Marketing Stream運用設計ガイド｜hourly delta・予算枯渇通知・SQS連携で日中最適化を回す手順
Amazon広告の運用で、「昨日のデータを見て今日の調整をする」という後追いに歯がゆさを感じたことはないでしょうか。日次のレポートを待っていては、予算が昼過ぎに尽きてしまった、急に効率が悪化したといった変化に、その日のうちに対応できません。この後追いを脱し、ほぼリアルタイムでキャンペーンの状況を把握して、その日のうちに手を打てるようにする仕組みが、Amazon Marketing Stream（アマゾン・マーケティング・ストリーム）です。
Amazon Marketing Streamは、Amazon Ads APIを通じて、1時間ごとのキャンペーン指標やキャンペーンの変化に関する情報を、ほぼリアルタイムで配信するプッシュ型のメッセージングシステムです。こちらからデータを取りに行く（プル型）のではなく、データのほうから送られてくる（プッシュ型）点が特徴で、これにより時間帯別の実績把握や、変化への即応が可能になります。
ただし、Marketing Streamは「導入すれば自動で成果が上がる」ツールではありません。SQSなどのAWS側の受け皿を用意する実装、送られてくるデータ（hourly deltaや予算消化通知）の正しい読み方、そしてそのデータを日中の最適化にどう活かすかという運用設計が、成果を分けます。この記事では、Marketing Streamの仕組みとAmazon Marketing Cloud（AMC）との違い、接続の実装、データの読み方、日中最適化への落とし込みまでを、一次情報と運用現場の視点で整理します。100社以上の広告運用を支援してきたハーマンドットが、ほぼリアルタイムデータを成果に変えるための実務ガイドとして解説します。
目次
Amazon Marketing Streamとは何か
Amazon Marketing Streamは、スポンサー広告などのキャンペーン指標を、1時間単位でほぼリアルタイムに配信する仕組みです。従来は管理画面やAPIで都度データを取得していましたが、Marketing Streamでは、データが発生するたびにこちらの受け皿へ自動的に送られてきます。これにより、時間帯ごとのパフォーマンスや、予算の消化状況、キャンペーンの設定変更といった情報を、待たずに把握できるようになります。設定変更の記録が届く点も実務では重要で、誰がいつ何を変えたかを時系列で追えるため、複数人で運用するアカウントの変更管理にも役立ちます。
重要なのは、Marketing Streamが「データ配信の基盤」であって、それ自体が分析画面やダッシュボードを提供するわけではないという点です。送られてくるデータを受け取り、蓄積し、可視化や自動化につなげる仕組みは、利用者側で用意する必要があります。だからこそ、何のためにリアルタイムデータを使うのか、という目的を先に定めることが、導入の前提になります。目的が「予算枯渇を防ぐ」なのか「時間帯入札を最適化する」なのか「急変を早く検知する」なのかで、受け取るべきデータも、組むべき仕組みも変わってきます。目的が曖昧なまま導入すると、データは流れてくるが何に使うか決まっていない、という宙ぶらりんの状態に陥りがちです。
プッシュ型・1時間ごと・ほぼリアルタイム
Marketing Streamの肝は「プッシュ型」という配信方式です。プル型のAPIでは、必要なときにこちらからリクエストを送ってデータを取得しますが、頻繁に取得しようとするとリクエスト回数の制約や負荷が問題になります。プッシュ型では、データが用意でき次第サーバー側から送られてくるため、リクエストを繰り返す必要がなく、より高い頻度で最新の状況を受け取れます。「取りに行く」から「送られてくる」への転換が、ほぼリアルタイム運用を可能にする本質です。
配信される情報には、時間単位のパフォーマンス指標のほか、予算の消化に関する通知や、キャンペーンの設定変更の記録などが含まれます。これらを組み合わせることで、「いつ・どのキャンペーンで・何が起きたか」を時間粒度で追えるようになります。日次の集計では見えなかった、時間帯ごとの山と谷が見えるようになる点が、運用の判断材料を大きく増やします。
たとえば、これまで日次で「1日あたりのクリックとコンバージョン」しか見えなかったものが、Marketing Streamでは「何時にクリックが伸び、何時にコンバージョンが集中するか」まで分かります。商材によっては、夜間に検討が進んで購入されるもの、昼休みに動くものなど、明確な時間帯の傾向があります。こうした時間帯の癖を把握できれば、予算配分や入札の重みを時間軸で最適化する余地が生まれます。日次運用では平均に埋もれていた情報が、時間粒度で見ることで運用の打ち手に変わるのです。
Amazon Marketing Cloud（AMC）との違い
Marketing Streamとよく混同されるのが、Amazon Marketing Cloud（AMC）です。両者はどちらもAmazon Adsの高度なデータ活用基盤ですが、役割が異なります。AMCは、さまざまなデータを安全な環境で分析し、深いインサイトを得るための「分析基盤」です。一方、Marketing Streamは、ほぼリアルタイムでデータを受け取り続ける「配信基盤」で、日中の即応的な運用に向きます。AMCが「じっくり分析して戦略を立てる」ためのもの、Marketing Streamが「いま起きていることに即応する」ためのものと整理すると、使い分けが明確になります。
両者は排他的ではなく、補完関係にあります。Marketing Streamで日中の運用を回し、AMCで中長期の分析を行う、という併用が理想的です。ただし、どちらも実装と運用に専門性を要するため、自社の目的に対してどちらが優先かを見極めて着手するのが現実的です。まず即応的な運用改善を狙うならMarketing Stream、横断的な分析を深めたいならAMC、という順序で考えるとよいでしょう。混同しやすいのは、どちらも「Amazonの高度なデータ活用」という同じ文脈で語られるためです。しかし、リアルタイムで届くデータをその場の運用に使うのか、蓄積したデータをじっくり分析するのかは、目的も実装も別物です。自社が今ほしいのが「即応」なのか「洞察」なのかを言語化すれば、どちらに先に取り組むべきかは自ずと決まります。
| 観点 | Marketing Stream | Amazon Marketing Cloud（AMC） |
|---|---|---|
| 役割 | ほぼリアルタイムのデータ配信 | データの分析環境 |
| データの粒度 | 1時間単位 | 横断的・詳細 |
| 主な用途 | 日中の即応的な運用 | 中長期の戦略・インサイト |
| 向く場面 | 予算・入札の即時調整 | 貢献度分析・オーディエンス分析 |
AMCの活用については別記事で詳しく扱っています。分析基盤としての位置づけを理解したうえで、Marketing Streamと併用すると、Amazon広告のデータ活用が一段深まります。
何が変わるか — レポートから運用基盤へ
Marketing Streamを導入する最大の意味は、Amazon広告の運用を「後追いのレポート」から「即応の運用基盤」へと変えることです。日次データに頼っていると、問題に気づくのは翌日になり、打ち手も翌日以降になります。ほぼリアルタイムのデータがあれば、その日のうちに異変を察知し、その日のうちに調整できます。この時間差の短縮が、無駄な消化を抑え、機会損失を減らすことにつながります。
発想の転換として重要なのは、Marketing Streamを「より詳しいレポートツール」と捉えないことです。レポートは結果を見るためのものですが、Marketing Streamは結果を見て即座に動くための基盤です。データを受け取る目的が「把握」ではなく「行動」に変わることが、Marketing Stream導入の本質的な意味です。見るだけで終わるなら、わざわざリアルタイムにする必要はありません。即応のアクションとセットで考えてはじめて、この仕組みは価値を持ちます。
日中最適化（intra-day）という発想
Marketing Streamが開くのは、日中最適化（intra-day optimization）という運用の世界です。たとえば、午前中に想定以上のペースで予算が消化されているなら、枯渇前に予算を補充して機会損失を防ぐ。特定の時間帯に効率が良いと分かれば、その時間帯に重みを置く。急に効率が悪化したキャンペーンを、その場で抑制する。こうした「その日のうちの調整」が、日次運用では取りこぼしていた成果を拾います。1日を1単位で見るのではなく、1日の中の時間の流れを運用対象にするのが、日中最適化の発想です。
とくに、セールやイベントのように短時間で状況が大きく動く場面では、日中最適化の価値が際立ちます。需要が急増する数時間に予算を切らさず、効率の良い配信を維持できるかどうかが、成果を大きく左右します。逆に、こうした即応の必要性が薄い運用であれば、Marketing Streamの恩恵は限定的になります。自社の運用に日中の即応がどれだけ効くかを見極めることが、導入判断の軸になります。
日中最適化は、競合との関係でも意味を持ちます。同じ枠を争う競合が日次でしか動いていない市場では、日中に即応できる事業者が、需要の山を先に取れます。とくに在庫や需要が時間で変動するEC商材では、リアルタイムで動けることそのものが競争優位になります。逆に、競合も含めて市場全体が安定していて時間変動が小さいなら、日中最適化の優位は薄れます。自社の商材とカテゴリの動きの速さを踏まえて、投資する価値を判断します。
Amazon広告全体の運用設計や代理店活用の前提を整理したい場合は、以下の記事もあわせてご覧ください。
実装の全体像と接続
Marketing Streamを使うには、送られてくるデータを受け取るための受け皿をAWS側に用意する必要があります。ここが、単なる管理画面の設定では済まない、Marketing Stream特有の難所です。全体像としては、データを受け取るキューやストリームを作り、それをMarketing Streamに購読（サブスクリプション）として登録し、受信を確認して、受け取ったデータを蓄積・処理する、という流れになります。
SQSサブスクリプションと受信確認
代表的な受け皿が、AWSのSQS（メッセージキュー）です。SQSにキューを作成し、そこへMarketing Streamからメッセージが届くように購読を設定します。購読を登録すると、まず受信確認（subscription confirmation）のメッセージが届き、これに正しく応答してはじめて、本番のデータ配信が始まります。この受信確認の応答を見落とすと、購読したつもりでもデータが流れてこないため、最初のつまずきポイントになりがちです。
SQSを使う場合は、Marketing Stream側からそのキューへメッセージを書き込めるよう、アクセス権限（ポリシー）を正しく設定する必要があります。権限が不足していると、配信側がキューに書き込めず、データが届きません。受け皿の作成と権限設定はセットで考え、テストメッセージが実際に届くところまで確認してから本番運用に移るのが安全です。
購読の設定では、どの種類のデータを受け取るかを指定します。Marketing Streamは、パフォーマンス指標、予算の使用状況、キャンペーンの設定変更など、複数のデータセットを提供しており、必要なものを選んで購読します。すべてを無闇に購読すると、処理すべきデータ量が増え、受け皿の負荷も上がります。自社の運用目的に必要なデータセットだけを選んで購読することが、無駄のない実装の第一歩です。まずは予算とパフォーマンスの基本的なデータから始め、必要に応じて広げるとよいでしょう。データセットを絞ることは、処理コストの抑制だけでなく、運用の見通しを良くする意味もあります。受け取るデータが多すぎると、何を見て何に基づいて動くのかが曖昧になりがちです。目的に直結するデータに絞ることで、アクションへの道筋がはっきりします。
Amazon Data Firehose・権限・リージョン
SQS以外に、Amazon Data Firehoseを使ってデータを直接ストレージやデータ基盤に流し込む構成もあります。受け取ったデータをそのまま分析基盤に蓄積したい場合は、こうしたストリーミングの仕組みが向きます。どの構成を選ぶかは、データを最終的にどう使いたいか（即時のアラートに使うのか、蓄積して分析するのか）によって決めます。「受け取ったデータをどこへ流し、何に使うか」を先に設計してから、受け皿の方式を選ぶのが、手戻りを防ぐ進め方です。
実装で見落とされやすいのが、AWSのリージョン（地域）の対応です。Marketing Streamが配信できるリージョンと、自社のAWS環境のリージョンが整合していないと、購読がうまく機能しないことがあります。対象とする広告のマーケットプレイスに対応するリージョンを確認し、受け皿をそのリージョンに用意することが必要です。権限設定（IAM）とリージョン対応は、実装の初期に必ず確認すべき技術的な前提です。
こうした実装は、AWSの基礎知識がないと進めにくいのが正直なところです。SQSやIAM、ストリーミングといった概念に馴染みがなければ、設定の一つひとつでつまずきます。社内にAWSを扱える人材がいない場合は、この部分だけでも技術者の協力を仰ぐのが現実的です。逆に、すでにAWS上でデータ基盤を運用している事業者であれば、その延長でMarketing Streamの受け皿を構築でき、導入のハードルは大きく下がります。自社の技術資産が、そのまま導入のしやすさに直結する領域だといえます。
| 要素 | 役割 | つまずきやすい点 |
|---|---|---|
| SQSキュー | メッセージの受け皿 | 書き込み権限の不足 |
| 受信確認 | 購読の有効化 | 確認応答の見落とし |
| Amazon Data Firehose | データの蓄積・転送 | 用途設計の不足 |
| IAM・リージョン | 権限と地域の整合 | リージョン不一致 |
接続前に確認する技術要件
- 受け皿（SQS等）にMarketing Streamからの書き込み権限を付与したか
- 購読登録後の受信確認に正しく応答したか
- 受信データの用途（即時アラート／蓄積分析）を決めたか
- 対象マーケットプレイスに対応するリージョンに受け皿を用意したか
データの読み方の核心
Marketing Streamを実装してデータが流れてきても、その読み方を誤ると、誤った判断をしてしまいます。とくに、送られてくる指標が「差分値」である点と、後から数値が補正される点は、知らないと必ずつまずく論点です。データの意味を正しく理解することが、リアルタイム運用の正確さを支えます。
hourly delta（時間ごとの差分値）の扱い
Marketing Streamが配信する時間単位の指標は、多くの場合その1時間に発生した「差分（delta）」として送られてきます。つまり、累計値ではなく、その時間帯に増えた分の数値です。これを累計と取り違えて合算すると、数値が大きくずれてしまいます。受け取った値が「その1時間の増分」なのか「累計」なのかを正しく理解し、用途に応じて足し合わせる処理を組むことが、正確な集計の前提です。日中の推移を見るには差分を時系列に並べ、当日累計を見るには差分を積み上げる、という扱いになります。同じ時間帯のデータが複数回届くこともあり、その場合は最新のもので上書きするのか、加算するのかを仕様に沿って判断する必要があります。データ構造の理解が曖昧なまま集計ロジックを組むと、二重計上や取りこぼしが起き、数字が静かにずれていきます。最初にデータの構造とフィールドの意味を正確に把握することが、後の混乱を防ぐ最善の投資です。
差分値の扱いを誤ると、ダッシュボードの数字が管理画面の数字と合わない、という事態が起こります。実装後の検証では、Marketing Streamから組み立てた集計値が、Amazon Adsの管理画面のレポートと整合するかを必ず突き合わせます。ここがずれていると、その後のすべての判断が誤った土台の上に乗ることになります。
突合の際は、完全に一致しないことがある点も理解しておきます。前述の補正によって、リアルタイムで受け取った値と、後日確定した管理画面の値には、一定のずれが生じます。重要なのは、そのずれが想定の範囲内かどうかです。確定後に大きく乖離するなら処理に問題があり、わずかなずれに収束するなら正常です。日次の確定値とリアルタイムの暫定値の関係を把握しておけば、暫定値をどこまで信じて運用判断に使ってよいかの感覚もつかめます。この感覚は運用を続けるうちに磨かれ、どの指標を即断に使い、どの指標は確定を待つべきかの判断が自然と身についていきます。
数値の補正（restatement）と予算消化通知
もう一つの重要な論点が、後からの数値の補正です。広告のクリックやコンバージョンは、計測の確定までに時間がかかることがあり、いったん送られた数値が後で修正されることがあります。修正は、過去の時間帯に対する追加や、ときにはマイナスの値（負数）による訂正という形で届きます。一定の期間内は数値が確定せず、後から補正されうるという前提で、データを「暫定値」として扱う設計が必要です。届いた瞬間の数値を確定値として固定してしまうと、補正が反映されず実態とずれます。実務では、直近の数時間ぶんは「まだ動く可能性がある暫定値」、一定時間が経過したぶんは「ほぼ確定」と段階的に扱うと、即応性と正確性を両立できます。日中の運用判断には暫定値で十分に役立ち、確定値は後日の振り返りに使う、という使い分けが現実的です。補正の幅が大きすぎて運用判断に支障が出る場合は、判断に使う指標や時間窓を見直します。
運用上とくに価値が高いのが、予算の消化に関する通知です。予算がどれだけ消化されたか、枯渇に近づいているかをほぼリアルタイムで受け取れるため、枯渇前に予算を補充するといった即応が可能になります。日次レポートでは「気づいたら予算切れだった」となりがちな場面で、事前に手を打てるのは大きな利点です。予算消化通知を起点にした自動アラートや自動補充の仕組みを組むと、機会損失の削減に直結します。
予算枯渇は、Amazon広告でとくに見えにくい機会損失です。予算が尽きたキャンペーンは配信が止まり、その間の需要をまるごと取り逃しますが、日次レポートでは「予算内に収まった」と見え、損失が表面化しません。Marketing Streamで消化ペースを時間単位で追えれば、枯渇の予兆を捉えて手を打てます。需要が伸びている時間帯にこそ配信を続けたいのに、その時間帯に予算が尽きていた、という典型的な取りこぼしを防げる点は、Marketing Streamの分かりやすい費用対効果です。
データ処理で外せない前提
- 指標は差分値か累計かを区別して集計する
- 一定期間は暫定値とし、後からの補正（負数含む）を反映する
- 組み立てた集計を管理画面のレポートと突合して検証する
- 予算消化通知を即応アクションの起点として活用する
日中最適化への落とし込み
データを正しく受け取り、正しく読めるようになったら、それを実際の運用アクションに落とし込みます。ここが、Marketing Streamを「眺めるだけ」で終わらせるか、成果につなげるかの分岐点です。リアルタイムデータは、見ているだけでは価値を生みません。データを起点に、決められたアクションが自動または半自動で実行される仕組みまで作って、はじめて投資が回収されます。
予算補充・時間帯調整・急変検知
代表的なアクションは三つあります。一つめは予算の補充で、消化が速いキャンペーンの予算が枯渇する前に増額し、機会損失を防ぎます。二つめは時間帯の調整で、効率の良い時間帯と悪い時間帯が見えてきたら、配信の重みをそれに合わせます。三つめは急変の検知で、効率が急に悪化したキャンペーンを早期に発見し、抑制や確認の対象とします。「予算を切らさない」「効く時間に寄せる」「悪化を早く止める」の三つが、日中最適化の基本アクションです。いずれも、日次運用では翌日に回っていた判断を、その日のうちに前倒しするものです。前倒しの積み重ねが、月間で見ると無視できない差になります。1回あたりの改善は小さくても、毎日・全キャンペーンで積み上がると、月次の成果に明確な差として表れます。日中最適化は、派手な施策ではなく、こうした小さな改善の継続で効いてくるタイプの運用です。
これらは、すべてを完全自動化する必要はありません。まずは通知（アラート）として運用担当に届け、人が判断して手動で調整する半自動から始め、運用が安定してきたら一部を自動化する、という段階的な進め方が現実的です。いきなり全自動を組むと、誤った判断ロジックが暴走するリスクがあります。アラートで人の目を通す段階を経てから自動化に進むのが、安全な順序です。
日中最適化を始める際は、まず一つのアクションに絞ると失敗しにくくなります。最も効果が見えやすいのは予算枯渇の防止です。予算消化通知を受けて、枯渇が近いキャンペーンにアラートを出すだけでも、機会損失は目に見えて減ります。すべてを一度にやろうとせず、効果の大きい一点から始めて、運用に慣れながら広げていくのが、定着させるコツです。最初の小さな成功体験が、社内でのリアルタイム運用への理解と投資を後押しし、次の一手へとつながっていきます。
判断ロジックは、最初はシンプルに保つことが大切です。複雑な条件を盛り込むほど、誤作動の原因が増え、検証も難しくなります。「予算消化が想定ペースの一定割合を超えたら通知する」といった明快なルールから始め、運用しながら精度を上げていきます。リアルタイム運用は、凝った仕組みよりも、確実に動く単純な仕組みのほうが長続きし、結果的に成果にもつながります。
Amazon広告のなかでもDSPのような上位の運用とMarketing Streamを組み合わせると、リアルタイムデータの活かしどころがさらに広がります。Amazon広告の運用領域を広げたい場合は、以下の記事も参考になります。
つまずきやすい論点と回避策
Marketing Streamは要素が多く、つまずく箇所も決まっています。あらかじめ典型的な落とし穴を知っておけば、無駄な手戻りを減らせます。多いのは、接続の不備、データ解釈の誤り、そして「導入したが活用できていない」という三つのパターンです。
接続の不備は、受信確認の見落としや権限・リージョンの不整合が原因で、データが届かない状態です。データ解釈の誤りは、差分値の合算ミスや補正の未反映で、数字が管理画面と合わない状態です。そして最も多いのが、せっかくほぼリアルタイムでデータを受け取れるのに、それを眺めるだけでアクションにつなげられていない状態です。Marketing Streamの価値は「速いデータ」ではなく「速いアクション」にあり、運用アクションまで設計してはじめて投資が報われます。導入を目的化せず、何にどう活かすかを最初に決めておくことが、最大の回避策です。
もう一つ、運用が始まってから気づきにくい落とし穴が、受け皿の運用・保守です。SQSにメッセージがたまり続けて処理が追いつかない、エラーで一部のデータを取りこぼす、といった事態は、監視していないと気づけません。データ基盤は作って終わりではなく、正常に動き続けているかを監視する運用が前提になります。届くはずのデータが届いているか、処理が滞っていないかを定期的に点検する仕組みを、あわせて用意しておくべきです。
これらの落とし穴は、いずれも「実装して満足してしまう」ことから生まれます。Marketing Streamはセットアップが一山であるため、データが流れ始めるとそこで達成感を覚えがちですが、本当のスタートはそこからです。受け取ったデータを運用に活かし、基盤が正常に動き続けることを見守り、運用ルールを改善していく——この継続こそが成果を生みます。導入はゴールではなく、リアルタイム運用というサイクルの入り口だと捉えることが、つまずきを避ける根本的な姿勢です。
自社運用と代理店活用の判断
Marketing Streamは、AWS側の実装、データ処理、運用アクションの設計という、複数の専門性が交差する施策です。社内にAWSを扱えるエンジニアと、Amazon広告の運用知見の両方があれば、自社で構築する価値は高いでしょう。一方で、どちらかが欠ける場合は、専門家の支援を受けたほうが、立ち上げも運用も確実になります。中途半端な実装は、データが届かない、あるいは誤ったデータで判断するというリスクすら生みます。
判断の分かれ目は、リアルタイムデータを実際の運用アクションに変えられる体制があるかどうかです。Marketing Streamは高度運用の領域であり、データ基盤を作って終わりではなく、それを使い続けて改善する運用力が問われます。実装だけ専門家に任せ、運用は内製化するというハイブリッドな進め方も、現実的な選択肢として検討する価値があります。Amazon広告に本格的に投資する高単価の案件ほど、Marketing Streamの導入効果は大きくなります。
代理店を選ぶ際は、Amazon広告の運用ができるだけでなく、AWSを使ったデータ基盤の構築や、リアルタイムデータを運用に組み込む設計まで対応できるかを見極めるとよいでしょう。Marketing Streamは広告運用とデータエンジニアリングの両方の力を要するため、その両輪を備えたパートナーかどうかが成果を左右します。過去にMarketing StreamやAPI連携を扱った実績があるか、運用アクションまで提案できるかを確認すると、実力を見抜きやすくなります。
代理店に依頼する場合の費用感や手数料の内訳は、以下の記事で詳しく解説しています。
まとめ：Marketing Streamは「速いアクション」で決まる
Amazon Marketing Streamは、Amazon広告を後追いのレポートから即応の運用基盤へと変える、ほぼリアルタイムのデータ配信の仕組みです。SQSなどの受け皿を正しく実装し、差分値や補正といったデータの読み方を押さえ、予算補充・時間帯調整・急変検知といった日中最適化のアクションに落とし込むことで、その価値が引き出されます。「速いデータ」を「速いアクション」に変えられるかが、Marketing Streamの成否を分けるという視点を持つことが、競合と差をつける出発点になります。日本語の実装情報がまだ少ない領域であるため、正しく構築して運用に乗せられれば、Amazon広告に本気で取り組む事業者の中でも一歩抜きん出ることができます。技術と運用の両面で手間はかかりますが、その手間こそが参入障壁となり、先に取り組んだ事業者の優位を守ってくれます。手間を理由に避けるか、優位の源泉と捉えて取り組むかで、数年後の差は大きく開いていくはずです。
- AMC（分析）と切り分け、Marketing Streamは日中の即応運用に使う
- 受信確認・権限・リージョンを整え、差分値と補正を正しく処理する
- 予算補充・時間帯調整・急変検知のアクションまで設計して活用する
まずは無料で広告アカウント診断を
Amazon Marketing Streamは、「導入したいが実装のハードルが高い」「データは受け取れたが運用に活かせていない」という相談が多い、高度な領域です。ハーマンドットでは、100社以上の広告運用支援で培ったノウハウをもとに、現在のAmazon広告アカウントと運用体制を診断し、Marketing Streamを含めた最適なデータ活用と運用設計をご提案します。
すでにAmazon広告を運用している方も、これからリアルタイム運用に取り組む方も、まずは現状の課題を整理するところから始められます。初回相談は完全無料・所要時間30分・オンライン対応可能です。お気軽にお問い合わせください。