Seria przypadków: 488 170$ zysku w e-commerce

Krótko o trzech projektach. W każdym przypadku główne zapytanie klienta okazało się tylko częścią rzeczywistego obrazu.

Przypadek 1 — Marka odzieży premium (9 miesięcy). Zadanie: stabilny ROAS ≥ 3.5. Przeprowadziliśmy audyt kampanii, asortymentu, analityki Shopify i zachowań odbiorców. Usunęliśmy nierentowne połączenia, przebudowaliśmy lejek na trzech poziomach (TOF/MOF/BOF). Przy uruchomieniu jednej kolekcji — zero sprzedaży, w ciągu 72 godzin znaleźliśmy przyczynę i naprawiliśmy. Efekt: ROAS 5.66, przychód $131 368.

Przypadek 2 — Czarny Piątek (3,5 miesiąca). Jeszcze jedna marka odzieży designerskiej. Zgłosili się 12 dni przed BFCM, utracili dostęp do 80% danych historycznych. Uruchomiliśmy trzyetapową strategię: rozgrzewka, dociąganie, skalowanie. Dzienny budżet sięgał $1 200. Efekt: ROAS 10.56, przychód $204 351.

Przypadek 3 — Dostawa produktów (5,5 miesiąca). Producent z witryną i aplikacją. Część sprzedaży z reklamy nie była uwzględniana — aplikacja tworzyła martwą strefę w analityce. Przeprowadziliśmy testy, potwierdziliśmy hipotezę, zainicjowaliśmy wdrożenie AppsFlyer. Efekt: ROAS 5.3 (skorygowany ~8.0), przychód $152 452.

Łącznie w trzech projektach: przychód $488K+, budżet reklamowy $71K. Pełne wersje przypadków w linku ↓