Blue Wheel hilft Ariat dabei, mit der Amazon DSP Performance+ eine 620 % Steigerung der Klickrate zu erzielen

Ziele

Angesichts steigender Investitionen in Einzelhandelsmedien und des Strebens der Werbetreibenden nach höherer Effizienz ist die KI-gestützte Optimierung zu einem entscheidenden Faktor für Wettbewerbsvorteile geworden. Wie viele wachsende Marken stand auch Ariat – eine führende Marke für Performance-Schuhe und -Bekleidung – vor der Herausforderung, die Werbung im Upper-Funnel auszuweiten und gleichzeitig die Rentabilität aufrechtzuerhalten. Die Marke hatte durch standardmäßige Amazon DSP-Kampagnen zur Weitervermarktung und umfangreichere Investitionen im Amazon-Onlineshop eine starke Präsenz auf Amazon aufgebaut, suchte jedoch nach skalierbareren und effizienteren Möglichkeiten, inkrementelles Wachstum zu erzielen, ohne die operative Kontrolle zu verlieren.

Ariat hat sich mit Blue Wheel, einem fortgeschrittenen Amazon Ads-Partner und einer Markting-Agentur für Omnikanal-Performance, die Marken dabei unterstützt, mit Full-Funnel Amazon-Strategien zu wachsen, zusammengetan, um eine entscheidende Frage zu beantworten: Kann Amazon DSP Performance+ traditionelle Amazon DSP-Kampagnenstrukturen übertreffen, die auf statischer Zielgruppensegmentierung und manuellem Gebotsmanagement basieren? Als die Marke ihre Kundengewinnung ausweitete, benötigte das Unternehmen ein Test-Framework, um die Auswirkungen der KI-gestützten Optimierung in einer realen Einzelhandelsumgebung zu messen. Konkret wollte Ariat prüfen, ob das dynamische, signalbasierte Gebotsmanagement und die prädiktive Zielgruppenmodellierung der Amazon DSP die Medieneffizienz verbessern, das Interesse der Käufer steigern, die Gewinnung von Marken-Neukunden stärken und eine höhere Rentabilität der Anzeigenkosten (ROAS) erzielen können – ohne dabei die Messgenauigkeit oder die langfristige Kampagnenstabilität zu beeinträchtigen.

Ansatz

Blue Wheel entwickelte ein strukturiertes „Test-and-Learn“-Framework, um die inkrementelle Wirkung von Amazon DSP Performance+ in einer realen Einzelhandelsumgebung zu evaluieren. Das Team führte ein kontrolliertes dreimonatiges Experiment durch, bei dem Performance+ Multi-Produkt Display-Werbeanzeigen-Kampagnen mit einer Kontrollgruppe verglichen wurden, die auf herkömmlichen Amazon DSP-Weitervermarktungsstrategien basierte.

Beide Kampagnenstrukturen konzentrierten sich auf dieselbe kaufbereite Zielgruppe – Käufer, die Produktdetailseiten aufgerufen hatten, ohne einen Kauf zu tätigen – und gewährleisteten so einheitliche Messbedingungen. Der entscheidende Unterschied war der Einsatz von Amazons KI-gestützter Optimierung durch Performance+. Diese Technologie nutzt Käufersignale aus erster Hand, um Gebote abgeben, die Priorisierung von Zielgruppen und die Lieferung von Werbeanzeigen dynamisch auf Basis der Wahrscheinlichkeit einer Conversion und verhaltensbezogener Interaktionsmuster anzupassen.

Anstatt auf statische Zielgruppensegmentierung und manuelle Gebotslogik zu setzen, nutzte die Strategie maschinelles Lernen, um inkrementelle Conversions-Helfer zu identifizieren und die Neukundengewinnung effizienter zu skalieren. Budgets, Werbemittel-Assets und Kampagnenzeiträume wurden über alle Testgruppen hinweg standardisiert, um die Messintegrität zu wahren und den durch Automatisierung erzielten Effekt zu isolieren. Blue Wheel steigerte die Performance zusätzlich durch die strategische Überwachung von Effizienzschwellenwerten, Budgetverteilung und Produktpriorisierung, während ROAS-Anpassungen während der Laufzeit zusätzliche Skalierung ermöglichten, ohne die Rentabilität wesentlich zu beeinträchtigen. Diese strukturierte Methodik ermöglichte es Ariat, Automatisierung in großem Umfang mit Zuversicht zu evaluieren und dabei das operative Risiko zu minimieren sowie die Kampagnenkontinuität aufrechtzuerhalten.

Ergebnisse

Die Amazon DSP Performance+ lieferte durch die Kombination von Amazons Käufersignalen aus erster Hand mit auf maschinellem Lernen basierender Gebotsabgabe und Zielgruppenoptimierung erhebliche KI-gestützte Verbesserungen der Performance. Die Kampagne übertraf die Effizienz- und Akquisitionserwartungen bei allen vier KPIs und bestätigte das Potenzial automatisierungsgesteuerter Werbung in großem Umfang.

Die Klickrate (click-through rate; CTR) stieg um 620 % und übertraf die Kontrollgruppe deutlich, was auf ein stärkeres Interesse der Käufer hindeutet.¹ Gleichzeitig sanken die effektiven Kosten pro Klick (eCPC) um 72 %, was die Medieneffizienz verbesserte und zu einem Anstieg der Detailseitenaufrufe (DPV) um 134 % beitrug.² Auch die Rendite-Metriken verbesserten sich deutlich: Die Rentabilität der Anzeigenkosten (ROAS) stieg um 60 % und die ROAS bei Marken-Neukunden (NTB) um 107 %, was zeigt, dass die Kampagne in der Lage war, in großem Umfang effizient neue Kunden zu gewinnen.³

Diese Fortschritte wurden erzielt, ohne die Messgenauigkeit oder die Kampagnenstabilität zu beeinträchtigen. Das kontrollierte „Test-and-Learn“-Framework stellte sicher, dass Verbesserungen der Performance direkt auf die KI-gestützte Optimierung von Performance+ zurückgeführt werden konnten und nicht auf externe Faktoren.

Der Test hat gezeigt, wie KI-gestützte Optimierung Akquisitionsmaßnahmen skalieren, die Entscheidungsgeschwindigkeit verbessern und die Abhängigkeit von manueller Zielgruppensegmentierung und Gebotsstrategien reduzieren kann – und so einen nachhaltigeren langfristigen Werberahmen für Ariat im Amazon-Onlineshop schafft. Diese Ergebnisse zeigen, wie Amazon DSP Performance+ Marken dabei helfen kann, die Neukundengewinnung zu skalieren und gleichzeitig die Rentabilität aufrechtzuerhalten.

Quellen

^1–3 Ariat, USA, 2025.