Globální prodejce snížil plýtvání rozpočtem o 63% a zvýšil tržby díky chytřejší segmentaci produktů

Správa tisíců produktů v Performance Max často vede k nevyváženému rozdělení rozpočtu. Některé produkty spotřebují většinu nákladů, jiné se vůbec nepropagují a plýtvání roste. Ani rozšiřování kampaní ve vyhledávání bez ztráty kontroly není snadné.

Lze omezit plýtvání, pokrýt více produktů a efektivně rozvíjet Performance Max i vyhledávání? Jeden z našich klientů ukázal, že ano.

O klientovi

Klient patří mezi největší světové prodejce sportovního zboží. Navrhuje a prodává vybavení, oblečení a příslušenství pro desítky sportů. Provozuje kamenné prodejny i silnou e-commerce platformu. Kvůli širokému a rozmanitému katalogu jsou struktura kampaní a automatizace zásadní pro udržení výkonu při růstu.

Výzva

Podrobný audit v Product Analytics, zaměřený na data ze Shoppingu a Performance Max, odhalil strukturální nedostatky v rozdělení rozpočtu mezi produkty. Data ukázala:

• Malá část produktů spotřebovávala většinu rozpočtu
• Mnoho produktů se vůbec nepropagovalo
• Část propagovaných produktů nedosahovala cílového ROAS

To představovalo riziko. Rozpočet se soustředil na úzkou část katalogu, pokrytí produktů bylo nízké a další růst mohl snadno snížit efektivitu.

Cíl klienta byl jasný: zvýšit celkové tržby a rozšířit kampaně při zachování nebo zlepšení ROAS.

Bez změny struktury by růst jen prohloubil stávající neefektivitu.

Strategie: změnit strukturu Performance Max i vyhledávání

Řešením byla chytřejší segmentace a lepší rozdělení rozpočtu, nikoli samotné navýšení investic. Strategie stála na dvou hlavních pilířích:

1. Změna struktury Performance Max na úrovni produktů
2. Škálovatelné rozšíření kampaní ve vyhledávání

1/ Performance Max: chytřejší segmentace produktů podle ROAS

Účet původně obsahoval tři kampaně Performance Max rozdělené podle produktových kategorií. Tato jednoduchá struktura ale neodrážela skutečný výkon produktů.

Nový segmentační model vycházel z produktové strategie podle ROAS. Produkty rozdělil do jasných skupin podle ROAS a počtu kliknutí:

• Heroes: Produkty s vysokým počtem kliknutí, vysokým ROAS nebo strategickým významem
• Sidekicks: Produkty se středním počtem kliknutí a stabilním, zdravým ROAS
• Villains: Produkty s vysokou návštěvností, které nedosahují cílového ROAS
• Zombies: Několik kampaní pro nevýkonné nebo „mrtvé“ produkty, dále rozdělené podle počtu kliknutí a ROAS

Tato struktura zásadně změnila logiku rozpočtu. Rozdělení investic se začalo řídit výkonem jednotlivých produktů místo plošného přidělování Googlu napříč kategoriemi. Nevýkonné produkty zůstaly pod kontrolou. Ziskové produkty získaly větší viditelnost. Růst se stal předvídatelnějším.

Performance Max se pak bezpečně mírně rozšířil: náklady vzrostly o 7%, tržby o 15%.

Tržby rostly rychleji než náklady, takže rozšíření kampaní nesnížilo efektivitu.

2/ Rozšíření vyhledávání: další prostor pro růst

Zatímco Performance Max prošel optimalizací pomocí segmentace produktů podle ROAS, kampaně ve vyhledávání dostaly novou strukturu pro růst a širší pokrytí.

Kategoriové kampaně ve vyhledávání

Kampaně vznikly pro všechny strategicky důležité kategorie:

• Kategorie se automaticky získávaly ze sitemapy, aby bylo pokrytí úplné a přesné
• Neprioritní kategorie se vyloučily, aby struktura zůstala zaměřená na důležité oblasti
• Reklamy kategorií obsahovaly dynamické údaje, například počet produktů v kategorii a nejnižší cenu produktu
• Klíčová slova se generovala dynamicky podle názvu kategorie
• Další klíčová slova doplněná na základě SEO analýzy rozšířila pokrytí vyhledávacích dotazů

Zásah se tak výrazně rozšířil a zůstal pod kontrolou.

Produktové vyhledávání prostřednictvím DSA

Dynamické reklamy ve vyhledávání (DSA) pokryly hledání jednotlivých produktů. Místo ruční tvorby tisíců klíčových slov zajistila automatizace rozsáhlé pokrytí se zachováním sledování výkonu.

Obě strategie umožnily výrazně rozšířit kampaně ve vyhledávání, aniž by se zkomplikovala jejich správa. Výsledkem byl silný a kontrolovaný růst: náklady se zvýšily o 104% a tržby o 108%.

3/ Bonus: Data Scraper a propojení s chatbotem

Pro lepší zákaznickou zkušenost klient využil Dotidot ke sběru dat, která dosud ve feedech neměl. Získal podrobné produktové atributy, například hmotnost, velikost, způsob použití a další parametry či technické specifikace.

Obohacená data se exportovala do chatbota, který je nyní používá k doporučování relevantních produktů v reálném čase.

Tým klienta tak propojil výkonnostní marketing se zákaznickou podporou. Povedené propojení!