Jak najbardziej zaawansowane narzędzia e-marketingu wykorzystaliśmy do osiągnięcia ROAS na poziomie 1182%?

KLIENT: Tinta – sklep oferujący produkty dla plastyków

Cele:

Głównym założeniem prowadzonych kampanii była maksymalizacja współczynnika ROAS. Celem na 2020 rok było osiągnięcie ROAS na poziomie 1000%.

Opis:

Grupa docelowa

Tinta to sklep oferujący produkty dla zawodowych plastyków oraz amatorów. Grupę odbiorców stanowią osoby, które hobbystycznie, edukacyjnie lub zawodowo zajmują się sztukami plastycznymi, przede wszystkim malarstwem, ale także rzeźbieniem czy kaligrafią. Należą do nich dzieci i młodzież, hobbyści sztuk plastycznych, profesjonalni artyści i agencję reklamowe. Klienci Tinty to osoby ceniące wysoką jakość oferowanych produktów. Właściciele sklepu na co dzień służą radą i pomocą zarówno online, jak w stacjonarnym sklepie w Warszawie.

Wyzwanie

Z Tintą współpracujemy już od 5 lat, ale rok 2020 był dla wszystkich niezwykły. W momencie wybuchu pandemii wiele przedsiębiorstw zintensyfikowało działania online. Walka konkurencyjna była ostra. Od skuteczności prowadzonej kampanii zależało funkcjonowanie i dalszy rozwój sklepu. A cele na 2020 rok były ambitne. Prowadząc działania dla naszego Klienta, średni ROAS w analogicznym okresie w poprzednim roku wyniósł 795%. Zatem osiągnięcie jeszcze lepszych wyników – powyżej 1000% było dużym wyzwaniem. Aby go osiągnąć, skupiliśmy na kampaniach Google Ads. Nasz klient to niewielka firma, która przeznaczała miesięcznie ok. 4000 zł na działania online. Przy takim budżecie zdecydowaliśmy się na uruchomienie przemyślanej strategii i precyzyjnej segmentacji kampanii.

Nasze działania

W związku z sytuacją epidemiologiczną na świecie i zamknięciem sklepów stacjonarnych przemodelowaliśmy nasze działania i strategie mediowe, tak aby dostosować się do nagłych zmian na rynku. Naszym celem była maksymalizacja wartości konwersji,

Ale to nie wszystko. Prowadzenie zaawansowanej kampanii wymaga ciągłego sprawdzania bardzo wielu parametrów, m.in. geolokalizacji, rodzaju urządzenia, danych demograficznych, harmonogramu dziennego/godzinowego, list odbiorców remarketingu. Dlatego zdecydowaliśmy się na wykorzystanie automatycznych strategii ustalania stawek, w której system machine learning bazuje na dużej ilości danych historycznych, aby zapewnić jak najlepszą skuteczność.

Klient do tej pory nie korzystał z zaawansowanych strategii ustalania stawek. Naszym zadaniem było zaprogramowanie płynnego transferu oraz regularne dostosowywanie założeń kampanii. Na bieżąco korzystaliśmy z planera skuteczności, który pomógł nam zmaksymalizować zyski klienta. Dodatkowo dzięki dostosowywaniu strategii pod kątem sezonowości byliśmy w stanie znacząco zwiększyć przychody m.in. z kampanii Back to school (sierpień – wrzesień 2020) oraz Black Friday (listopad 2020).

REZULTATY:

Dzięki optymalizacji feedu produktowego, prawidłowej segmentacji kampanii oraz precyzyjnym celom strategii ustalania stawek byliśmy w stanie znacznie zwiększyć przychody klienta. Prowadzona przez nas kampania wygenerowała ponad 250% więcej transakcji. I choć koszt inwestycji podniósł się o 190%, to przychody sklepu wzrosły o 275%. Jednocześnie stała analiza i optymalizacja działań online pozwoliły na obniżenie kosztu konwersji o 25%.

Tak oto, mając niewielki budżet, ale efektywnie wykorzystując w kampanii najnowsze i najbardziej zaawansowane narzędzia marketingu online, w tym systemy uczące się, osiągnęliśmy ROAS na poziomie 1182%.