31 março 2022 0 169

US $104 000 Com um Retorno de 7,3x em Investimento de Anúncios no Facebook

Hoje estamos compartilhando um estudo de caso de marketing do Facebook de Max Berezovskiy, CEO da agência ScaleX. Nesse caso, ele conseguiu gerar uma receita total de US $104 339 para um cliente, gastando apenas US $14 743 em anúncios em apenas 30 dias.

Leia para entender as estratégias e abordagens que ele usou para alcançar os resultados desta campanha.

Breves Detalhes da Campanha

  • Nicho: Loja de roupas para mulheres
  • Mercado: EUA
  • Receita: US $104 339
  • Gastos com anúncios: US $14 743
  • ROAS: 7,3
  • Período: 1º de Dezembro a 31 de Dezembro de 2020


Problemas do Cliente

  • Campanha de prospecção não lucrativa;
  • Sistema de retargeting ilógico e horrível;
  • Não alterou as comunicações no retargeting no tempo (rebaixamento de ações quando comparado com a frequência);
  • A sobreposição massiva entre o público ativo (às vezes chega a 55-65%);
  • Cada teste de escalação deu errado (redução do ROAS e aumento do CPA).


Principais Objetivos do Cliente

  • Aumentar as vendas;
  • Aumentar a rentabilidade do site;
  • Escalar e atingir um ROAS mínimo 3.0.

A primeira coisa que Max fez foi criar a estrutura de retargeting certa e públicos semelhantes de 1% e 1-3%. Esses públicos foram baseados em compradores nos últimos 60 dias (eram mais de 1 500).

Em seguida, ele criou uma estrutura de retargeting competente para as campanhas.

Estrutura de Retargeting Competente

Para não abrir mão de clientes que quase compraram, Max construiu um funil completo, que consistiu nas seguintes etapas:

  • Quem interagiu com a página Instagram/FB da marca nos últimos 0-7 e 0-14 dias;
  • Em seguida, visualizou o cartão do produto nos dias 0-7 e 0-14 anteriores;
  • Em seguida, adicionei ao carrinho nos últimos 0-7 e 0-14 dias;
  • Em seguida, adicionou suas informações de pagamento nos últimos 0-7 e 0-14 dias.

O princípio do retargeting é configurar e construir uma comunicação separada para cada etapa do funil.

Não se esqueça de alterar a otimização, dependendo da etapa do funil — quanto menor o estágio, menor a otimização.

Max então alocou 25-30% do orçamento principal para retargeting.

Ele pegou os dados sobre o prazo de retargeting da análise de Cohorts, que é encontrada no Facebook anlytics. O princípio da análise de Cohorts é entender quantos dias o usuário precisa desde o momento da primeira interação até a compra.

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Os primeiros sete dias deste projeto foram a porcentagem mais significativa de retorno dos usuários, e 7-14 foi duas vezes menor. Portanto, a análise de cohort fornece informações completas sobre o período de tempo.

Criativos Usados

Max testou campanhas com um catálogo regular, carrosséis e vídeos. Ele fez de forma que cada slide mostrasse o produto de 3-4 lados nos modelos (colagem) para o carrossel.

Os vídeos eram de 10-15 segundos e filmados cada um em um local e modelos diferentes.

As combinações com melhor desempenho foram catálogos com anúncios em vídeo em campanhas de prospecção. As colagens tiveram um bom desempenho no retargeting do público engajado (MOF).

No carrossel, Max promoveu os mais vendidos, novidades e produtos de diversas categorias. Ele testou de quatro à cinco anúncios com diferentes cópias, colagens e vídeos com produtos em um grupo de anúncios. Para MOF (VC) e BOF, ele usou DPA.

Cópias de Anúncios

Max usou cópias curtas para os anúncios porque as pessoas não gostam de ler muito em geral. É por isso que ele não fez textos maciços. Ele preferiu usar cópias de anúncios de 3-5 frases. Ele também utilizou cópias muito personalizadas e às vezes engraçadas, especialmente para o BOF.

Max colocou ofertas especiais para o BOF (descontos mais) e teste simultaneamente sem ofertas. Com uma oferta especial, BOF funciona melhor.

Selecionando Objetivos e Testando

A primeira coisa a ser definida é o objetivo. Para teste, Max escolheu o alvo: Vendas de Catálogo para retargeting e Conversões para prospecção.

Ele então testou diferentes públicos, que incluem: público amplo, públicos semelhantes 1%, 1-3%, interesses com descontos e com roupas, vestidos e etc.

Públicos semelhantes 1% e 1-3% foram baseados em compradores. Max aceitou compradores nos últimos 60 dias. Ele não recomenda tirar compradores de um intervalo de tempo maior porque, muito provavelmente, essas pessoas já mudaram seus interesses e podem ter um público semelhante de qualidade inferior.

Para que isso funcione, as seguintes dicas do Max devem ser levadas em consideração:

  • A principal é que deve haver mais de 1.000 compradores para cada público semelhante.
  • Não se esqueça de verificar a sobreposição entre os públicos antes de lançar seu anúncio. Caso contrário, existe o risco de um custo mais alto do resultado, testes tendenciosos e custos de CPM mais altos devido à sobreposição de impressões.
  • Sempre faça a exclusão mútua ou agrupe públicos semelhantes. Além disso, exclua a fonte de público na qual o público semelhante se baseia e exclua o público semelhante ativo dos conjuntos de anúncios de prospecção para reduzir a sobreposição.

Neste projeto, a campanha com melhor desempenho foi o público semelhante 1%, 1-3% e o interesse: roupas e vestidos.

Ele então começou a escalá-los usando as abordagens que são discutidas abaixo.

Estrutura da Campanha Publicitária

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Neste projeto, Max utilizou CBO, exceto para a campanha de retargeting. Antes de trabalhar com a CBO, ele tentou colocar tudo em uma estrutura adequada.

Max separou as campanhas de interesse, comportamento, público amplo e público semelhante e as executou individualmente.

Este princípio funciona de mãos dadas com as campanhas CBO. Sem ele, você não testará nada objetivamente, e o resultado também provavelmente não será o melhor.

Trabalhando com Dados do FB Analytics

Os dados do Facebook analytics o ajudaram a criar públicos personalizados muito precisos para retargeting. Por exemplo, públicos de pessoas que:

  • Adicionado ao carrinho mais de 2 vezes;
  • Visualizou o cartão do produto mais de 7 vezes;
  • Adicionadas informações de cobrança 2 vezes;
  • Visualizou a página de vendas mais de 20 vezes.

Esses públicos deram um bom retorno sobre o investimento em publicidade deste projeto e extraíram o máximo do retargeting.

Escala Suave

Neste projeto, Max deixou 30% do orçamento para testes e 70% para escalação.

Assim que viu os públicos que mais geraram vendas e receita, ele aumentou o orçamento para 30-40% ao dia em relação aos números originais.

Mark escalou as campanhas sem problemas porque o algoritmo do Facebook leva tempo para conhecer o público. Ele ainda não sabe para quem exibir anúncios (porque está em fase de aprendizado), e faz isso para todos, e então o preço do resultado será altíssimo. Portanto, é necessário sair da fase de aprendizado e escalar lentamente. Caso contrário, tudo pode quebrar.

Monetização de Clientes Anteriores

O funil não estará completo se não for cíclico. Você pode usar uma lista carregada de compradores dos últimos dois anos ou um ano e lançar sobre eles um catálogo com produtos da temporada ou com os top 20 produtos dos dois meses anteriores.

A audiência é preciosa, especialmente se houver muito tráfego para o site. Use a otimização para alcance porque o público já é de compradores.

Em um catálogo para cross-selling e up-selling, você pode utilizar todos os produtos, criar catálogos personalizados com novos produtos ou best-sellers.

Resumo do que Foi Feito

Neste estudo de caso, vemos Max transformando uma conta de anúncios não lucrativa de seu cliente em uma lucrativa, em grande escala. Para atingir a receita de US $104 339 com um ROAS de 7,3, Max aplicou as seguintes alterações principais:

Fazendo um Vídeo do Youtube Sem Mostrar o Rosto com Mais de 10 000 Visualizações
  • Estrutura de retargeting correta;
  • Comunicação separada em cada etapa;
  • Escalação competente;
  • Hiper segmentação;
  • Estrutura correta de prospecção com CBO;
  • Utilizando a jornada do cliente de reciclagem;
  • Extraia o máximo do retargeting e concentre-se nele;
  • Bons criativos e abordagens de teste corretas.
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