CASE STUDY
Niche: Home & Garden
Period: 13.11.2020-15.11.2020 [Black Friday]
Goal: Non-Specific
Campaign Optimization: Conversions*
Conversion Event: Purchase**
Am folosit Campaign Budget Optimisation (CBO)***
Dăm startul unei noi serii de conținut în universul LeadLion de Performance Marketing. Vrem să discutăm cât se poate de aplicat pe exemple concrete implementate de noi, așa că deschidem cu un Case Study recent. În prim-plan avem o strategie simplă, dar foarte eficientă pentru evenimente importante de ecommerce, ca Black Friday, de exemplu.
Clientul se regăsește în nișa de Home & Garden și a venit către noi cu un brief de campanie de Black Friday care să dureze 3 zile intense, de pe 13 pe 15 noiembrie. Nu am primit un scop specific din partea clientului, dar am știut că va trebui să aducem cele mai bune rezultate în bugetul specificat de client. Bugetul total a fost de 3000 de lei pentru cele 3 zile de sales. Merită menționat că acest budget este împărțit 50/50 pentru Facebook și Google. Iar split-ul pe platforme revine la 1500 de lei Facebook & 1500 de lei Google, adică 500 lei/zi.
Cu un buget stabilit și durata campaniei setată, precum și reducerile oferite de client asociate gamelor de produse promovate, a venit rândul strategiei.
Strategia noastră
Am decis să utilizăm o strategie foarte simplă deoarece experiența ne arată că acestea tind să funcționeze cel mai bine.
Am început prin a segmenta audiența totală, astfel:
- Clienți Existenți;
- Warm Traffic, excluzând cumpărătorii de pe pixelul Facebook;
- Cold Traffic (oameni care nu au mai interacționat cu brandul până acum).
În pasul următor, ne dorim să conturăm maniera prin care îi targetăm pe fiecare în parte.
- Pentru clienții existenți, ne-am decis să setăm o campanie de e-mailing, deoarece avem deja datele lor înscrise în baza de date (nume-prenume, email, etc). În felul acesta, nu trebuie să consumăm din buget pentru a le comunica promoția, maximizând ROI-ul nostru.
- Pentru Remarketing, am creat din timp audiențe custom și le-am împărțit în felul următor:
- Vizitatorii categoriilor de produse din site;
- Facebook Engagement;
- View Content (Vizionări de conținut);
- Add To Carts (Adaugări în coș);
- Purchase (Achiziții).
Le-am segmentat în felul următor:
Am grupat Vizitatorii Categoriilor împreună cu Audiența de Facebook Engagement și am exclus Audiența de Vizionări de Conținut. Am luat această decizie pentru că ne-am propus ca reclama să ajungă doar la acești oameni care nu au vizionat un produs specific, dar au interacționat într-un mod sau altul cu brand-ul nostru.
ATC-PUR: Am targetat doar persoanele care au adăugat produse în coș, dar nu au finalizat achiziția. Acest segment de trafic se consideră mai warm decât restul.
VC-ATC: Această audiență este alcătuită din toate persoanele care au vizionat un produs de pe website, dar nu au adăugat un produs în coș.
Rezultatele acestei campanii sunt:
În aceste 3 zile de reduceri intense, am investit 875.29 lei, cu un ROAS (Return on Adspend) de 54.91 și am reușit să vindem în total 48,064.60 lei.
- Campania de Cold Traffic a avut ca idee strategică să beneficiem de pe seama interesului crescut pentru shopping al potențialilor clienți în luna noiembrie și să aducem trafic nou pe site-ul nostru, pe care vom putea să îl retargetăm în lunile următoare.
Structura campaniei a arătat așa:
Am folosit audiențe de Lookalike pentru View Content și AddToCart, deoarece pentru aceste 2 audiențe aveam suficiente date pe pixel, astfel încât să avem un Lookalike cât mai puternic. În același timp, aceste 2 audiențe sunt destul de jos în funnel-ul nostru de vânzări, însemnând că sunt foarte aproape de achiziție. Dacă am fi avut un buget mai generos pentru această campanie, am fi putut testa mult mai multe audiențe și să atingem o expunere și mai mare.
Din aceste audiențe, am exclus toți cumpărătorii din ultimele 180 de zile, dar și audiența de ViewContent din ultimele 30 de zile. Am luat această decizie, deoarece scopul era să ajungem la un trafic nou, care nu a mai avut niciun fel de altă interacțiune cu brand-ul.
Așa cum am prevăzut, rezultatele nu au fost la fel de spectaculoase ca cele obținute în campania de Remarketing. Dar eforturile noastre au fost profitabile.
Au fost investiți 905,10 de lei, cu un ROAS de 8.21 și s-au făcut vânzări de 7,430.85 lei în aceste 3 zile.
Per total, rezultatele pentru Facebook arată așa:
Investiție totală: 1,780.39 lei
Valoarea totală a vânzărilor: 55,495.45 lei
ROAS total: 31,37
*Am optimizat pentru Conversii deoarece acestea au fost cele mai importante pentru clientul nostru. Facebook este un tool foarte bun pe genul acesta de rezultate și ne ajută să le obținem. Dacă în schimb, am fi optimizat pentru Trafic de exemplu, nu am fi avut aceleași rezultate, deoarece Facebook ne-ar fi oferit Trafic care nu ar fi fost atât de calificat încât să achiziționeze un produs.
**Acesta este event-ul pentru care noi vrem să optimizăm la nivelul de AdSet. Ne interesează Acizhițiile și doar atât. Asta ne dorim și vrem ca Facebook să ne ofere acest rezultat.
***Am ales Campaign Budget Optimization pentru că aveam suficiente date în cont încât să ne asigurăm că Facebook va face o decizie cât mai corectă în a aloca bugetul acolo unde știe că poate să ne ofere cele mai multe vânzări, la cel mai mic cost. Totuși am preluat controlul și am adăugat un Minimum Spend Limit la fiecare Adset. Acest lucru ne-a garantat că fiecare Adset va consuma cel puțin 40 de lei. Restul bugetului va fi alocat de Facebook așa cum consideră algoritmul că e cel mai eficient. În acest mod am dat o șansă egală fiecărui Adset în a consuma cel puțin 40 de lei.
Mențiune importantă: Campania de Google Ads a fost bazată pe aceeași strategie.
Cumulate, eforturile noastre au avut ca rezultate:
Vânzări de 145,225.40 de lei
Conversion Rate: 2,71%
AOV: 628,68
Tranzacții: 231
Dar cel mai important rezultat este că avem un client mulțumit, căruia de-abia așteptăm să îi creionăm și implementăm strategii noi de succes. Sperăm că vi s-a părut interesant acest prim Case Study și fiți cu ochii pe noi pentru alte exemple de best practice LeadLion.
BOGDAN – Facebook Ads Specialist
