Blue Wheel hjälper Ariat att uppnå en 620 % ökning av CTR med Amazon DSP Resultat+

Mål

I takt med att investeringarna i detaljhandelsmedia växer och annonsörer söker ökad effektivitet har AI-driven optimering blivit avgörande för konkurrensfördelar. Liksom många växande varumärken stod Ariat – ett ledande varumärke inom prestandaskor och kläder – inför utmaningen att skala upp annonsering i övre delen av tratten utan att tappa lönsamheten. Varumärket hade byggt upp en stark närvaro på Amazon genom vanliga Amazon DSP-kampanjer för återmarknadsföring och bredare investeringar i Amazon-butiken, men sökte mer skalbara och effektiva sätt att driva inkrementell tillväxt utan att ge upp den operativa kontrollen.

Ariat samarbetade med Blue Wheel, en avancerad Amazon Ads-partner och en omnichannel-byrå för resultatmarknadsföring som hjälper varumärken att växa med trattmarknadsföringsstrategier på Amazon, för att besvara en avgörande fråga: kan Amazon DSP Resultat+ prestera bättre än traditionella Amazon DSP-kampanjstrukturer som förlitade sig på statisk målgruppssegmentering och manuell budhantering? I takt med att varumärket utökade sina kundförvärvsinsatser behövde de ett testramverk för att mäta effekten av AI-driven optimering i en verklig handelsmiljö. Mer specifikt ville Ariat utvärdera om Amazon DSP:s dynamiska, signalbaserade budgivning och prediktiva målgruppsmodellering kunde förbättra medieeffektiviteten, öka shoppingengagemanget, driva starkare förvärv av nya kunder och leverera högre avkastning på annonsutgifter (ROAS) utan att kompromissa med mätningens noggrannhet eller kampanjens långsiktiga stabilitet.

Tillvägagångssätt

Blue Wheel utformade ett strukturerat ramverk för test och lärande för att utvärdera den inkrementella effekten av Amazon DSP Resultat+ i en aktiv handelsmiljö. Teamet genomförde ett kontrollerat tremånaders experiment där de jämförde Resultat+ flerproduktsdisplay-annonserkampanjer med en kontrollgrupp som byggdes utifrån traditionella Amazon DSP-strategier för återmarknadsföring.

Båda kampanjstrukturerna fokuserade på samma publik med hög köpavsikt – shoppare som tittade på produktinformationssidor utan att köpa – vilket säkerställde konsekventa mätningsförhållanden. Det som gjorde skillnaden var Resultat+:s användning av Amazons AI-drivna optimering. Den här tekniken använder förstapartssignaler från shoppare för att dynamiskt justera budgivning, målgruppsprioritering och annonsleverans baserat på konverteringssannolikhet och beteendemässiga engagemangsmönster.

I stället för att förlita sig på statisk målgruppssegmentering och manuell budgivningslogik använde strategin maskininlärning för att identifiera inkrementella konverterare och skala upp förvärvet mer effektivt. Vi standardiserade budgetar, annonsmaterial och kampanjtiming mellan testgrupperna för att bevara mätningens integritet och isolera den automatiseringsdrivna effekten. Blue Wheel förbättrade dessutom resultatet genom strategisk styrning av effektivitetsgränser, budgetfördelning och produktprioritering, medan ROAS-justeringar mitt under körtiden frigav ytterligare skala utan att märkbart påverka lönsamheten. Den här strukturerade metoden gjorde det möjligt för Ariat att tryggt utvärdera automatisering i stor skala, samtidigt som de minimerade den operativa risken och bibehöll kampanjkontinuiteten.

Resultat

Amazon DSP Resultat+ levererade betydande AI-drivna prestandaförbättringar genom att kombinera Amazons egna shopparsignaler med maskininlärningsbaserad budgivning och målgruppsoptimering. Kampanjen översteg förväntningarna på effektivitet och förvärv för alla fyra KPI:er, vilket bekräftade potentialen hos automationsdriven annonsering i stor skala.

Klickfrekvensen (CTR) ökade med 620 %, vilket klart överträffade kontrollgruppen och visade på ett starkare engagemang bland shoppare.¹ Samtidigt minskade den effektiva kostnaden per klick (eCPC) med 72 %, vilket förbättrade medieeffektiviteten och drev en ökning på 134 % i informationssidvisningar (DPV).² Avkastningen på annonskostnader (ROAS) förbättrades också avsevärt – ROAS ökade med 60 % och ROAS för nya kunder (NTB) förbättrades med 107 %, vilket visar på kampanjens förmåga att effektivt förvärva nya kunder i stor skala.³

Dessa förbättringar uppnåddes utan att kompromissa med mätningens noggrannhet eller kampanjens stabilitet. Det kontrollerade test-och-lär-ramverket säkerställde att prestandaförbättringarna direkt kunde tillskrivas Resultat+:s AI-drivna optimering snarare än externa faktorer.

Testet bekräftade hur AI-driven optimering kan skala upp kundanskaffningsarbetet, förbättra beslutshastigheten och minska beroendet av manuell målgruppssegmentering och budgivningsstrategier – vilket skapar ett mer hållbart långsiktigt annonseringsramverk för Ariat i Amazon-butiken. Dessa resultat visar hur Amazon DSP Resultat+ kan hjälpa varumärken att skala upp förvärvet och samtidigt bibehålla lönsamheten.

Källor

^1-3 Ariat, US, 2025.