Xnurta, AMC'nin yapay zeka destekli SQL üretimini kullanarak Shokz'un markaya yeni müşteri satışlarında %93 oranına ulaşmasına yardımcı oluyor

Amaçlar

Açık kulak tasarımlı kulaklıklarla tanınan bir elektronik şirketi olan Shokz, ABD'deki Amazon mağazasında kemik iletimli kulaklık kategorisinde kendine güçlü bir yer edinmişti. Ancak bu başarı ile birlikte yeni bir zorluk da geldi: Ana segmentindeki büyüme yavaşlıyordu ve markanın büyümeyi sürdürmesi için bir stratejiye ihtiyacı vardı. Shokz, markayı henüz adıyla aramayan markaya yeni müşterileri (NTB) kazanabileceği benzer bir kategoriye (açık kulak tasarımlı tamamen kablosuz kulaklıklar) odaklandı.

Fırsat ortadaydı ancak gelişmiş kitle segmentasyonu olmadan yürütülen önceki Amazon DSP kampanyaları Shokz'a gereken sonuçları sağlamamıştı. %18 olan markalı arama artışı hedefi yaklaşık %9'a ulaştı ve görüntülü reklama tıklama oranı (CTR) Shokz'un %0,2 olan hedefinin altında kaldı.

Bu boşluğu kapatmak için Shokz, Amazon Ads iş ortağı Xnurta ile iş ortaklığı kurarak üç entegre Amazon Ads çözümü üzerine kurulu, analiz odaklı bir kitle stratejisi geliştirdi: Kitle analizleri için Amazon Marketing Cloud (AMC), kampanya aktivasyonu için Amazon DSP ve ölçüm için Amazon Brand Lift.

Yaklaşım

Xnurta'nın yaklaşımı, AMC'yi yalnızca SQL uzmanları için değil, kampanya ekibinin daha büyük bir bölümü için erişilebilir hâle getirmeye odaklandı. Bu hedefi gerçekleştirmek için Xnurta, AMC SQL Üretici uzman aracını ajans çözümlerine entegre etti. Yapay zeka asistanlarının Amazon Ads özelliklerine erişimini sağlayan Amazon Ads MCP Sunucusu üzerinden kullanılabilen bu uzman aracı, Amazon'un AMC uzmanlığından yararlanarak doğal dildeki verilerle doğrulanmış AMC SQL oluşturuyor. Xnurta için bu, AMC analizlerini müşterilere daha hızlı sunmayı sağladı. Shokz için ise ekibin işle ilgili sorularını gelişmiş SQL becerileri gerektirmeden hâlihazırda çalıştıkları yerde yürütülebilir AMC sorgularına çevirebileceği anlamına geliyordu. Böylece, kitle oluşturma döngüleri günlerden saatlere indi ve teknik bilgisi sınırlı olan ekip üyelerine kampanya hızında gelişmiş analizleri keşfetme konusunda öz güven sağlandı.

AMC yolculuk analizi ile elde edilen analizler, potansiyel müşterilerin keşif ve satın alma arasında nerede kaybedildiğini ortaya çıkardı. Xnurta bu bulguları dört AMC kitle segmentlerine dönüştürdü: yüksek değerli satın alma işlemlerine dayalı benzerler, kategori ve benzer kategorilere ait anahtar kelimeleri arayanlar, önceki 30 gün içinde ürün detay sayfası görüntüleyip sepeti terk edenler ve Amazon'un müşteri verilerinden yararlanılarak oluşturulan bisiklet, koşu, iş, akıllı teknoloji ve sağlık sektörlerindeki oluşturulan kitleler.

Bu AMC kitleleri, en yüksek değerli potansiyel müşterilere erişmek için teslimatı otomatik olarak ayarlayan Performans+ optimizasyonu ile Amazon DSP üzerinden etkinleştirildi. Üretken yapay zeka, huninin aşamalarında reklam materyali çeşitlerini destekleyerek Xnurta'nın mesajını her segment için test etmesini ve iyileştirmesini sağladı. Amazon Brand Lift ölçümü, Amazon DSP'yi görmenin markalı arama davranışı üzerindeki üst huni etkisini ölçmek için uygulandı. Sonuç, AMC analizlerinden Amazon DSP aktivasyonuna ve Amazon Brand Lift ölçümüne kadar daha hızlı ve sürekli bir döngü oldu: Shokz'un gelecekteki lansmanlar ve dönemsel kampanyalar için ölçeklendirebileceği tekrar kullanılabilir bir model.

Sonuçlar

Kampanya üç ana KPI'ı da aştı. Amazon Brand Lift ölçümü, markalı arama artışının %23'e ulaşarak %18 olan hedefi 5 yüzde değeri aştığını gösterdi. Bu da Amazon DSP'nin üst huni gösteriminin müşterileri pasif bir bilinirlikten aktif marka ilgisine başarıyla taşıdığını gösteriyor.¹ CTR %0,5'e çıkarak Shokz'un %0,2 olan hedefinin 2,5 katına ulaştı. Bu durum, AMC tanımlı kitlelerin A/B testi yapılmış reklam materyalleriyle eşleştirilen nitelikli müşterilerden daha güçlü etkileşim bir sağladığını doğruladı.² Ayrıca, NTB satışları %84 olan hedefi 9 yüzde değeri aşarak %93'e ulaştı. Bu sonuç, kampanyanın Shokz'un yalnızca mevcut alıcılarla yeniden etkileşim kurmak yerine müşteri tabanını genişlettiğini doğruladı.³

Öne çıkan istatistiklerinin ötesinde, operasyonel etki önemliydi. Daha önce günler süren AMC yolculuk analizi ve kitle oluşturma döngüleri saatler içinde tamamlandı. Teknik bilgisi sınırlı olan ekiplere AMC'yi kullanarak gelişmiş kitle stratejilerini bağımsız olarak test etme, iyileştirme ve etkinleştirme konusunda öz güven sağlandı.

Bu kampanyayı farklı kılan tek bir taktik değildi; o taktiklerin arasındaki bağlantıydı. AMC kitle analizlerini ortaya çıkarırken Amazon DSP bunları etkinleştirdi ve Amazon Brand Lift de bilinirliğin davranışları gerçekten değiştirip değiştirmediğini ölçtü. Yapay zeka destekli SQL üretimi, AMC'nin önündeki teknik engeli ortadan kaldırdığı için tüm ekip bu döngüyü çalıştırabildi. Her adım bir sonrakini şekillendirerek her yinelemede daha hızlı hâle geldi. Kitle analizlerini aktivasyona bağlamak Shokz'un doygunluğa ulaşmış bir kategoriyi tavan olarak değil de bir büyüme fırsatı olarak görmesine yardımcı oldu.

Kaynaklar

^1-3 Shokz, ABD, 2026.