Case Study
Kim jest klient?
Sklep internetowy prowadzący sprzedaż produktów w branży personalizowanych lampek oraz tablic ściennych. Firma od dłuższego czasu inwestowała w działania marketingowe online, jednak osiągane wyniki Google Ads nie były satysfakcjonujące w odniesieniu do ponoszonych kosztów.
Handel e-commerce – firma oferuje szeroką gamę produktów, kierowanych zarówno do klientów detalicznych, jak i B2B. Konkurencja w branży jest wysoka, a rynek dynamicznie reaguje na zmiany cen, dostępność asortymentu czy nowe rozwiązania marketingowe.
Wyzwania
Klient zgłosił się do nas z konkretnym problemem: niski zwrot z inwestycji (ROAS) w Google Ads oraz trudności w skalowaniu kampanii przy utrzymaniu odpowiedniego poziomu kosztu konwersji (CPA). Dotychczasowe metody optymalizacji, bazujące na ręcznym zarządzaniu stawkami i klasycznych kampaniach produktowych (PLA), nie przynosiły oczekiwanych rezultatów, szczególnie w sytuacji intensywnej knkurencji cenowej.
Zwiększenie liczby konwersji
bez radykalnego zwiększania budżetu.
Utrzymanie stałego kosztu konwersji (CPA)
pomimo rosnących kosztów kliknięć w branży.
Poprawa efektywności kampanii
dzięki zastosowaniu narzędzi AI i automatyzacji bidowania.
Rozwiązanie
Aby odpowiedzieć na powyższe wyzwania, zaproponowaliśmy kompleksowe wdrożenie sztucznej inteligencji i automatyzacji w Google Ads. Strategia obejmowała kilka kroków:
Audyt dotychczasowych kampanii
przeanalizowaliśmy słowa kluczowe, struktury grup reklam, reklamę produktową (PLA) i remarketing
Integracja narzędzi AI
skonfigurowaliśmy inteligentne strategie ustalania stawek (m.in. Target ROAS, Target CPA) oraz wdrożyliśmy dynamiczne reklamy w sieci wyszukiwania (DSA)
Optymalizacja feedu produktowego
wprowadziliśmy ustandaryzowane nazewnictwo produktów, tagi i atrybuty, aby AI mogło w pełni wykorzystać potencjał kampanii produktowych.
Zaawansowana analiza danych
zintegrowaliśmy Google Analytics i Google Ads z CRM klienta, aby lepiej mierzyć i optymalizować rentowność kampanii (m.in. marża, LTV klienta, całkowity koszt sprzedaży).
Ciągłe testy A/B
regularnie sprawdzaliśmy różne warianty treści reklam, grupy odbiorców i modele ustalania stawek, aby system AI mógł uczyć się i stale poprawiać efektywność.
Rezultaty
Wzrost ROAS o 75%
w ciągu pierwszych 3 miesięcy – dzięki inteligentnym strategiom ustalania stawek i optymalizacji feedu
Zwiększenie liczby konwersji o 60%
w porównaniu z wcześniejszymi okresami – skuteczna segmentacja i dynamiczne dopasowanie reklam.
Obniżenie kosztu konwersji (CPA) o 30%
AI trafniej przewidywało konwersje i efektywniej przydzielało budżet.
Lepsze wykorzystanie budżetu
kampanie oparte na danych i AI dostosowywały wydatki do najbardziej rentownych obszarów produktowych i słów kluczowych
Kluczowe wnioski
- Automatyzacja wspierana AI jest niezbędna w dzisiejszych, konkurencyjnych warunkach e-commerce. Pozwala efektywnie zarządzać budżetem
i skalować kampanie przy utrzymaniu odpowiedniego wskaźnika ROAS i CPA. - Analiza jakości feedu produktowego to kluczowy krok – dopracowany feed umożliwia lepsze dopasowanie reklam produktowych oraz poprawia skuteczność automatycznych kampanii.
- Regularne testy i analiza danych w połączeniu z narzędziami AI dają możliwość ciągłej optymalizacji w czasie rzeczywistym, co przekłada się na stabilny wzrost wyników.
- Integracja z narzędziami analitycznymi (Google Analytics, CRM) pozwala lepiej mierzyć rzeczywistą rentowność działań marketingowych, uwzględniając nie tylko bezpośrednią sprzedaż, ale również marżę, LTV klientów czy powtarzalność zakupów.
Podsumowanie
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w kampaniach Google Ads przyniosło wymierne korzyści dla sklepu internetowego – od znacznej poprawy ROAS i obniżenia kosztu konwersji, po automatyzację wielu procesów, które dotąd wymagały ręcznego nadzoru. Klient zyskał nie tylko lepsze wyniki finansowe, ale również czas, który może przeznaczyć na dalszy rozwój swojego biznesu i poszerzanie asortymentu.
