes d’achat des audiences In Market, reflétant les catégories d’intérêt des acheteurs sur Amazon, en appliquant la même stratégie pour l’approche sociodémographique.
3. Évaluation des caractéristiques spécifiques de la population donnée en comparaison au benchmark d’acheteurs
Les deux types d’audiences habituelles et nouvelles sont confrontées aux acheteurs moyens de chaque catégorie. Cette analyse approfondie nous permet de déterminer la performance d’une marque dans certaines catégories. Par exemple, si une marque souhaite rajeunir son image, cette approche nous aide à comprendre sa position dans ce projet en examinant attentivement les indicateurs de chaque catégorie d’âge, en comparant les profils d’acheteurs habituels avec les nouveaux et le benchmark.
