Xnurta aide Shokz à atteindre 93 % de ventes de type premier achat de la marque grâce à la génération SQL assistée par l'IA d'AMC

Objectifs

Shokz, entreprise d'électronique grand public surtout connue pour ses écouteurs à oreille ouverte, s'est solidement implantée dans la catégorie des casques à conduction osseuse sur Amazon aux États-Unis. Mais ce succès s'est accompagné d'un nouveau défi : la croissance de leur segment de base ralentissait et la marque avait besoin d'une stratégie pour continuer à se développer. Shokz a jeté son dévolu sur une catégorie adjacente, à savoir les véritables écouteurs sans fil à oreille ouverte, dans laquelle elle pouvait attirer des acheteurs de type premier achat de la marque qui ne recherchaient pas encore la marque par son nom.

L'opportunité était claire, mais les précédentes campagnes Amazon DSP, qui se déroulaient sans segmentation avancée de l'audience, n'avaient pas produit les résultats escomptés par Shokz. L'augmentation de la recherche de la marque avait atteint environ 9 %, contre un objectif de 18 %, et le taux de clics (CTR) sur le display était resté inférieur à l'objectif de 0,2 % fixé par Shokz.

Pour combler cet écart, Shokz s'est associée à Xnurta, partenaire d'Amazon Ads, pour développer une stratégie d'audience axée sur les données, basée sur trois solutions Amazon Ads intégrées : Amazon Marketing Cloud (AMC) pour les données sur les audiences, Amazon DSP pour l'activation des campagnes et Amazon Brand Lift pour le suivi et mesures.

Approche

L'approche de Xnurta a consisté à rendre AMC accessible à l'ensemble de l'équipe de campagne, pas uniquement aux spécialistes SQL. Pour atteindre cet objectif, Xnurta a intégré SQL Generator, l'outil expert d’AMC, à sa solution agentique. Disponible via le serveur Amazon Ads MCP, qui permet aux agents d’IA d'accéder aux fonctionnalités d'Amazon Ads, cet outil utilise l'expertise AMC d'Amazon pour générer du code SQL AMC validé à partir du langage naturel. Pour Xnurta, cela a permis de transmettre plus rapidement les données AMC aux clients. Pour Shokz, cela a permis à l'équipe de convertir les questions commerciales en requêtes AMC exécutables là où elles fonctionnaient déjà, sans avoir besoin de compétences SQL avancées. Les cycles de création d'audience sont passés de plusieurs jours à plusieurs heures, et les membres moins techniques de l'équipe ont gagné la confiance nécessaire pour explorer des analyses avancées au rythme de la campagne.

Les données dévoilées grâce à l'analyse du parcours d'AMC ont révélé où les prospects s'arrêtaient entre la découverte et l'achat. Xnurta a converti ces résultats en quatre segments d'audience AMC : les audiences similaires basées sur les acheteurs à forte valeur ajoutée, les moteurs de recherche par mots-clés dans les catégories et les catégories adjacentes, les personnes qui consultent les pages produits et les personnes ayant abandonné leur panier au cours des 30 derniers jours, et les audiences informées par les informations d'Amazon sur les acheteurs dans les verticaux du cyclisme, de la course à pied, des affaires, des technologies intelligentes et du bien-être.

Ces audiences AMC ont été activées via Amazon DSP avec l'optimisation Performance+, qui ajuste la diffusion automatiquement pour atteindre les prospects les plus intéressants. L'IA générative a pris en charge des variations de créations dans les différentes étapes de l'entonnoir, ce qui a permis à Xnurta de tester et d'affiner les messages pour chaque segment. Le suivi et les mesures Amazon Brand Lift ont été mis en œuvre pour quantifier l'impact en haut de l'entonnoir de l'exposition Amazon DSP sur le comportement de recherche des marques. Le résultat : une boucle continue plus rapide entre les données AMC, l'activation d'Amazon DSP et le suivi et mesures d'Amazon Brand Lift, un modèle reproductible que Shokz pourrait adapter pour les prochains lancements et les campagnes saisonnières.

Résultats

La campagne a dépassé les trois principaux indicateurs clés de performances. Le suivi et les mesures d'Amazon Brand Lift ont montré que l'augmentation de la recherche de marques avait atteint 23 %, dépassant l'objectif de 18 % de 5 points de pourcentage. Cela montre que l'exposition à Amazon DSP dans le haut de l'entonnoir réussit à faire passer les acheteurs d'une notoriété passive à un intérêt actif pour la marque¹. Le CTR a atteint 0,5 %, soit 2,5 fois l'objectif de 0,2 % de Shokz, ce qui confirme que les audiences définies par AMC, associées à des créations ayant fait l’objet de tests A/B ont généré un engagement plus fort de la part des acheteurs qualifiés². Et les ventes de type premier achat de la marque ont atteint 93 %, dépassant l'objectif de 84 % de 9 points de pourcentage, ce qui confirme que la campagne a élargi la base de clients de Shokz au lieu de simplement réengager les acheteurs existants³.

Au-delà des statistiques mises en avant, l'impact opérationnel a été significatif. Les cycles d'analyse du parcours et de création d'audience d'AMC, qui prenaient auparavant des jours, ont été achevés en quelques heures. Les équipes moins techniques ont acquis la confiance nécessaire pour tester, affiner et activer des stratégies d'audience avancées par elles-mêmes à l'aide d'AMC.

Ce qui a fait la différence de cette campagne, ce n'est pas une tactique unique, mais le lien. AMC a publié les données sur les audiences, Amazon DSP les a activées et Amazon Brand Lift a mesuré si la notoriété modifiait réellement les comportements. Et comme la génération SQL assistée par l'IA a supprimé l’obstacle technique à l'utilisation d'AMC, toute l'équipe a pu exécuter ce cycle, chaque étape influençant la suivante, et chaque itération allant plus vite que la précédente. Pour Shokz, l’association des données sur les audiences et de l'activation a contribué à ce que l’entreprise perçoive une catégorie saturée non pas comme un plafond, mais comme une opportunité de croissance.

Sources

^1-3 Shokz, États-Unis, 2026.