30 czerwca 2022 0 235

104 000 USD I 7,3-Krotny Zwrot Z Wydatków Na Reklamę Na Facebooku

Krótkie Szczegóły o Kampanii

  • Nisza: Sklep odzieżowy dla kobiet
  • Rynek: USA
  • Przychody: 104 339 USD
  • Wydatki na reklamę: 14 743 USD
  • ROAS: 7,3
  • Okres: 1 grudnia — 31 grudnia 2020 roku

Problemy Klientów

  • Nieopłacalna kampania prospectingowa;
  • Nielogiczny i fatalny system retargetingu;
  • Brak zmiany komunikacji w zakresie retargetingu na czas (spadek skuteczności działań w stosunku do częstotliwości);
  • Ogromne nakładanie się aktywnych grup odbiorców (czasami sięgające 55-65%);
  • Każda próba skalowania była nieudana (spadek ROAS i wzrost CPA).

Główne Cele Klientów

  • Zwiększenie sprzedaży;
  • Zwiększenie rentowności witryny;
  • Zwiększenie skali działania i osiągnięcie minimalnego ROAS 3.0.

Pierwszą rzeczą, jaką zrobił Max, było stworzenie odpowiedniej struktury retargetingu oraz grup odbiorców podobnych do siebie (lookalike audiences) na poziomie 1% i 1-3%. Ta grupa odbiorców opierała się na kupujących w ciągu ostatnich 60 dni (było ich ponad 1500).

Następnie stworzył właściwą strukturę retargetingową dla kampanii.

Kompetentna Struktura Retargetingu

Aby nie odpuszczać klientom, którzy prawie dokonali zakupu, Max zbudował kompletny lejek sprzedażowy, który składał się z następujących etapów:

  • Osoby, które weszły w interakcję ze stroną marki na Instagramie/ FB w ciągu ostatnich 0-7 i 0-14 dni;
  • Następnie obejrzeli kartę produktu w ciągu ostatnich 0-7 i 0-14 dni;
  • Następnie dodali produkt do koszyka w ciągu ostatnich 0-7 i 0-14 dni;
  • Następnie dodał swoje dane do płatności w ciągu ostatnich 0-7 i 0-14 dni.

Zasada retargetingu polega na stworzeniu i zbudowaniu osobnej komunikacji dla każdego etapu.

Nie należy zapominać o zmianie optymalizacji w zależności od stopnia zaawansowania lejka — im niższy stopień, tym niższa optymalizacja.

Następnie Max przeznaczył 25-30% głównego budżetu na retargeting.

Dane dotyczące ram czasowych dla retargetingu zaczerpnął z analizy kohortowej, którą można znaleźć w Facebook analytics. Zasada analizy kohortowej polega na zrozumieniu, ile dni potrzebuje użytkownik od momentu pierwszej interakcji do dokonania zakupu.

W tym projekcie wczesne siedem dni stanowiło największy odsetek powrotów użytkowników, a od 7 do 14 było dwa razy mniej. Tak więc analiza kohortowa daje pełną informację o okresie czasu.

Wykorzystane Materiały Twórcze

Max testował kampanie z wykorzystaniem zwykłego katalogu, karuzeli i filmów. Zrobił to w taki sposób, że każdy slajd pokazywał produkt z 3-4 stron na modelkach (kolaż) do karuzeli.

Filmy wideo trwały 10-15 sekund i były kręcone w różnych miejscach i z różnymi modelami.

Najlepiej sprawdzały się kombinacje katalogów z reklamami wideo w kampaniach prospectingowych. Kolaże osiągały dobre wyniki w retargetingu zaangażowanych odbiorców (MOF).

W karuzeli Max promował bestsellery, nowości i produkty z różnych kategorii. Przetestował do 4-5 reklam z różnymi kopiami, kolażami i filmami wideo z produktami w jednej grupie reklam. W przypadku MOF (VC) i BOF zastosował metodę DPA.

Kopie Reklam

Max stosował w reklamach krótkie teksty, ponieważ ludzie generalnie nie lubią dużo czytać. Dlatego nie robił masowych tekstów. Preferował reklamy składające się z 3-5 zdań. Stosował też bardzo spersonalizowane i czasem zabawne teksty, zwłaszcza w przypadku BOF.

Max wprowadził oferty specjalne dla BOF (największe rabaty) i testował jednocześnie bez ofert. Z ofertą specjalną BOF działa lepiej.

Wybieranie Celów i Testowanie

Pierwszą rzeczą, którą należy skonfigurować, jest cel. W przypadku testów Max wybrał cel: Sprzedaż katalogowa dla retargetingu i konwersje dla prospectingu.

Następnie przetestował różne grupy odbiorców, wśród których znalazły się: szeroka grupa odbiorców, grupy odbiorców podobnych do siebie (1%, 1-3%), osoby zainteresowane rabatami oraz ubraniami, sukienkami itp.

Lookalike audiences 1% i 1-3% były oparte na kupujących. Max wziął kupujących z ostatnich 60 dni. Nie zaleca brać kupujących z dłuższego przedziału czasowego, ponieważ najprawdopodobniej osoby te zmieniły już swoje zainteresowania i mogą mieć podobną grupę odbiorców o niższej jakości.

Aby to się udało, należy wziąć pod uwagę następujące wskazówki od Maxa:

  • Najważniejsze jest to, że dla każdej grupy podobnych odbiorców musi być więcej niż 1 000 kupujących.
  • Nie zapomnij sprawdzić, czy grupy odbiorców pokrywają się przed uruchomieniem reklamy. W przeciwnym razie istnieje ryzyko wyższego kosztu wyniku, nieobiektywnych testów i wyższych kosztów CPM z powodu nakładania się wyświetleń.
  • Zawsze dokonuj wzajemnego wykluczenia lub grupuj podobne grupy odbiorców. Ponadto, aby zmniejszyć nakładanie się odbiorców, należy wykluczyć źródło odbiorców, na którym opierają się grupy lookalike, a także wykluczyć aktywne grupy lookalike z zestawów reklam prospectingowych.

W przypadku tego projektu najlepiej działającą kampanią była kampania skierowana do grup podobnych do siebie (lookalike audience) 1%, 1-3% oraz zainteresowanie: ubrania i sukienki.

Następnie zaczął je skalować, stosując podejścia omówione poniżej.

Struktura Kampanii Reklamowej

W tym projekcie Max wykorzystał CBO, z wyjątkiem kampanii retargetingowej. Przed rozpoczęciem pracy z CBO starał się ułożyć wszystko w odpowiednią strukturę.

Max oddzielił kampanie dotyczące zainteresowań, zachowań, szerokiej grupy odbiorców oraz grup podobnych i przeprowadził je osobno.

Ta zasada sprawdza się w przypadku kampanii CBO. Bez niej nie przetestujesz niczego obiektywnie, a wynik najprawdopodobniej nie będzie najlepszy.

Praca z danymi analitycznymi FB  

Dane z Facebook Analytics pomogły mu stworzyć bardzo dokładne grupy odbiorców do retargetingu. Na przykład, grupy osób, które:

  • Dodano do koszyka więcej niż 2 razy;
  • Obejrzał kartę produktu 7+ razy;
  • Dodano informacje rozliczeniowe 2 razy;
  • Wyświetlenie strony sprzedaży ponad 20 razy.

Te grupy odbiorców zapewniły dobry zwrot z inwestycji w reklamę w tym projekcie i wycisnęły maksimum z retargetingu.

Płynne Skalowanie

W tym projekcie Max zostawił 30% budżetu na testy, a 70% na skalowanie.

Gdy tylko zauważył, które grupy odbiorców generują największą sprzedaż i przychody, zwiększył budżet do 30-40% dziennie w stosunku do pierwotnych założeń.

Mark płynnie skalował kampanie, ponieważ algorytm Facebooka potrzebuje czasu, aby nauczyć się odbiorców. Nie wie jeszcze, komu pokazywać reklamy (bo faza uczenia się), i robi to wszystkim, a wtedy cena za efekt będzie niebotycznie wysoka. Dlatego trzeba wyjść z fazy uczenia się i skalować powoli. W przeciwnym razie wszystko może się zepsuć.

Monetyzacja Poprzednich Klientów

Lejek nie będzie kompletny, jeśli nie będzie miał charakteru cyklicznego. Możesz wykorzystać wgraną listę kupujących z ostatnich dwóch lat lub jednego roku i uruchomić na niej katalog z towarami sezonowymi lub z 20 najlepszymi produktami z ostatnich dwóch miesięcy.

Publiczność jest cenna, zwłaszcza jeśli na stronie jest duży ruch. Wykorzystaj optymalizację pod kątem zasięgu, ponieważ odbiorcami są już kupujący.

W katalogu do cross-sellingu i up-sellingu możesz wykorzystać wszystkie produkty, tworzyć własne katalogi z nowymi produktami lub najlepiej sprzedającymi się.

Podsumowanie Działań

W tym studium przypadku widzimy, jak Max zamienia nierentowne konto reklamowe swojego klienta w rentowne, i to na ogromną skalę. Aby osiągnąć przychód w wysokości 104 339 USD przy ROAS na poziomie 7,3, Max zastosował następujące kluczowe zmiany:

  • Właściwa struktura retargetingu;
  • Oddzielna komunikacja na każdym etapie;
  • Kompetentne skalowanie;
  • Hiper segmentacja;
  • Prawidłowa struktura prospectingu z CBO;
  • Wykorzystanie recyklingu podróży klienta;
  • Wyciśnięcie maksimum z retargetingu i skupienie się na nim;
  • Dobre kreacje i właściwe podejście do testowania.
Co sądzisz o artykule