2.1→4.3 ROAS, łącznie

Sytuacja

Amerykańska marka odzieży damskiej z przychodem około 60 tys. $ miesięcznie przestała rosnąć. ROAS w Meta spadał przez trzy kolejne kwartały, choć wydatki reklamowe pozostawały na stałym poziomie. Przez konto przewinęły się już dwie agencje — każda dokładała kampanie, żadna niczego nie usuwała. W momencie audytu trzydzieści jeden kampanii konkurowało o tę samą grupę odbiorców bez spójnej struktury.

Diagnoza

• Konto było odcięte od sygnału: wolumen konwersji rozproszył się na tyle zestawów reklam, że żaden nie wychodził z fazy uczenia.
• Śledzenie oparte wyłącznie na pikselu traciło po iOS mniej więcej jedną trzecią konwersji, więc algorytm optymalizował na niepełnych danych.
• Kreacje po cichu się zmęczyły: trzy najlepsze reklamy miały ponad pięć miesięcy, a ich CPM-y wzrosły o 40%.

Zbudowany system

Skonsolidowaliśmy trzydzieści jeden kampanii do trzech, każda ze zdefiniowaną rolą: prospecting, retargeting i retencja. Conversions API zostało przebudowane z deduplikacją zdarzeń, co przywróciło utraconą jedną trzecią sygnału. Ruszył tygodniowy rytm kreacji — nowe koncepty testowane przeciw kontrolom, zwycięzcy generujący warianty, wszystko wycofywane planowo przed zmęczeniem.

Skalowanie podlegało regułom, nie nastrojom: podwyżki budżetu były powiązane z pułapem łącznego CPA wyprowadzonym z rzeczywistych marż marki i co tydzień weryfikowane względem przychodu uzgadnianego w warstwie analitycznej.

Wyniki

Łączny ROAS podwoił się w siedem miesięcy, a miesięczny przychód z kanałów płatnych wzrósł ponad dwukrotnie. Struktura wytrzymała dwa kolejne etapy skalowania bez resetowania fazy uczenia.

Przed / Po

Case studies są zanonimizowane w celu ochrony poufności klientów. Wskaźniki odzwierciedlają rzeczywiste wyniki kont w podanych okresach.