数据产生的主体是消费者，数据分析就是消费者特性分析。换言之，消费者的行为路径分析+属性分析，是AMC所有模型的基础单元，即各模型都是基于消费者的路径，再按照一定规则进行聚合的数据。消费者路径分析得是否深入、采用何种分析角度，关系到卖家进行用户分层精细化运营的效果。
我们知道，新客获取的成本一般是老客维护的5倍，甚至更多。新客获取的难度之所以那么高，有个重要原因是我们无法精确地知道新客是"怎么看广告"，"看哪些广告"、"什么时候看"、"点了哪些按钮入口"、"是什么促使下单"等等这些细节，以致我们错失了很多潜在客户。
过往，卖家在做广告效果分析时，大多还是依赖运营人员的经验和判断。一方面卖家本身能够获取到的数据维度以及颗粒度非常有限，另一方面即使有了海量数据，也需要机器学习和算法加持，这样才能充分挖掘出大数据的价值。因此，对于很多卖家来说，目前的卡点是缺乏简单有效的消费者路径分析方法及工具。由于分析方法不对，或缺少智能化工具，导致数据驱动增长难以落地，使得卖家对数据价值产生怀疑甚至误解。
我们需要重新审视消费者路径的分析，建立正确、系统性的分析坐标系。通过亚马逊AMC"用户级"、"事件级"的颗粒数据来可视化展现消费者的浏览、点击、购买、复购，真实的行为路径，将洞察指导广告策略，以决定该投哪些广告、投向哪些触点。一. 消费者路径分析的逻辑和原理通过对消费者原始路径进行有效聚合，结合营销过程中遇到的难点问题，探索独特的角度进行有效分析，从而提供具有指导意义的数据分析。在特定的周期里，根据不同类型路径的数据表现，从而分析不同类型路径对应的消费者特性和现阶段的广告表现情况。比如，以路径首个触点来进行路径分组，1）分析各路径分组其购买用户的行为特征，其归因购买的触点分布，以此来了解和把握流量触达到购买转化之间的规律；2）分析各路径分组其二次触达的触点分布，以此分析流量承接情况。二. 消费者路径的分析示例
（一）对于不同触点作为首次触达，该类型路径的效果对比分析1. 上层流量的特点分析：如下图所示，DSP AW（Awareness）策略首次触达的用户，和其他路径分组进行对比, ROAS低+Cost per purchasers高这2个数据表现，说明了upper funnel的转化成本确实较其他funnel或其他广告产品高。借助AMC可以清晰看到不同触点的数据表现，从而知道哪些触点具有高转化能力，哪些成本较高，以此为卖家指明广告策略的优化方向。
消费者路径是一个高级的基础统计模型，通过这个方式，来了解首次触达对应的人群特性。但AMC的作用不仅仅是让我们知道人群特性，它的另一个重要价值是提供了全局视角来剖析广告策.........数据产生的主体是消费者，数据分析就是消费者特性分析。换言之，消费者的行为路径分析+属性分析，是AMC所有模型的基础单元，即各模型都是基于消费者的路径，再按照一定规则进行聚合的数据。消费者路径分析得是否
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