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Das Xaxis Analytics-Team erkannte, dass die Fokussierung auf eine CPO-Kennzahl bedeutete, dass alle Bestellungen gleich gewichtet würden, so dass die Kampagne auf die Anzahl der Bestellungen und nicht auf den Bestellwert optimiert würde. Sie stellten die Hypothese auf, dass die Rendite der Werbeausgaben (ROAS) des Einzelhändlers steigen würde, wenn sie die Xaxis-eigene KI, Copilot, nutzen würden, um auf hochwertige Bestellungen statt auf die reine Anzahl der Bestellungen zu optimieren.
Um die Hypothese zu testen, erstellte das Data Science-Team ein benutzerdefiniertes Copilot-Modell, das die First-Party-Online-Bestelldaten des Einzelhändlers in vollem Umfang nutzte und dynamisch auf Transaktionen hin optimierte, die dem Werbetreibenden effizient den größten Wert boten. Dieser Test wurde zusammen mit den vorherigen programmatischen Zielgruppensegmenten des Kunden durchgeführt, um die Leistung zu vergleichen.
