Xaxis人工智能推动零售客户的ROAS提高2倍

挑战

一家领先的家具零售商正在发展其业务战略，将重点放在电子商务上。客户与Xaxis签订合同，开展数字展示活动，以促进在线销售，活动的关键指标是120美元的CPO（每笔订单的成本）。

办法

Xaxis分析团队认识到，专注于CPO指标意味着所有的订单都会被平等地权衡，因此广告活动会朝着订单数量而不是订单价值的方向优化。他们假设，如果他们使用Xaxis专有的人工智能Copilot来优化高价值的订单，而不是原始订单数，零售商的广告支出回报率（ROAS）将会增加。为了测试他们的假设，数据科学团队建立了一个定制的Copilot模型，充分利用零售商的第一方在线订单数据，动态优化为广告商提供最大价值的交易。该测试与客户之前的程序化受众群体一起运行，以进行性能比较。

成果

在为期五周的测试结束时，Copilot模型的ROAS提高了2倍，平均交易价值比以前的战术高出33美元。这证明了团队的假设，即优化高收入订单价值将提高零售商的ROAS。

更高的ROAS

$33

更高的平均交易

Xaxis人工智能推动零售客户的投资回报率提高2倍

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