ROAS 867% за перший місяць для магазину іграшок | Meta ADS
Реклама у соціальних медіа
Точка А (з чим прийшов клієнт)
До початку роботи клієнт самостійно запускав рекламу через кнопку, переважно використовуючи просування дописів для підтримання активності сторінки. Системна стратегія просування, робота з різними етапами воронки продажів та оптимізація рекламних кампаній під бізнес-цілі були відсутні. Через це реклама не використовувала весь свій потенціал для стабільного залучення нових клієнтів
Точка Б за перший місяць роботи (чого ми досягли)
- Загальний дохід (цінність конверсій): 21 558,08 $
- Рекламний бюджет: 2 486,39 $
- К-ть покупок: 551
- ROAS (окупність): 867%
Як ми це зробили? Стратегія запуску
Оскільки клієнт вже запускав рекламу самостійно, першим етапом ми провели **аудит рекламного кабінету**, проаналізували попередні кампанії та оцінили **коректність налаштування** системи аналітики. Основною проблемою було те, що реклама запускалася переважно через просування дописів, без чіткої стратегії та оптимізації під бізнес-результат.
Ми налаштували **Meta Pixel** та відстеження ключових конверсій на сайті, що дозволило алгоритмам Meta оптимізувати рекламні кампанії не за охопленнями чи переходами, а за **реальними цільовими діями** **користувачів**.
Після цього проаналізували асортимент, визначили **товари-бестселери** та саме з них розпочали тестування рекламних кампаній, адже вони вже мали підтверджений попит і **найвищий потенціал** для отримання швидких результатів.
Паралельно було розроблено **структуру рекламного акаунта** із розподілом кампаній **за етапами воронки продажів**: окремо для залучення нової аудиторії, ретаргетингу та повторної взаємодії з потенційними клієнтами. Це дозволило ефективніше використовувати рекламний бюджет і працювати з аудиторією залежно від рівня її зацікавленості.
Для зручності аналізу результатів і постійного контролю ефективності реклами ми також підготували **інтерактивний дашборд** із ключовими показниками, графіками та лініями трендів. Завдяки цьому клієнт отримав можливість у будь-який момент відстежувати динаміку рекламних кампаній, оцінювати їхню ефективність та приймати рішення на основі актуальних даних.
На скріншотах наведена динаміка змін впродовж місяця в автоматичному звіті Looker (який ми безкоштовно налаштовуємо для своїх клієнтів, і який тягне автоматично данні з кабінету в реальному часі)
Складнощі, з якими ми стикнулись
**Проблема 1: Відсутність зрозумілої аналітики для прийняття рішень**
Клієнт не мав можливості оперативно оцінювати ефективність реклами та розуміти, які кампанії чи товари чи приносять найбільший результат. Це ускладнювало своєчасну оптимізацію та масштабування рекламного бюджету
Рішення:
Ми впровадили систему регулярної аналітики: створили інтерактивний дашборд із ключовими показниками, налаштували деталізований аналіз ефективності кампаній і товарних позицій. Завдяки цьому всі рішення щодо оптимізації бюджету та масштабування приймалися на основі даних, а не припущень
**Проблема 2: Нерівномірна ефективність різних категорій товарів**
Під час запуску стало зрозуміло, що не всі товари однаково добре реагують на рекламу. Частина позицій мала низький попит, що негативно впливало на загальні показники окупності рекламного бюджету
Рішення:
Ми регулярно аналізували результати кожної рекламної кампанії та окремих товарів, поступово перерозподіляючи бюджет на найефективніші позиції. Неефективні кампанії вимикалися або доопрацьовувалися, а бюджет спрямовувався на товари з найвищим ROAS. Такий підхід дозволив підвищити загальну рентабельність реклами та забезпечити стабільне масштабування результатів
До початку роботи клієнт самостійно запускав рекламу через кнопку, переважно використовуючи просування дописів для підтримання активності сторінки. Системна стратегія просування, робота з різними етапами воронки продажів та оптимізація рекламних кампаній під бізнес-цілі були відсутні. Через це реклама не використовувала весь свій потенціал для стабільного залучення нових клієнтів
Точка Б за перший місяць роботи (чого ми досягли)
- Загальний дохід (цінність конверсій): 21 558,08 $
- Рекламний бюджет: 2 486,39 $
- К-ть покупок: 551
- ROAS (окупність): 867%
Як ми це зробили? Стратегія запуску
Оскільки клієнт вже запускав рекламу самостійно, першим етапом ми провели **аудит рекламного кабінету**, проаналізували попередні кампанії та оцінили **коректність налаштування** системи аналітики. Основною проблемою було те, що реклама запускалася переважно через просування дописів, без чіткої стратегії та оптимізації під бізнес-результат.
Ми налаштували **Meta Pixel** та відстеження ключових конверсій на сайті, що дозволило алгоритмам Meta оптимізувати рекламні кампанії не за охопленнями чи переходами, а за **реальними цільовими діями** **користувачів**.
Після цього проаналізували асортимент, визначили **товари-бестселери** та саме з них розпочали тестування рекламних кампаній, адже вони вже мали підтверджений попит і **найвищий потенціал** для отримання швидких результатів.
Паралельно було розроблено **структуру рекламного акаунта** із розподілом кампаній **за етапами воронки продажів**: окремо для залучення нової аудиторії, ретаргетингу та повторної взаємодії з потенційними клієнтами. Це дозволило ефективніше використовувати рекламний бюджет і працювати з аудиторією залежно від рівня її зацікавленості.
Для зручності аналізу результатів і постійного контролю ефективності реклами ми також підготували **інтерактивний дашборд** із ключовими показниками, графіками та лініями трендів. Завдяки цьому клієнт отримав можливість у будь-який момент відстежувати динаміку рекламних кампаній, оцінювати їхню ефективність та приймати рішення на основі актуальних даних.
На скріншотах наведена динаміка змін впродовж місяця в автоматичному звіті Looker (який ми безкоштовно налаштовуємо для своїх клієнтів, і який тягне автоматично данні з кабінету в реальному часі)
Складнощі, з якими ми стикнулись
**Проблема 1: Відсутність зрозумілої аналітики для прийняття рішень**
Клієнт не мав можливості оперативно оцінювати ефективність реклами та розуміти, які кампанії чи товари чи приносять найбільший результат. Це ускладнювало своєчасну оптимізацію та масштабування рекламного бюджету
Рішення:
Ми впровадили систему регулярної аналітики: створили інтерактивний дашборд із ключовими показниками, налаштували деталізований аналіз ефективності кампаній і товарних позицій. Завдяки цьому всі рішення щодо оптимізації бюджету та масштабування приймалися на основі даних, а не припущень
**Проблема 2: Нерівномірна ефективність різних категорій товарів**
Під час запуску стало зрозуміло, що не всі товари однаково добре реагують на рекламу. Частина позицій мала низький попит, що негативно впливало на загальні показники окупності рекламного бюджету
Рішення:
Ми регулярно аналізували результати кожної рекламної кампанії та окремих товарів, поступово перерозподіляючи бюджет на найефективніші позиції. Неефективні кампанії вимикалися або доопрацьовувалися, а бюджет спрямовувався на товари з найвищим ROAS. Такий підхід дозволив підвищити загальну рентабельність реклами та забезпечити стабільне масштабування результатів