Odlewki perfum
Zwiększać wartość sprzedaży, kontrolując efektywność wydatków reklamowych.
Google Ads
5 miesięcy
Klient i wyzwanie
Odlewki perfum
Sklep internetowy specjalizujący się w odlewkach perfum. W materiale źródłowym wskazany jako Magrami. Kampanie uruchamialiśmy na nowym koncie Google Ads, bez wcześniejszych danych o konwersjach.
Co wymagało zmiany?
Brak historii konta oznaczał konieczność sprawdzenia, które formaty reklam, produkty i grupy odbiorców przynoszą sprzedaż. Samo zwiększenie wydatków nie dawało podstaw do przewidywania wyników.
Zebraliśmy dane, a następnie rozwinęliśmy kampanie
Strategię podzieliliśmy na zebranie pierwszych konwersji i rozwój kampanii na podstawie uzyskanych wyników. Rozpoczęliśmy od reklam tekstowych, produktowych i remarketingu. Performance Max włączyliśmy po zebraniu danych, a dalsze decyzje o budżecie opieraliśmy na analizie sprzedaży oraz ROAS.
Pomiar i pierwsze testy
Skonfigurowaliśmy analitykę i uruchomiliśmy formaty pozwalające zebrać pierwsze informacje o zakupach.
Włączenie Performance Max
Po zebraniu konwersji wykorzystaliśmy automatyzację Google Ads i podzieliliśmy kampanie według kategorii produktów.
Kontrolowane skalowanie
Stopniowo zwiększaliśmy budżet, dostosowując cele ROAS i ofertę produktową na podstawie wyników.
Jak zmieniał się sposób prowadzenia kampanii
Kampanie tekstowe, produktowe i remarketing dostarczyły pierwszych danych o konwersjach.
Po pierwszych konwersjach wprowadziliśmy automatyzację i podział według kategorii produktów.
W takim rytmie podnosiliśmy docelowy ROAS. To zmiana ustawień kampanii, nie deklarowany wzrost wyniku.
Jak strategia przełożyła się na działania
Zapytania z intencją zakupu
Kampanie tekstowe skupiały się na dłuższych, precyzyjnych frazach. DSA służyło także do odkrywania nowych zapytań przy bieżącym rozwijaniu wykluczeń.
Shopping i remarketing
Reklamy produktowe wykorzystywały feed, a remarketing dynamiczny docierał do osób, które odwiedziły sklep bez zakupu.
Selekcja produktów
Segmentowaliśmy Performance Max według kategorii i wykluczaliśmy z feedu produkty ocenione jako nierentowne.
Testy reklam i celów
Testowaliśmy formaty kreacji i grupy odbiorców. W opisanym projekcie reklamy graficzne wypadały lepiej niż same produktowe; cele ROAS podnosiliśmy stopniowo.
Efekty w liczbach
średni ROAS według podsumowania projektu
średnia miesięczna wartość sprzedaży
średni miesięczny koszt reklam
Jak rozwijaliśmy kampanie
Nowe konto potrzebowało danych o zakupach
Magrami rozpoczynało działania na koncie bez historii konwersji. Najpierw skonfigurowaliśmy analitykę i uruchomiliśmy kampanie tekstowe, produktowe oraz remarketing. Reklamy DSA pomagały wyszukiwać kolejne zapytania, a ich analizę uzupełnialiśmy rozbudową listy słów wykluczających. Poniżej znajduje się stan oznaczony w pierwotnym opisie jako „Przed”.
Po pierwszych konwersjach rozwinęliśmy Performance Max
Po zebraniu danych wprowadziliśmy Performance Max i podzieliliśmy kampanie według kategorii produktów. Usuwaliśmy nierentowne produkty z feedu oraz testowaliśmy formaty reklam. W tym projekcie grafiki uzyskiwały lepsze wyniki niż same reklamy produktowe. Widok „Po” przedstawia ROAS około 1327% dla pokazanego zakresu danych.
Wyniki sprawdzaliśmy także w szerszym zestawieniu
Kolejne decyzje dotyczyły budżetu, doboru odbiorców i docelowego ROAS, który podnosiliśmy o 10% co dwa tygodnie. Poniższy widok uzupełnia porównanie „Przed” i „Po”. Podsumowanie współpracy podaje średni ROAS 1200%; nie należy utożsamiać tej średniej z wynikiem pojedynczego zakresu dat.
Zebraliśmy dane, a następnie rozwinęliśmy kampanie
Kolejność działań miała znaczenie: pomiar, testy, a dopiero potem skalowanie. Automatyzację wsparliśmy selekcją produktów, segmentacją i regularną analizą wyników.
