Umów rozmowę → Umów rozmowę → Branża fashion. Wzrost wartości konwersji o 50% rok do roku w Meta Ads.
MUUV. oferuje odzież premium o minimalistycznym i nowoczesnym charakterze — od topów, sukienek i spodni, przez stroje kąpielowe i body, po balaklawy, biżuterię i obuwie. Marka stawia na wysoką jakość materiałów, funkcjonalność i ponadczasowe kroje. Ofertę kieruje do kobiet w wieku 25–40 lat, które śledzą trendy modowe i cenią minimalizm, wygodę oraz świadome wybory zakupowe.
Celem współpracy był rozwój sprzedaży i zwiększenie zwrotu z reklam. Po analizie konta zidentyfikowaliśmy trzy konkretne obszary, które trzeba było rozwiązać:
Pierwszym wyzwaniem po przejęciu konta było uporządkowanie analityki, która rejestrowała dane w sposób uniemożliwiający rzetelną ocenę wyników kampanii.
Kampanie nie miały odpowiednich wykluczeń, co uniemożliwiało precyzyjny podział ruchu według jego temperatury. Algorytm Meta skupiał się głównie na osobach z najwyższym prawdopodobieństwem konwersji.
Po uporządkowaniu analityki kolejnym wyzwaniem było zbudowanie struktury kampanii, która skuteczniej niż poprzednie kampanie skalowałaby sprzedaż i zwrot z wydatków reklamowych.
Sukces został osiągnięty dzięki działaniom prowadzonym wbrew standardowym rekomendacjom Meta. Zamiast kumulować ruch, prowadziliśmy precyzyjną segmentację, dzięki czemu skutecznie docieraliśmy do osób, które zostałyby pominięte przy domyślnych ustawieniach.
Zastosowanie wykluczeń w kampaniach pozwoliło wymusić na algorytmie Meta dotarcie do nowych grup odbiorców, a nie tylko do tych o najwyższym prawdopodobieństwie konwersji. To otworzyło drogę do realnego skalowania.
WykluczeniaPodział odbiorców na obszary miejskie i pozamiejskie pozwolił przetestować hipotezy dotyczące lokalizacji sprzedaży i odkryć nieoczywisty potencjał poza dużymi miastami.
Geo · HipotezyW miarę wzrostu wolumenu danych wprowadziliśmy segmentację odbiorców według okresów: 1–30, 31–60, 61–90, 90–180 oraz 180–365 dni. Pozwoliło to dotrzeć do osób, które nie wchodziły w interakcje z marką od miesięcy.
RetencjaPo uporządkowaniu analityki i wdrożeniu segmentacji ruchu konto zaczęło rosnąć w sposób kontrolowany. Sukces opierał się na precyzyjnych działaniach prowadzonych wbrew standardowym rekomendacjom Meta.
Działania prowadzone wbrew domyślnym rekomendacjom Meta. Zamiast kumulować ruch i polegać na automatyce, postawiliśmy na precyzyjną segmentację.
Pierwszym krokiem było naprawienie rejestracji danych. Bez rzetelnego pomiaru każda dalsza decyzja byłaby ślepa.
Zastosowanie wykluczeń pozwoliło wymusić na algorytmie Meta dotarcie do nowych grup odbiorców, a nie tylko do tych o najwyższym prawdopodobieństwie konwersji.
Podział odbiorców na obszary miejskie i pozamiejskie ujawnił, że regiony spoza dużych miast wygenerowały 18% całkowitego obrotu, z 60% wzrostem sprzedaży w ciągu pierwszych dwóch miesięcy.
Skierowanie reklam do osób, które nie wchodziły w interakcje z marką przez 2–3 miesiące, pozwoliło zaktywizować dodatkowe 100 tysięcy osób. Ta grupa wygenerowała ponad 8% całkowitego obrotu.
Dynamiczna kampania remarketingowa i dynamiczna kampania produktowa działały stale. Kampanie okresowe promowały dropy nowej kolekcji oraz wybrane kategorie produktów.
Jeśli rozpoznajesz tę sytuację — sprzedaż jest, ale algorytm Meta wraca do tych samych odbiorców, a skalowanie nie idzie — porozmawiajmy. Pierwsza rozmowa zajmuje 15-20 minut. Pytamy o Twój biznes, dotychczasowe doświadczenia z reklamą, sezonowość. Jeśli widzimy, że gramy do tej samej bramki, wracamy z propozycją.