AMC SQL Query Patterns - 4 Forschungsmuster fuer Amazon Marketing Cloud

Vier research-verifizierte AMC SQL-Query-Muster. Jedes Pattern ist ueber den R1-SSOT (queries.ts) typisiert und nutzt nur die offiziellen AMC-Tabellen. Vor der Ausfuehrung in einer AMC-Instanz muessen die jeweiligen Platzhalter ersetzt werden.

Verfuegbare Query-Muster

  1. User-Overlap zweier Audiences

    Beispiel-Pattern zum Ermitteln der Nutzer-Ueberschneidung zweier AMC-Audiences.

    Slug: user-overlap · Sprache: SQL

  2. Path to Conversion

    Beispiel-Pattern fuer die Zeit vom Traffic-Ereignis bis zur Conversion je Kampagne.

    Slug: path-to-conversion · Sprache: SQL

  3. Campaign Lift

    Beispiel-Pattern fuer einen Vorher-Nachher-Vergleich attribuierter Bestellungen.

    Slug: campaign-lift · Sprache: SQL

  4. Reach & Frequency

    Beispiel-Pattern fuer Reichweite und durchschnittliche Kontakthaeufigkeit je Kampagne.

    Slug: reach-frequency · Sprache: SQL

Welche Frage beantwortet welches Muster?

User-Overlap zweier Audiences
Frage: Wie stark ueberschneiden sich zwei Zielgruppen, und wo entsteht doppelte Reichweite?
Interpretation: overlap_users zaehlt Nutzer in beiden Audiences. Die beiden Parameter muessen vor der Ausfuehrung ersetzt werden.
Path to Conversion
Frage: Wie lange dauert der Weg vom attribuierten Kontakt bis zur Conversion?
Interpretation: avg_days_to_conversion zeigt die mittlere Zeitspanne je campaign.
Campaign Lift
Frage: Wie unterscheiden sich Reichweite und Bestellungen vor und ab dem Kampagnenstart?
Interpretation: Die deskriptive Vorher-Nachher-Sicht beweist ohne Kontrollgruppe keine kausale Inkrementalitaet.
Reach & Frequency
Frage: Wie viele eindeutige Nutzer erreicht eine Kampagne, und wie oft?
Interpretation: reach ist die Zahl eindeutiger Nutzer; frequency ist die durchschnittliche Ereigniszahl im Beispielzeitraum.

Quellen

Seiten-URL: /guides/amc/queries/