700
Zamówień miesięcznie
Skala sprzedaży osiągana dzięki rentownym, uporządkowanym kampaniom.
Case study · Google Ads + Performance Max
Sklep odzieżowy
Sklep odzieżowy
ROAS do 1600%.
Najważniejsze wyniki
Trendy rynkowe zamienione w rentowne skalowanie.
Jak zbudowaliśmy od zera konto reklamowe, zebraliśmy dane, pogrupowaliśmy szeroki asortyment i dostosowaliśmy budżety do trendów sezonowych w branży fashion.
Reklamy Google Ads zostały dopasowane do zmian popytu. Po sześciu miesiącach wszystkie kampanie były rentowne, a ROAS utrzymywał się w przedziale 1200–1600%.
1600%
ROAS kampanii P-Max
Stabilny wynik przy relatywnie niskim koszcie pozyskania klienta.
+55 PLN
Do wartości koszyka
Wyższa średnia wartość pojedynczego zamówienia.
Krok 1 · sytuacja wyjściowa
Rozpoznawalna marka, nowy kanał sprzedaży.
Firma z branży fashion prowadziła jednocześnie sprzedaż detaliczną i produkcję całego asortymentu.
Dzięki świetnie prowadzonym przez właścicieli kontom w social mediach marka była już rozpoznawalna na rynku i posiadała stałe grono klientów czekających na nowości. Google Ads był jednak nowym kanałem: konto nie miało historii ani danych, asortyment był szeroki, ceny wysokie, a grupa odbiorców zawężona do kobiet.
Cele
- Kompleksowe prowadzenie kampanii Google Ads wraz z jej rentownym skalowaniem.
Wyzwania
- Duża konkurencja.
- Wysoka cena produktów.
- Zawężone grono odbiorców — asortyment dla kobiet.
- Brak danych sprzedażowych Google Analytics.
Krok 2 · wdrożenie i optymalizacja
Dane, segmentacja i Performance Max.
Ponieważ konto reklamowe nie miało historii, najpierw zbudowaliśmy fundament danych. Dopiero później uruchomiliśmy najbardziej skuteczny model i zaczęliśmy skalowanie.
Branża, grupa docelowa i strona
Rozpoczynając pracę nad kampanią, przeprowadziliśmy dokładną analizę branży i grupy docelowej z wykorzystaniem autorskiej aplikacji Promo-AI. Analizie została poddana także strona klienta, gdzie zleciliśmy istotne zmiany mogące mieć wpływ na konwersję.
Sprawdziliśmy
- Liczbę wyszukiwań.
- Najlepiej konwertujące słowa kluczowe.
- Grupy docelowe i przewidywany koszt CPC.
- Frazy, na które najczęściej wyświetla się konkurencja.
Cel analizy
Skonfigurować nowe konto bez niepotrzebnego przepalania budżetu na zbędne testy.
Zbieranie danych i podział asortymentu
Klient wcześniej nie promował sklepu przez Google Ads, dlatego założyliśmy nowe konto bez historii. Zbieranie danych potrzebnych jako paliwo dla Performance Max rozpoczęliśmy od reklamy z docelowym ROAS.
Struktura produktów
- Pogrupowanie szerokiego asortymentu.
- Promowanie grup produktów w oddzielnych kampaniach.
- Ręczne ustawienie precyzyjnych grup docelowych.
Rezultat etapu
Duża liczba konwersji w każdej kampanii pozwoliła przejść do najbardziej skutecznego modelu reklamy — Performance Max.
Budżet dopasowany do trendów
Pogrupowanie asortymentu pozwoliło optymalizować kampanie zależnie od aktualnego popytu i informacji przekazywanych przez właścicieli firmy.
Przykład sezonowy
W okresie letnim zwiększyliśmy budżet kampanii promujących m.in. stroje kąpielowe.
Zasada
Budżet był korygowany tam, gdzie dane oraz wiedza właścicieli wskazywały rosnący popyt na konkretny asortyment.
Krok 3 · podsumowanie
Efekty współpracy.
Po 6 miesiącach współpracy wszystkie kampanie były rentowne i osiągały ROAS na poziomie 1200–1600%.
Skala sprzedaży
700 zamówień miesięcznie
Konto zbudowane bez wcześniejszej historii zaczęło regularnie generować dużą liczbę transakcji.
Reakcja na popyt
Korekty budżetu we właściwym momencie
Obserwując trendy i korzystając z danych właścicieli o rosnącym popycie, wprowadzaliśmy korekty budżetów poszczególnych kampanii.
Kluczowe połączenie
Dane + segmentacja + sezonowość
Produkty pogrupowane według roli, precyzyjne grupy docelowe i budżet reagujący na trendy pozwoliły utrzymać wysoką rentowność przy skalowaniu.
Chcesz rentownie skalować sklep mimo dużej konkurencji, sezonowości i szerokiego asortymentu? Sprawdźmy dane, strukturę kampanii oraz możliwości wzrostu wartości koszyka.