Nasza agencja specjalizuje się w optymalizacji kampanii Meta Ads, a to case study pokazuje, jak udało nam się znacząco poprawić ROAS oraz efektywność działań reklamowych dla firmy z branży e-commerce. Dzięki strategicznej reorganizacji kampanii i skoncentrowaniu się na jakości ruchu, osiągnęliśmy imponujące rezultaty – w tym wzrost ROAS o 88% oraz redukcję kosztów reklamowych o 50%.
Z tego artykułu dowiesz się:
- Jak przeprowadziliśmy segmentację odbiorców w kampaniach Meta Ads,
- W jaki sposób poprawiliśmy współczynnik konwersji,
- Jakie działania pozwoliły zwiększyć efektywność reklam przy jednoczesnym obniżeniu kosztów.
Cele współpracy
Głównym celem projektu było zwiększenie efektywności kampanii Meta Ads poprzez:
- Zwiększenie ROAS (Return on Ad Spend) dzięki lepszej segmentacji odbiorców,
- Poprawę jakości ruchu, zamiast skupiania się na jego ilości,
- Uszczelnienie lejka sprzedażowego dzięki precyzyjnej segmentacji zimnego i ciepłego ruchu,
- Wprowadzenie systemu przejrzystego monitorowania wyników kampanii.
Główne wyzwania
Podczas realizacji projektu zidentyfikowaliśmy następujące wyzwania:
- Reorganizacja struktury kampanii Meta Ads w celu poprawy ich efektywności.
- Wdrożenie precyzyjnego systemu monitorowania konwersji dla różnych grup odbiorców.
- Optymalizacja budżetu reklamowego przy jednoczesnym utrzymaniu stabilnego poziomu sprzedaży.
- Segmentacja użytkowników na podstawie ich zachowań zakupowych i zaangażowania.
Stan wyjściowy
Przed rozpoczęciem optymalizacji kampanie klienta generowały następujące wyniki:
- ROAS: 2,74
- Unikatowy CTR (kliknięcia linku): 3,40%
- Współczynnik konwersji: 1,02%
- Wydana kwota: 27 171,44 zł
- Przychód: 74 552,27 zł
Obszary do optymalizacji:
- Brak segmentacji zimnego i ciepłego ruchu.
- Skupienie na ilości ruchu zamiast jego jakości.
- Potrzeba poprawy współczynnika konwersji i efektywności budżetu reklamowego.

Nasza strategia optymalizacji kampanii Meta Ads

Po analizie sytuacji wyjściowej stworzyliśmy strategię opartą na trzech kluczowych filarach:
1. Precyzyjna segmentacja odbiorców
Naszym celem było dotarcie do odpowiednich użytkowników w odpowiednich momentach. Oto, co wdrożyliśmy:
- Utworzenie szczegółowych person zakupowych.
- Segmentacja odbiorców według ich zachowań, takich jak przeglądanie produktów czy porzucenie koszyka.
- Wykorzystanie list Lookalike Audiences (LAL) bazujących na danych o najlepszych klientach.
- Implementacja zaawansowanego remarketingu z różnymi okresami aktywności, dostosowanego do etapów lejka sprzedażowego.
2. Optymalizacja ścieżki zakupowej
Poprawiliśmy efektywność ścieżki zakupowej poprzez:
- Wdrożenie zaawansowanego śledzenia konwersji, co pozwoliło lepiej analizować dane i podejmować trafniejsze decyzje.
- Optymalizację kampanii pod kątem wartości koszyka – promując produkty generujące wyższy zysk.
- Testowanie różnych wersji lejka zakupowego, aby zmaksymalizować konwersję na każdym etapie.
- Dostosowanie komunikatów reklamowych do potrzeb odbiorców, uwzględniając etap ich zaangażowania.
3. System ciągłego rozwoju kampanii
Efektywność kampanii była stale monitorowana i optymalizowana. Wprowadziliśmy:
- Regularne testy A/B, aby porównać różne kreacje reklamowe i wybrać te najbardziej efektywne.
- Cotygodniową optymalizację budżetów, alokując środki na najbardziej dochodowe grupy odbiorców.
- Szybką reakcję na zmiany w wynikach, co pozwoliło dynamicznie dostosowywać strategię do bieżących trendów i wyników.
Proces wdrożenia
Nasza strategia została wdrożona w sposób systematyczny:
Tydzień 1: Audyt i przygotowanie
- Analiza dotychczasowej struktury kampanii i źródeł ruchu.
- Przygotowanie nowego podziału na szczelny zimny i ciepły ruch.
- Konfiguracja zaawansowanego śledzenia konwersji.
Tydzień 2-3: Reorganizacja kampanii
- Wdrożenie nowej struktury z podziałem na szczelne grupy odbiorców (ciepłe i zimne).
- Optymalizacja budżetów dla różnych segmentów.
- Monitoring pierwszych wyników i szybkie korekty.
Miesiąc 2: Pierwsza optymalizacja
- Optymalizacja budżetu w oparciu o wyniki.
- Poprawa ROAS z 2,74 do 4,10.
- Zwiększenie współczynnika konwersji o 107,8%.

Miesiąc 3: Dalsza optymalizacja i stabilizacja
- Redukcja wydatków na mniej efektywne działania.
- ROAS wzrósł do 5,17 (wzrost o 88,7% w porównaniu do miesiąca początkowego).

Rezultaty optymalizacji kampanii Meta Ads
Podsumowując, wdrożenie strategii pozwoliło osiągnąć:
- Wzrost ROAS z 2,74 do 5,17 (+88,7%).
- Wzrost współczynnika konwersji z 1,02% do 2,80% (+174,5%).
- Redukcję kosztów o 50%, z 27 171,44 zł do 13 554,54 zł.
- Stabilne przychody (spadek o jedyne 6% mimo zmniejszenia budżetu o połowę).
Dzięki temu każda złotówka wydana na reklamę generowała o 2,43 zł więcej przychodu.
Warto wspomnieć, że w kolejnym miesiącu (listopad) ROAS wzrósł do 6,17, jednak ze względu na okres Black Friday i wzmożony ruch zakupowy, nie włączamy tych wyników do głównego case study. Zależy nam na pokazaniu realnych rezultatów osiąganych w standardowych warunkach rynkowych.

Czego się możesz nauczyć z tego case study?
- Segmentacja zimnego i ciepłego ruchu: Znalezienie złotego środka między precyzją a skalą pozwoliło poprawić efektywność kampanii.
- Proste kreacje reklamowe działały najlepiej: Użytkownicy w tym przypadku lepiej reagują na jasny i bezpośredni przekaz niż na skomplikowane kreacje lifestyle’owe. Widać to na wykresie z unikatowym CTR linku, że jak się zorientowaliśmy, co działa, a co nie, to CTR poszybował w górę w już jakościowej grupie odbiorców.
- Optymalizacja budżetu: Redukcja kosztów nie oznacza spadku efektywności, jeśli środki są właściwie alokowane.

Podsumowanie
Optymalizacja kampanii Meta Ads to proces, który wymaga precyzyjnej analizy, testowania i ciągłego monitorowania wyników. Nasze działania pokazują, że koncentrując się na jakości ruchu, można znacząco zwiększyć efektywność reklam i obniżyć koszty.

Jeśli chcesz osiągnąć podobne rezultaty, skontaktuj się z nami – pomożemy Ci zoptymalizować Twoje kampanie reklamowe.