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

Objectifs

À mesure que les investissements dans les médias de distribution augmentent et que les annonceurs cherchent à gagner en efficacité, l'optimisation par IA est devenue essentielle pour un avantage concurrentiel. Comme de nombreuses marques en pleine croissance, Ariat – une marque leader dans les chaussures et 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 de remarketing Amazon DSP standard et à des investissements plus larges dans les Stores Amazon, mais cherchait des moyens plus évolutifs et plus efficaces de stimuler une croissance incrémentielle sans sacrifier le contrôle opérationnel.

Ariat s'est associé à Blue Wheel, un partenaire omnicanal avancé d'Amazon Ads et une agence de marketing à la performance qui aide les marques à se développer grâce à des stratégies Amazon couvrant l'ensemble de l'entonnoir, pour répondre à une question cruciale : Amazon DSP Performance+ peut-il surpasser les structures de campagnes Amazon DSP traditionnelles reposant sur une segmentation de l'audience statique et une gestion manuelle des enchères ? Au fur et à mesure que la marque développait ses efforts d'acquisition client, elle avait besoin d'un cadre de test pour mesurer l'impact de l'optimisation basée 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 et la modélisation prédictive de l'audience d'Amazon DSP pouvaient améliorer l'efficacité des médias, accroître l'engagement des acheteurs, renforcer les premiers achats de la marque et générer un meilleur retour sur les dépenses publicitaires (ROAS), sans compromettre la rigueur du suivi et mesures ni la stabilité à long terme des campagnes.

Approche

Blue Wheel a conçu un cadre d'expérimentation rigoureux pour évaluer l'impact incrémental de Amazon DSP Performance+ dans un environnement retail en conditions réelles. L'équipe a mené une expérience contrôlée de trois mois comparant les campagnes de publicités display multi-produits Performance+ à un groupe témoin basé sur les stratégies de remarketing Amazon DSP traditionnelles.

Les deux structures de campagne ciblaient la même audience à forte intention d'achat — des acheteurs ayant consulté des pages produit sans effectuer d'achat — garantissant ainsi des conditions de suivi et mesures cohérentes. Le facteur différenciant était l'utilisation par Performance+ de l'optimisation basée sur l'IA d'Amazon. Cette technologie utilise des signaux propriétaires d'acheteurs pour ajuster dynamiquement les enchères, la priorisation de l'audience et la diffusion des publicités en fonction de la probabilité de conversion et des schémas d'engagement comportemental.

Plutôt que de s'appuyer sur une segmentation statique de l'audience et une logique d'enchères manuelle, la stratégie a utilisé le machine learning pour identifier les convertisseurs incrémentiels et développer l'acquisition plus efficacement. Les budgets, les ressources de créations publicitaires et le calendrier des campagnes ont été standardisés entre les groupes de test afin de préserver l'intégrité du suivi et des mesures 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 ROAS en cours de diffusion ont permis d'accroître la portée sans compromettre significativement 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 maintenant la continuité des campagnes.

Résultats

Amazon DSP Performance+ a généré des améliorations significatives des performances grâce à l'IA, en combinant les signaux propriétaires d'acheteurs d'Amazon avec des enchères basées sur le machine learning et l'optimisation de l'audience. La campagne a dépassé les attentes en matière d'efficacité et d'acquisition sur l'ensemble des quatre indicateurs clés de performances, validant ainsi le potentiel de la publicité portée par l'automatisation à grande échelle.

Le taux de clics (CTR) a augmenté de 620 %, surpassant nettement le groupe de contrôle et témoignant d'un engagement plus fort des acheteurs.¹ Dans le même temps, 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 la page produit (DPV).² Les statistiques de retour se sont également nettement améliorées, avec un ROAS en hausse de 60 % et un ROAS de premier achat de la marque (NTB) en progression de 107 %, ce qui met en avant la capacité de la campagne à acquérir efficacement de nouveaux clients à grande échelle.³

Ces résultats ont été obtenus sans compromettre la rigueur du suivi et des mesures ni la stabilité des campagnes. Le cadre de test et d'apprentissage contrôlé a permis d'attribuer directement les améliorations de performances à l'optimisation basée sur l'IA de Performance+, plutôt qu'à des facteurs externes.

Ce test a validé la manière dont l'optimisation basée sur l'IA peut amplifier les efforts d'acquisition, améliorer la rapidité de prise de décision et réduire la dépendance à la segmentation manuelle de l'audience et aux stratégies d'enchères manuelles, créant ainsi un cadre publicitaire à long terme plus durable pour Ariat sur 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.