Borykanie się z brakiem wystarczającego zwrotu z inwestycji w e-commerce, pomimo generowania kliknięć i konwersji, to wyzwanie, które wiele osób reklamujących swoje produkty doświadcza. W tym kontekście przedstawiam moją autorską metodę, która skutecznie rozwiązuje ten problem oraz optymalizuje wydajność kampanii reklamowych.
Moja metoda opiera się na dynamicznym wykluczaniu z kampanii produktów, które nie przynoszą zadowalających zysków. Cała istotna informacja dotycząca rentowności produktów jest przekazywana do specjalnego programu, który nosi nazwę FeedOptimise.
[ Przykładowe zmienne – zrzut z programu FeedOptimise ]
Efektywne zarządzanie kampaniami reklamowymi
Moja metoda opiera się na dynamicznym wykluczaniu z kampanii produktów, które nie przynoszą zadowalających zysków. Cała istotna informacja dotycząca rentowności produktów jest przekazywana do specjalnego programu, który nosi nazwę FeedOptimise. Przy użyciu tego narzędzia tworzone są zmienne, które uwzględniają różne aspekty, takie jak liczba sprzedanych produktów, cena przed i w trakcie promocji, rabaty oraz marża.
Zobacz jak wyliczać marżę: https://sztukamarketingu.pl/marza-vs-narzut-klucz-do-skalowania-twojego-biznesu-poprzez-kampanie-reklamowe/
Dzięki tym zmiennym możliwe jest precyzyjne obliczenie zysku z danego produktu. Korzystając z tych wyników, identyfikowane są produkty generujące największy zysk (różnica między marżą a kosztem reklamy). Te dochodowe produkty otrzymują odpowiednie etykiety, a te mniej opłacalne są wykluczane z kampanii. Cały proces jest zautomatyzowany, a system stale aktualizuje wartości, co sprawia, że dane są zawsze aktualne.
Aby to lepiej zilustrować, przytoczę przykład jednego z moich klientów. Kampania, którą wcześniej prowadzono tradycyjnym sposobem, bez wykluczania mniej rentownych produktów, generowała średni koszt pozyskania sprzedaży (ACPS) wynoszący 109,02 zł. Produkt o największej liczbie konwersji miał koszt zakupu (CPS) wynoszący 157,09 zł.
[Grafika przedstawiająca dane z konta reklamowego]
Optymalizacja kampanii reklamowych
Gdy wdrożyłem moją metodę, bez wprowadzania innych zmian, średni koszt pozyskania sprzedaży (ACPS) spadł do 65,36 zł. Produkt generujący najwięcej konwersji kosztował teraz tylko 32,84 zł.
Dynamiczne wykluczanie produktów
Te efekty wynikają z charakterystyki algorytmów reklamowych. Algorytmy mają tendencję do preferowania produktów, które generują dużo kliknięć i konwersji. Skupiają się na promowaniu tych produktów, co może skutkować wykorzystaniem większej części budżetu na takie produkty.
Przyjrzyjmy się temu na przykładzie konta reklamowego jednego z klientów:
[Grafika przedstawiająca dane z konta reklamowego]
Metoda optymalizacji kampanii
Widać wyraźnie, że algorytm faworyzuje jeden produkt, który jest wyświetlany dwukrotnie częściej niż pozostałe. Co więcej, na ten produkt alokowany jest czterokrotnie większy budżet, co ogranicza możliwości innych produktów.
Jednak po zastosowaniu filtru rentowności, który eliminuje mniej opłacalne produkty (których koszty reklam przewyższają marżę), sytuacja zmienia się:
[Grafika przedstawiająca dane z konta reklamowego po zastosowaniu metody]
Podsumowanie
Widać, że algorytm już nie faworyzuje jednego produktu, co prowadzi do obniżenia kosztu pozyskania sprzedaży (CPS) oraz wyświetlania większej liczby produktów.
Sprawdź także artykuł: https://sztukamarketingu.pl/analiza-tajemniczego-roas-25-800-wskaznika-w-e-commerce/
Moja metoda pozwala na kierowanie algorytmów w stronę promowania produktów, które nie tylko generują dużo kliknięć, ale przede wszystkim przynoszą realne zyski. Podsumowując, kluczem do sukcesu kampanii jest zrozumienie działania algorytmów reklamowych oraz zastosowanie odpowiednich strategii, takich jak dynamiczne wykluczanie mniej opłacalnych produktów. Dzięki mojej autorskiej metodzie, zautomatyzowałem ten proces, co umożliwia klientom osiągnięcie optymalnych wyników pod względem efektywności i rentowności kampanii.
Podsumowanie wyników
Popatrzmy w dane, czyli podsumowanie wyników miesiąc do miesiąca.
Jak zastosowanie mojej metody wpływa na lepszą optymalizację kampanii reklamowych, co wprost przekłada się na większe przychody i rentowność prowadzonych działań reklamowych.
[Grafika przedstawiająca dane z konta reklamowego bez metody optymalizacji]
Sprzedaż: 91 398,79
Koszt reklam: 27 391,51 zł
To daje nam rentowność ERS: 29,96 %
Sprzedaż: 128 739,44 zł
Koszt reklam: 24 353,34 zł
To daje nam rentowność ERS: 18,91 %
Podsumowując wyniki miesiąc do miesiąca, można zauważyć, że pomimo mniejszych wydatków na reklamę pozyskaliśmy większą sprzedaż.
Dodatkowo wzrosła rentowność kampanii z 29,96 % na 18,91 %.
Zobaczmy jak to wygląda w panelu Google Ads kiedy skorzystamy z funkcji “porównaj”:
Przychód: wzrost o 37,39 %
Koszty: obniżenie o 12,41%
