Xnurta ayuda a Shokz a alcanzar un 93% de ventas nuevas de la marca con la generación de código SQL de AMC asistida por IA

Objetivos

Shokz, una compañía de electrónicos muy conocida por sus auriculares de oído abierto (open-ear), desarrolló una fuerte presencia en la categoría de auriculares de conducción ósea en Amazon en Estados Unidos. Pero ese éxito trajo un nuevo desafío: el crecimiento en su segmento principal se desaceleraba y la marca necesitaba una estrategia para seguir escalando. Shokz se centró en una categoría adyacente, auriculares verdaderamente inalámbricos de oído abierto, en la que pudieran ganar compradores nuevos de la marca (NTB) que todavía no estaban buscando la marca por su nombre.

La oportunidad era clara, pero las campañas anteriores de Amazon DSP que se ponían en marcha sin segmentación avanzada por audiencia no habían mostrado los resultados que Shokz necesitaba. El aumento de las búsquedas de marca había alcanzado aproximadamente el 9% frente a un objetivo del 18% y la tasa de clics (CTR) de display se mantuvo por debajo del objetivo del 0.2% que se fijó Shokz.

Para cerrar esa brecha, Shokz se asoció con Xnurta, socio de Amazon Ads, para desarrollar una estrategia de audiencia basada en insights que se apoyaba en tres soluciones integradas de Amazon Ads: Amazon Marketing Cloud (AMC) para obtener insights de audiencias, Amazon DSP para la activación de campañas y Brand Lift de Amazon para la medición.

Estrategia

El enfoque de Xnurta se centró en lograr que AMC fuera accesible para el equipo de campaña más amplio, no solo para los especialistas en código SQL. Para cumplir con este objetivo, Xnurta integró la herramienta experta SQL Generator de AMC en su solución agéntica. Disponible a través del servidor MCP de Amazon Ads, que le proporciona a los agentes de IA acceso a las capacidades de Amazon Ads, la herramienta experta usa la experiencia AMC de Amazon para generar el código SQL de AMC validado a partir de lenguaje natural. Para Xnurta, esto aceleró la tarea de llevar insights de AMC a los clientes. Para Shokz, significó que el equipo podía traducir preguntas comerciales en consultas de AMC ejecutables donde ya funcionaban, sin la necesidad de habilidades avanzadas de SQL. Esto redujo los ciclos de creación de audiencia de días a horas y le dio a los miembros menos técnicos del equipo la confianza para explorar análisis avanzados a la velocidad de la campaña.

Los insights que se revelaron a través del análisis del proceso de AMC mostraron en que parte del proceso se perdían los clientes potenciales, entre las sugerencias y la compra. Xnurta convirtió estos hallazgos en cuatro segmentos de audiencia de AMC: audiencias similares según compradores de alto valor, buscadores de palabras clave de la categoría y de la categoría adyacente, espectadores de páginas de información del producto y las personas que abandonan los carritos durante los 30 días previos y las audiencias informadas a partir de la inteligencia del comprador de Amazon en los mercados verticales de ciclismo, carreras, negocios, tecnología inteligente y bienestar.

Estas audiencias de AMC se activaron a través de Amazon DSP con optimización Performance+, que ajustó automáticamente la entrega para llegar a clientes potenciales de mayor valor. La IA generativa admitió variaciones creativas en todas las etapas del embudo, lo que permitió a Xnurta probar y refinar los mensajes para cada segmento. Se implementó la medición Brand Lift de Amazon para cuantificar el impacto de la parte superior del embudo que tenía la exposición a Amazon DSP sobre el comportamiento de las búsquedas de marca. El resultado fue un ciclo más rápido y continuo desde el insight de AMC a la activación de Amazon DSP y hasta la medición de Brand Lift de Amazon, un modelo replicable que Shokz podía escalar para lanzamientos futuros y campañas de temporada.

Resultados

La campaña superó los tres KPI principales. La medición de Brand Lift de Amazon mostró que las búsquedas de marca aumentaron un 23%, superando el objetivo del 18% en 5 puntos porcentuales, lo que demostró que la exposición a Amazon DSP en la parte superior del embudo movió a los compradores de manera exitosa del reconocimiento pasivo hacia interés activo por la marca.¹ El CTR alcanzó el 0.5%, 2.5 veces el objetivo del 0.2% que se planteó Shokz, lo que confirmó que las audiencias definidas por AMC combinadas con materiales creativos optimizados a través de pruebas A/B generaron un mayor compromiso de los compradores calificados.² Las ventas NTB alcanzaron un 93%, lo que superó el objetivo del 84% en 9 puntos porcentuales y confirmó que la campaña amplió la base de clientes de Shokz en lugar de simplemente volver a atraer a compradores existentes.³

Más allá de las principales estadísticas, el impacto operativo fue significativo. Los ciclos de análisis del proceso y de creación de audiencias de AMC que antes tomaban días se completaron en horas. Los equipos menos técnicos ganaron la confianza para probar, refinar y activar estrategias avanzadas de audiencia de forma independiente mediante AMC.

Lo que hizo diferente a esta campaña no fue una única táctica, sino la conexión entre ellas. AMC reveló los insights de audiencias, Amazon DSP los activó y Brand Lift de Amazon midió si el reconocimiento realmente cambió el comportamiento. Y como la generación de código SQL asistida por IA eliminó la barrera técnica para AMC, todo el equipo pudo poner en marcha ese ciclo, cada paso le informaba al siguiente, lo que se aceleró con cada iteración. Para Shokz, conectar los insights de audiencias con la activación los ayudó a ver una categoría saturada no como un techo, sino como una oportunidad de crecimiento.

Fuentes

^1-3 Shokz, Estados Unidos, 2026.