CASE STUDY – Zmiany w kampaniach Google Ads, które wpłynęły na zwiększenie zysków z reklam w branży odzieżowej.

Zmiany w kampaniach Google Ads, które wpłynęły na zwiększenie zysków z reklam w branży odzieżowej.

Branża fashion w e-commerce jest w stanie przynieść ogromne dochody, ale nie każdemu. Konkurencja jest ogromna i liczy się każdy ruch, aby przyciągnąć użytkownika właśnie do swojego sklepu. Na przykładzie jednego z naszych klientów, który prowadzi sklep własnej marki odzieżowej, pokażemy, jak bardzo istotna jest ciągła praca nad kampaniami i ich optymalizacja. To dzięki tym działaniom, zaczęli już teraz zarabiać o 21% więcej.

Rys. 1. Wartość zmiany przychodu z okresu prowadzenia przez nas działań (sierpień – wrzesień 2020 r.) do okresu poprzedzającego współpracę (czerwiec – lipiec 2020 r.)

 

Jeden z naszych klientów posiada markę odzieżową oferującą wyjątkowe kolekcje odzieży damskiej obfitujące w oryginalne printy i niebanalne kroje. Umiejętne łączenie barw i unikatowa ekspresja w projektach, stanowi ich znak rozpoznawalny. Marka ta cieszy się dość sporą popularnością, jednakże dotarła do miejsca, w którym, aby zarabiać więcej na reklamach, musi zejść z kosztów pozyskania tym kanałem zakupu.

Co stanowiło problem i jaki mieliśmy cel?

Głównym problemem klienta był brak czasu na prowadzenie i nadzór kampanii Google Ads. Kampanie prowadzone przez klienta dawały dobre rezultaty, jednak bez nadzoru, odpowiedniej optymalizacji oraz ustawień, przynosiły konwersje w postaci zakupów o dość dużym koszcie. Czyli przepalały znaczną część budżetu reklamowego. 

 

Klient, prowadząc kampanie Google Ads samodzielnie, operował budżetem reklamowym sięgającym wartości 40-45 tys. złotych miesięcznie. Kampanie te generowały sprzedaż średnio rzędu 1 400 zamówień miesięcznie, osiągając średni ROAS (zwrot wydatków poniesionych na reklamę) na poziomie 8,6. Koszt pozyskania sprzedaży w sklepie internetowym oscylował na poziomie 31 zł.

Rys. 2. Wyniki działań reklamowych Google Ads prowadzonych przez klienta w okresie czerwiec – lipiec 2020 r.

 

Naszym celem było znalezienie rozwiązania dla tej sytuacji i uzyskanie możliwie najniższego kosztu pozyskania zakupu. Zatem w pierwszych krokach musieliśmy odszukać istniejące błędy w kampaniach powodujące złą dystrybucję środków przeznaczonych na dane kampanie Google Ads i je wyeliminować. Następnie przeprowadzić szereg działań mających na celu dalszą optymalizację reklam. Dla ułatwienia każdy z wykonanych elementów opisaliśmy poniżej w osobnym podpunkcie.

 

Jakie działania wykonaliśmy?

Wszystkie niżej opisane wyniki i wykonane w celu ich osiągnięcia działania, były przeprowadzone w okresie sierpień – wrzesień 2020 r., a więc na przestrzeni dwóch miesięcy.

Słowa kluczowe: ich dopasowania oraz wykluczenia.

Analizując aktywne kampanie, zwróciliśmy uwagę, iż wszystkie słowa kluczowe były wprowadzone w zawężeniu ścisłym [xxx], co powodowało, że reklamy nie wyświetlały się na wszystkie trafne zapytania, które miały potencjał uzyskania sprzedaży. Zmieniając dopasowania fraz, musieliśmy skupić się także na obszarze związanym z wykluczeniami słów kluczowych. Z tej opcji jak najbardziej należy korzystać, ale trzeba bardzo uważnie dobierać w to miejsce słowa, aby nie ograniczać kampanii. To ustawienie służy do wykluczenia fraz, z których wiemy, że nie uzyskamy pożądanego efektu.

 

W przypadku działań prowadzonych przez naszego klienta, w kampaniach tekstowych nie zostały wykluczone frazy zawierające nazwy innych marek odzieżowych, sklepów czy platform retail (sprzedażowych), jak na przykład: Reserved, Zara, Allegro czy OLX. Użytkownik, który wpisuje te nazwy wyszukując dane zapytanie, daje jasny sygnał, że chce on trafić na stronę konkretnej marki / sklepu / platformy. Wyświetlając mu nasz komunikat, może kliknąć reklamę z ciekawości, jednakże tylko niewielki procent z tych osób dokona tu zakupu. Lepszym rozwiązaniem jest wykluczyć te frazy, a budżet wykorzystać w obszarach, gdzie mamy większą szansę na konwersję niskim kosztem.

Wprowadzimy zatem nowe dopasowania, odpowiednią listę wykluczeń stosowanych w e-commerce, a słowa kluczowe, które były niepotrzebnie umieszczone na tej liście, usunęliśmy.

Wykluczenia umiejscowień wyświetlania: rezygnacja z aplikacji mobilnych.

Analizując działania w sieci reklamowej Google Ads (display), wykryliśmy, że znaczna część budżetu reklamowego jest pochłaniana przez reklamy wyświetlane w aplikacjach mobilnych. Mimo znacznej ilości wyświetleń reklama nie przynosiła zysku. Wyświetlenia reklamy w aplikacjach mobilnych zostały przez nas wyłączone na poziomie całego konta reklamowego, aby nie marnować budżetu klienta.

Dynamiczne cele reklamy: struktura kampanii i miejsca docelowe.

Na koncie reklamowym były prowadzone reklamy dynamiczne w sieci wyszukiwania. Jednakże ich struktura powodowała ograniczone możliwości kierowania użytkowników, do odpowiednio dopasowanych stron docelowych (reklamy kierowały wyłącznie na stronę główną).

W efekcie część użytkowników była zniechęcona poszukiwaniami na stronie interesującego ich obszaru i wychodziła bez dokonania konwersji. Co więcej, od takich użytkowników trudno także uzyskać późniejsze konwersje, gdyż zapamiętują stronę jako miejsce, gdzie nie mogli się odnaleźć.

Rozwiązaniem jest kierowanie użytkowników na strony, które odpowiadają konkretnie wyszukiwanemu zapytaniu. Kampanie zostały przez nas przebudowane i podzielone na kategorie. Do każdej kategorii dopasowaliśmy odpowiednio obszary ze strony, aby tak kierować ruch pochodzący z reklam.

Copy reklam: odpowiedni tytuł i opis w sieci wyszukiwania.

Reklamy w wyszukiwarce działające na koncie, nie wykorzystywały w pełni miejsca dostępnego do wyświetlania tekstu. W efekcie marnowana była przestrzeń, w którym możemy napisać kilka słów i jeszcze bardziej zachęcić użytkownika do wybrania naszej oferty i przejścia do naszego sklepu.

Dodatkowo aktywne reklamy zawierały nieaktualne opisy, które wyświetlało się w okresie letnim, a nawiązywało do sezonu zimowego. Taki komunikat zniechęca potencjalnego użytkownika do podjęcia interakcji ze sklepem.

Problem dotyczył wszystkich reklam na koncie, więc całość została przez nas wyłączona i ustawiona na nowo, wykorzystując maksymalnie pole na treść reklamy. Komunikaty wprowadziliśmy spójne z sezonem i oferowanymi obecnie kolekcjami. Ponadto, w przeciwieństwie do uprzednio prowadzonych kampanii, zapewniliśmy każdej grupie reklam,  rekomendowane 2-3 wersje reklamy.

Kampanie display: struktura kampanii i ilość grafik. 

Elastyczne reklamy display prowadzone przed rozpoczęciem naszych działań zawierały kilka grafik w jednej reklamie. Z tego powodu nie było możliwości prawidłowego określenia ich skuteczności i wyeliminowania na drodze optymalizacji najsłabszych z nich. Rozbiliśmy zatem reklamy, wykorzystując podział na poszczególne grafiki. W efekcie grupy reklamowe zawierają kilkanaście reklam, a nie jak dotychczas jedną. To umożliwia wybranie najskuteczniejszych z nich, które przynoszą większą ilość konwersji tańszym kosztem.

Urządzenie wyświetlające reklamę: podział na mobile i desktop

Dotychczasowe kampanie nie posiadały podziału względem urządzenia, na których się wyświetlają. Nie było zatem możliwości ocenienia skuteczności ich z osobna i dopasowania strategii zmian, różnej dla każdego z nich.

Dokonaliśmy zmian w tym obszarze, tworząc kampanie z podziałem na urządzenia mobilne oraz komputery. Dzięki temu dalsza analiza, optymalizacja i wprowadzane zmiany przyniosły pożądane efekty, a kampanie stały się bardziej opłacalne.

Zmiana ustawień strategii stawek.

Na koncie stosowane były ręcznie ustawiane stawki CPC, czyli był ręcznie wskazany maksymalny koszt, jaki jesteśmy w stanie ponieść za kliknięcie reklamy. Takie restrykcje ograniczały wyświetlanie się reklam. Zastosowaliśmy strategię ustawień pod docelowy ROAS (zwrot z inwestycji), CPA (koszt za akcję) oraz maksymalizację wartości konwersji. W dalszych etapach będziemy prowadzić w tym obszarze testy możliwości kampanii inteligentnych i klasycznych w celu wypracowania jeszcze lepszych wyników.

Jaki osiągnęliśmy efekt?

Dzięki wykonanym przez nas zmianom i optymalizacjom już na przestrzeni dwóch miesięcy (sierpień i wrzesień 2020 r.) zaoszczędziliśmy dla naszego klienta w skali każdego miesiąca ok. 10-15 tys. złotych i wygenerowaliśmy wzrost przychodu z kampanii o ponad 21%.

Obniżyliśmy średni koszt uzyskania konwersji (zakupu) o 45% i wygenerowaliśmy wzrost ROAS`u do średniej wartości 16,3 (+50%)!

Wraz z tymi zmianami, sukcesywnie dostarczaliśmy większej ilości zamówień. We wrześniu było już ich 458 więcej niż w sierpniu.

Zmniejszyliśmy także dopływ mniej wartościowego ruchu na stronę, skupiając się na odbiorcach z większym potencjałem wykonania konwersji, co zaowocowało zwiększeniem ilości zamówień i ROAS`u.

Rys. 3. Porównanie wartości przychodu na przestrzeni dwóch miesięcy prowadzonych działań, z dwumiesięcznym okresem je poprzedzającym.
Rys. 4. Zmiany stosunku wartości zamówienia do kosztu pozyskania zakupy.

 

Podsumowując:

Wykonaliśmy audyt, którego następstwem był szereg poprawek i optymalizacji kampanii Google Ads, na które finalnie przeznaczamy mniejszy budżet niż klient, obniżyliśmy koszty pozyskania zamówień, zwiększyliśmy zwrot wydatków na reklamę, poprawiliśmy jakość dostarczanego ruchu i jednocześnie wygenerowaliśmy większą liczbę zamówień, niż była dostarczana dotychczas.

 

Autorzy: Katarzyna Krzyżanowska, Damian Grzybek.