2025年9月，亚马逊对普通卖家免费开放Amazon Marketing Cloud（AMC）部分权限，这一举措被视为平台数据民主化的重要突破。此前，AMC因高门槛（如需绑定DSP广告或依赖代理商）主要面向大品牌，而现在美国站部分本土卖家已可通过广告后台直接使用免费功能，中国卖家将逐步开放。
能够获得更完整更清晰的数据对卖家可以说是百利无一害，不过前提条件是得用好这些数据，否则大量的数据只会让人乱了方寸，抓不住重点。
一、AMC是什么
AMC提供了一个隐私安全的环境，便于卖家利用来自亚马逊各渠道和平台的丰富且精细的信号。卖家还可以选择接入第一方数据，与亚马逊信号进行联合分析。它记录用户在亚马逊上的匿名行为（如点击广告、加购、购买），通过聚合分析（不暴露个人身份）帮助卖家看清：广告真实效果、用户忠诚度和跨品类关联。
总体来说，AMC具有三大价值：
1.受众：AMC支持针对不同消费阶段（搜索未购买、加购未购买、点击未购买等9种）构建动态人群包，直接指导广告竞价策略优化，实现流量精准触达与转化效率提升；
2.衡量：AMC量化广告的真实增量贡献，通过广告曝光评估增量曝光与效果，为预算分配提供科学依据；
3.洞察：获得全流域视角，能看到顾客具体的转化路径，跨渠道完整归因，获得最长5年的客户购买洞察。
二、普通卖家能用AMC做什么？
- 揪出“慢热型”转化： 比如发现某广告点击后平均7天才下单，说明产品需要长期种草，可调整广告投放节奏。
- 识别高价值客户： AMC 能够提供Subscribe & Save的细分数据，通过分析最容易被订阅的商品找出订阅周期最稳定的用户人群和最容易流失的人群，调整广告投放竞价。
- 破解产品关联密码： 能分析消费者的交叉购买行为，用于设计捆绑促销或关联广告。比如购买户外座椅的用户常常还会购买餐桌垫或户外厨具。
- 站外引流效果验证： 上传独立站或Google广告数据，追踪用户从站外点击到亚马逊下单的全链路。
三、普通卖家的“AMC困境”：数据在手，却难以下手
尽管门槛降低，中小卖家仍面临两大挑战：
- SQL技术门槛： AMC需用代码查询数据（如分析“点击到购买时间差”），虽有AI辅助生成SQL，但复杂分析仍需技术基础。
- 跨平台数据整合： 将独立站、社交媒体等外部数据接入AMC并建模，需专业工具和知识。
四、星拓为何能更好地利用AMC数据？
1.从“数据仓库”到“可用信息”的转化能力
对于复杂场景需手动编写逻辑，星拓提供了七大分析模型看板和自定义人群包，能够快速直观地定位流量缺口，发现新的流量机会，结合受众人群精准分配预算。
①广告重合度分析：区分SP、SD、SP&SD同时触达的人群
②转化路径分析：用户触达SP、SB、SD广告的顺序
③转化时间分析：购买到点击动作之间花了多长时间
④曝光效率分析：不同广告曝光频次下的用户数量或曝光量
⑤交叉购买分析：广告引流后买后复购的人群
⑥首次搜索词分析：归因搜索词前用户的搜索行为
⑦商品—搜索词—广告位分析：获取搜索词对应的ASIN及其具体广告位
2.规模化运营提效
①批量管理：星拓可同时为数百个产品线创建人群包，普通卖家手动操作效率极低；
②策略复用：成熟模型跨账户复制（如新品牌直接套用已验证的“高价值品牌新客”筛选逻辑）。
总而言之，免费开放AMC是红利，也是挑战。数据民主化让中小卖家首次拥有“比肩大品牌的洞察力”，尤其利于优化广告ROI和用户生命周期价值，不过，大卖家和普通卖家之间的技术能力差异可能加剧“资源鸿沟”——善用工具者赢家通吃，不会用者坐拥金矿却无从开采。