केस स्टडी
Blue Wheel, Ariat को Amazon DSP परफ़ॉर्मेंस+ के ज़रिए CTR में 620% की बढ़ोतरी हासिल करने में मदद करता है
Blue Wheel ने कंट्रोल्ड आज़माओ और सीखो फ़्रेमवर्क तैयार किया, ताकि एक ज़रूरी सवाल का जवाब मिल सके: क्या Amazon DSP परफ़ॉर्मेंस+ पारंपरिक रीमार्केटिंग से बेहतर परफ़ॉर्म कर सकता है और नतीजों ने ज़रूरत के हिसाब से AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन को सही साबित किया.
मुख्य इनसाइट
+620%
AI-पावर्ड बोली ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ CTR
−72%
134% ज़्यादा जानकारी पेज व्यू के साथ eCPC
+60%
परफ़ॉर्मेंस+ ऑटोमेशन के ज़रिए ROAS
लक्ष्य
जैसे-जैसे रीटेल मीडिया में इनवेस्टमेंट बढ़ रहा है और एडवरटाइज़र ज़्यादा कुशलता की तलाश कर रहे हैं, AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन प्रतिस्पर्धा वाले फ़ायदे के लिए ज़रूरी हो गया है. कई बढ़ते ब्रैंड की तरह, लीडिंग परफ़ॉर्मेंस फ़ुटवेयर और अपैरल ब्रैंड Ariat के सामने भी मुनाफ़ा बनाए रखते हुए अपर-फ़नेल एडवरटाइज़िंग को बढ़ाने की चुनौती थी. ब्रैंड ने Amazon पर स्टैंडर्ड Amazon DSP रीमार्केटिंग कैम्पेन और Amazon स्टोर में व्यापक इनवेस्टमेंट के ज़रिए मज़बूत मौजूदगी बनाई थी, लेकिन वह ऑपरेशनल कंट्रोल से समझौता किए बिना इंक्रीमेंटल ग्रोथ के लिए ज़्यादा स्केल करने योग्य और कुशल तरीके खोज रहा था.
फिर, Ariat ने Blue Wheel के साथ सहयोग किया जो Amazon Ads का एडवांस्ड पार्टनर और ओमनीचैनल परफ़ॉर्मेंस मार्केटिंग एजेंसी है. यह ब्रैंड को फ़ुल-फ़नेल Amazon रणनीतियों के ज़रिए आगे बढ़ने में मदद करता है, ताकि एक अहम सवाल का जवाब मिल सके: क्या Amazon DSP परफ़ॉर्मेंस+ उन पारंपरिक Amazon DSP कैम्पेन स्ट्रक्चर से बेहतर परफ़ॉर्म कर सकता है जो स्टैटिक ऑडियंस सेगमेंटेशन और मैनुअल बोली मैनेजमेंट पर निर्भर थे? जैसे-जैसे ब्रैंड ने अपनी कस्टमर हासिल करने की कोशिशें बढ़ाईं, उन्हें लाइव रीटेल एनवायरनमेंट में AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के असर को मापने के लिए टेस्टिंग फ़्रेमवर्क की ज़रूरत थी. खासतौर पर, Ariat यह जाँचना चाहता था कि क्या Amazon DSP की डायनमिक, सिग्नल-आधारित बिडिंग और पूर्वानुमान वाली ऑडियंस मॉडलिंग से मीडिया कुशलता बेहतर हो सकती है, खरीदारों का एंगेजमेंट बढ़ सकता है, ब्रैंड में नए खरीदारों को जोड़ा जा सकता है और मेज़रमेंट की सटीकता या कैम्पेन की लंबी-अवधि की स्थिरता से समझौता किए बिना ऐड पर खर्च से हुआ फ़ायदा (ROAS) बढ़ाया जा सकता है.
तरीका
Blue Wheel ने लाइव रीटेल एनवायरनमेंट में Amazon DSP परफ़ॉर्मेंस+ के इंक्रीमेंटल असर का आकलन करने के लिए बेहतर आज़माओ और सीखो फ़्रेमवर्क तैयार किया. टीम ने एक नियंत्रित तीन महीने का प्रयोग किया जिसमें परफ़ॉर्मेंस+ मल्टी-प्रोडक्ट Display ऐड कैम्पेन की तुलना ऐसे कंट्रोल ग्रुप से की गई जो पारंपरिक Amazon DSP रीमार्केटिंग रणनीतियों पर आधारित था.
दोनों कैम्पेन स्ट्रक्चर एक ही हाई-इंटेट ऑडियंस पर केंद्रित थे, ऐसे खरीदार जिन्होंने प्रोडक्ट जानकारी पेज देखा, लेकिन खरीदारी नहीं की, जिससे मेज़रमेंट कंडीशन एक जैसी रहीं. परफ़ॉर्मेंस+ को अलग बनाने वाली बात यह थी कि इसने Amazon के AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का इस्तेमाल किया था. यह तकनीक फ़र्स्ट-पार्टी खरीदार सिग्नल का इस्तेमाल करके कन्वर्शन की संभावना और व्यवहार संबंधी एंगेजमेंट पैटर्न के आधार पर बिडिंग, ऑडियंस की प्राथमिकता और ऐड डिलीवरी को डायनमिक तरीके से एडजस्ट करती है.
स्टैटिक ऑडियंस सेगमेंटेशन और मैनुअल बिडिंग लॉजिक पर निर्भर रहने के बजाय, इस रणनीति में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया गया, ताकि इंक्रीमेंटल कन्वर्टर की पहचान की जा सके और हासिल करने को ज़्यादा बेहतर तरीके से बढ़ाया जा सके. टेस्ट ग्रुप में बजट, क्रिएटिव एसेट और कैम्पेन की टाइमिंग को एक जैसा रखा गया, ताकि मेज़रमेंट की सटीकता बनी रहे और ऑटोमेशन से होने वाले असर को अलग से पहचाना जा सके. Blue Wheel ने कुशलता थ्रेशोल्ड, बजट के बँटवारे और प्रोडक्ट को प्राथमिकता देने की रणनीतिक निगरानी के ज़रिए परफ़ॉर्मेंस को और बेहतर बनाया. साथ ही, फ़्लाइट के बीच में ROAS में किए गए बदलावों से मुनाफ़े पर बड़ा असर डाले बिना अतिरिक्त स्केल हासिल करना संभव हुआ. इस व्यवस्थित तरीके से Ariat को ऑपरेशनल जोखिम कम करते हुए और कैम्पेन को एक जैसा बनाए रखते हुए ज़रूरत के हिसाब से ऑटोमेशन का आत्मविश्वास के साथ मूल्यांकन करने में मदद मिली.
नतीजे
Amazon DSP परफ़ॉर्मेंस+ ने Amazon के फ़र्स्ट-पार्टी खरीदार सिग्नल को मशीन लर्निंग-आधारित बिडिंग और ऑडियंस ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ मिलाकर AI-पावर्ड परफ़ॉर्मेंस में उल्लेखनीय सुधार डिलीवर किए. इस कैम्पेन ने चारों KPI में कुशलता और हासिल करने की उम्मीदों को पार कर लिया और ज़रूरत के हिसाब से ऑटोमेशन-आधारित एडवरटाइज़िंग की संभावना को साबित किया.
क्लिक-थ्रू रेट (CTR) में 620% की बढ़ोतरी हुई जो कंट्रोल ग्रुप से काफ़ी बेहतर रही और खरीदारों की मज़बूत दिलचस्पी को दिखाती है.1 साथ ही, प्रभावी प्रति क्लिक लागत (eCPC) में 72% की कमी आई जिससे मीडिया कुशलता बेहतर हुई और जानकारी पेज व्यू (DPV) में 134% की बढ़ोतरी हुई.2 रिटर्न मेट्रिक में भी काफ़ी सुधार हुआ, ROAS में 60% और ब्रैंड में नया (NTB) ROAS में 107% की बढ़ोतरी हुई जो ज़रूरत के हिसाब से नए कस्टमर हासिल करने में कैम्पेन की क्षमता को दिखाता है.3
ये नतीजे मेज़रमेंट की सटीकता या कैम्पेन की स्थिरता से समझौता किए बिना हासिल किए गए. इस नियंत्रित आज़माओ और सीखो फ़्रेमवर्क से यह पक्का किया गया कि परफ़ॉर्मेंस में हुए सुधार को किसी बाहरी फ़ैक्टर के बजाए सीधे परफ़ॉर्मेंस+ के AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का नतीजा माना जा सके.
इस टेस्ट से यह साबित हुआ कि AI-पावर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन नए खरीदारों को जोड़ने की कोशिशों को बढ़ा सकता है, फ़ैसले लेने की रफ़्तार में सुधार कर सकता है और मैनुअल ऑडियंस सेगमेंटेशन और बिडिंग रणनीतियों पर निर्भरता कम कर सकता है, जिससे Amazon स्टोर पर Ariat के लिए ज़्यादा टिकाऊ और लंबी-अवधि का एडवरटाइज़िंग फ़्रेमवर्क तैयार होता है. ये नतीजे दिखाते हैं कि Amazon DSP परफ़ॉर्मेंस+ ब्रैंड को मुनाफ़ा बनाए रखते हुए नए कस्टमर हासिल करने का दायरा बढ़ाने में मदद कर सकता है.
सोर्स
1-3 Ariat, US, 2025.