Blue Wheel aide Ariat à obtenir une augmentation de 620 % du CTR avec Amazon DSP Performance+

Objectifs

Alors que les investissements dans les médias de détail augmentent et que les annonceurs cherchent à améliorer leur efficacité, l’optimisation fondée sur l’IA est devenue essentielle pour obtenir un avantage concurrentiel. Comme de nombreuses marques en pleine croissance, Ariat, une marque de premier plan spécialisée dans les chaussures et les vêtements de performance, a dû relever le défi de développer sa publicité en haut de l’entonnoir tout en maintenant sa rentabilité. La marque avait établi une forte présence sur Amazon grâce à des campagnes standard d’Amazon DSP axées sur le marketing de relance et à des investissements plus larges dans le site de vente Amazon, mais elle cherchait des moyens plus évolutifs et plus efficaces de stimuler une croissance incrémentielle sans sacrifier le contrôle opérationnel.

Ariat s’est associée à Blue Wheel, un partenaire avancé Amazon Ads et une agence de marketing à la performance omnicanal qui aide les marques à croître grâce à des stratégies Amazon en entonnoir pour répondre à une question cruciale : Amazon DSP Performance+ pouvait-il surpasser les structures de campagne Amazon DSP traditionnelles qui reposaient sur une segmentation statique de l’auditoire et une gestion manuelle des enchères? Au fur et à mesure que la marque développait ses efforts d’acquisition de clients, elle avait besoin d’un cadre de test pour mesurer l’impact de l’optimisation fondée sur l’IA dans un environnement de vente au détail en conditions réelles. Plus précisément, Ariat cherchait à évaluer si les enchères dynamiques basées sur les signaux d’Amazon DSP et la modélisation prédictive de l’auditoire pouvaient améliorer l’efficacité des médias, susciter davantage l’intérêt des acheteurs, favoriser une meilleure acquisition de nouvelles associations à la marque et générer un meilleur retour sur les dépenses publicitaires (retour sur les dépenses publicitaires (ROAS)), sans compromettre la rigueur de l’évaluation ni la stabilité à long terme des campagnes.

Approche

Blue Wheel a conçu un cadre de test et d’apprentissage rigoureux pour évaluer l’impact incrémentiel d’Amazon DSP Performance+ dans un environnement de vente au détail en conditions réelles. L’équipe a mené une expérience contrôlée de trois mois comparant les campagnes de publicités Display multiproduit Performance+ à un groupe témoin fondé sur les stratégies traditionnelles de marketing de relance d’Amazon DSP.

Les deux structures de campagne ciblaient le même auditoire à forte intention d’achat (des acheteurs qui avaient consulté des pages de détails de produit sans effectuer d’achat) afin de garantir des conditions d’évaluation uniformes. L’élément différenciateur était le recours de Performance+ à l’optimisation fondée sur l’IA d’Amazon. Cette technologie utilise des signaux d’acheteurs propriétaires pour ajuster dynamiquement les enchères, la priorisation de l’auditoire et la diffusion des publicités en fonction de la probabilité de conversion et des tendances comportementales d’engagement.

Plutôt que de s’appuyer sur une segmentation statique de l’auditoire et une logique d’enchère manuelle, la stratégie a eu recours à l’apprentissage automatique pour identifier les convertisseurs incrémentiels et accroître l’acquisition de façon plus efficace. Les budgets, les ressources de créations publicitaires et le moment propice de la campagne ont été standardisés dans tous les groupes de test afin de préserver l’intégrité de l’évaluation et d’isoler l’impact généré par l’automatisation. Blue Wheel a encore amélioré les performances grâce à une supervision stratégique des seuils d’efficacité, de l’allocation budgétaire et de la priorisation des produits, tandis que les ajustements du retour sur les dépenses publicitaires en cours de diffusion ont permis d’atteindre une plus grande échelle sans compromettre considérablement la rentabilité. Cette méthodologie structurée a permis à Ariat d’évaluer en toute confiance l’automatisation à grande échelle, tout en minimisant les risques opérationnels et en assurant la continuité des campagnes.

Résultats

Amazon DSP Performance+ a généré des améliorations de performance significatives basées sur l’IA en combinant les signaux propriétaires d’acheteurs d’Amazon avec l’enchère et l’optimisation de l’auditoire fondées sur l’apprentissage automatique. La campagne a dépassé les attentes en matière d’efficacité et d’acquisition pour les quatre indicateurs clés de performance, validant le potentiel de la publicité automatisée à grande échelle.

Le taux de clics (CTR) a augmenté de 620 %, surpassant considérablement le groupe témoin et témoignant d’un meilleur engagement des acheteurs.¹ Parallèlement, le coût par clic effectif (eCPC) a diminué de 72 %, améliorant l’efficacité des médias, tout en générant une hausse de 134 % des vues de pages de détails.² Les statistiques de rendement se sont également nettement améliorées, le retour sur les dépenses publicitaires ayant augmenté de 60 % et le ROAS des nouvelles associations à la marque s’étant amélioré de 107 %, ce qui met en avant la capacité de la campagne à acquérir efficacement de nouveaux clients à grande échelle.³

Ces gains ont été obtenus sans compromettre la rigueur de l’évaluation ni la stabilité des campagnes. Le cadre de test et d’apprentissage contrôlé a permis d’attribuer directement les améliorations de performance à l’optimisation fondée sur l’IA de Performance+, plutôt qu’à des facteurs externes.

Ce test a validé la façon dont l’optimisation fondée sur l’IA peut accroître les efforts d’acquisition, améliorer la vitesse de prise de décision et réduire la dépendance à la segmentation manuelle de l’auditoire et aux stratégies d’enchère, créant ainsi un cadre publicitaire à long terme plus durable pour Ariat sur le site de vente Amazon. Ces résultats démontrent comment Amazon DSP Performance+ peut aider les marques à développer leur acquisition tout en maintenant leur rentabilité.

Sources

^1-3 Ariat, États-Unis, 2025.