НА 134% ЗБІЛЬШИЛИ ПРОДАЖІ ДЛЯ БРЕНДУ КАВИ: КЕЙС GOOGLE ADS

У кавовому DTC-бізнесі орієнтир на LTV та повторні продажі, тому важливіше рахувати ціну за залучення клієнта та повторні ліди. Але є нюанс: помилки в аналітиці при відстеженні ROAS, структурі кампаній або товарному фіді збільшують вартість продажу й ускладнюють масштабування.

У цьому кейсі ми показуємо, як перебудували Google Ads для бренду вʼєтнамської кави в США: очистили аналітику, оптимізували Merchant Center, посилили структуру кампаній і ремаркетинг.

У результаті за 7 місяців продажі зросли на 134%, а рекламний бюджет — лише на 44%.

Замовник

Наш клієнт — американський бренд вʼєтнамської кави в ніші спешелті-кави, що працює за моделлю DTC (direct-to-consumer).

У цій ніші користувачі порівнюють бренди, смаки, формати та ціни, тому без належної оптимізації Google Ads приводить нецільовий трафік.

Для такого бізнесу важливі не лише перші покупки, а й retention, повторні ліди та LTV клієнта.

Клієнт звернувся до нас із задачею підвищити ROI першої покупки та масштабувати продажі.

Маркетинговий аудит

Перед стартом співпраці ми провели аудит рекламного акаунту, який раніше вели інші підрядники, і виявили такі проблеми:

• непродуманий розподіл бюджетів між кампаніями: ефективні кампанії мали низький бюджет, а кампанії без продажів — високий;
• дублювання конверсій;
• використання широкого типу відповідності ключових слів у пошукових кампаніях;
• великий обсяг нецільових пошукових запитів;
• завищені Target ROAS у деяких кампаніях, через що алгоритми майже не брали участі в аукціонах;
• відсутність стандартної торгової кампанії;
• відсутність брендової пошукової кампанії;
• відсутність ремаркетингових кампаній.

Ми все детально зафіксували в окремому документі: показали приклади втрат бюджету та запропонували стратегію розвитку акаунта.

Клієнт схвалив наш підхід — і ми розпочали співпрацю.

Аналітика

Ми почали роботу з перевірки всієї системи аналітики та відстеження конверсій. Без коректних даних алгоритми не можуть нормально навчатися й оптимізувати рекламу під продажі.

На старті ми:

• перевірили налаштування Google Ads, Google Analytics 4 та Google Tag Manager;
• перевірили інтеграцію Shopify з Google Ads і GA4;
• перевірили коректність фіксації конверсій та їхньої цінності.

Ми виявили й прибрали дублікати конверсій з різних джерел. Залишили лише конверсії, які Shopify напряму передавав у Google Ads. По ним цифри були більші, щоб алгоритми почали навчатися на повніших і чистіших даних.

З основних конверсій прибрали мікродії, на кшталт Add to cart, та залишили лише 2 дії: Purchase та Begin checkout, щоб алгоритми оптимізовували рекламу під більш цінні дії.

Пізніше, як акаунт вийшов на стабільні показники, ми залишили головною конверсією лише Purchase.

Окремо ми налаштували мікроконверсії, які призначили другорядними, для додаткового аналізу поведінки трафіку:

• кліки на номер телефону;
• кліки на Instagram;
• кліки на email;
• взаємодії з іншими елементами сайту.

Також ми налаштували аудиторії ремаркетингу з різними періодами взаємодії для подальшого використання в ремаркетингових кампаніях.

Оптимізація в рекламному кабінеті

Після виправлення проблем з аналітикою ми перейшли до перебудови рекламного акаунту.

Перерозподілили бюджети між кампаніями

Ми збільшили бюджети в кампаніях із вищим ROAS і стабільними продажами, а в кампаніях зі слабкими результатами бюджети зменшили.

Проаналізували ефективність товарів

Ми проаналізували ефективність усіх товарів і вимкнули позиції з найдорожчою вартістю покупки, щоб спрямувати бюджет на більш ефективні товари.

Оптимізували стару Performance Max кампанію

У клієнтській Performance Max кампанії працювало кілька груп обʼєктів. Ми залишили лише найефективнішу групу та додали в неї додаткові релевантні пошукові теми в сигнал аудиторії.

Запустили нову Performance Max кампанію

Паралельно ми запустили нову Performance Max кампанію з додаванням фіда, але порожньою групою обʼєктів без банерів, відео та текстових креативів. Також вимкнули автоматичне створення об’єктів. 

Завдяки цьому сфокусували бюджет на більш ефективній торговій видачі та підвищили якість трафіку.

Стару кампанію Performance Max ми одразу не вимикали. Протягом двох тижнів вони працювали паралельно, поки нова не пройшла період навчання.

Скорегували стратегії призначення ставок

Пошукові кампанії, що працювали на ручній стратегії призначення ставок, перевели на розумні автоматичні стратегії.

Деякі кампанії мали занадто жорсткі цільові значення Target CPA та Target ROAS, і майже не отримували трафік.

Ми підвищили в них Target CPA чи знизили Target ROAS, щоб вийти на нові аукціони та отримувати більше показів.

Додали аудиторії в режим спостереження

У пошукові і торгові кампанії додали тематичні інтереси аудиторій в режимі Спостереження, щоб відслідковувати їхню ефективність і корегувати ставки.

Почистили пошукові запити

Ми проаналізували пошукові запити за останні місяці та додали всі нерелевантні й сміттєві запити до мінус-слів.

Також створили глобальний список мінус-слів на рівні акаунта, щоб реклама не показувалась за некомерційними запитами зі словами на кшталт recipes, diy, homemade тощо.

Налаштували стандартну торгову кампанію

Налаштували окрему стандартну Shopping-кампанію для підстраховки Performance Max і більшого контролю над трафіком.

Налаштували брендову пошукову кампанію

Ми створили окрему брендову кампанію для захисту бренду від конкурентів у пошуковій видачі, щоб показуватися в топі.

Налаштували нові пошукові кампанії

Крім старої загальної кампанії на Vietnamese Coffee, ми додатково запустили 2 окремі кампанії під більш конкретні кластери Vietnamese Ground Coffee та Vietnamese Coffee Beans, щоб отримати більш цільовий трафік із вищим наміром покупки.

Налаштували пошукову кампанію на головного конкурента

Також запустили пошукову кампанію на брендові ключові слова головного конкурента, щоб отримати додатковий гарячий трафік.

Налаштували медійні ремаркетингові кампанії

Ми запустили 2 ремаркетингові кампанії.

Перша — на відвідувачів сайту, які не додали товар у кошик, щоб нагадати про бренд.

Друга — динамічний ремаркетинг на користувачів, які додали товар у кошик, але не оформили покупку. Їм показували товари, які вони переглядали, щоб повернути їх до покупки.

Виконуємо регулярну оптимізацію

Після усунення найбільш критичних помилок ми перейшли до етапу регулярної щотижневої оптимізації рекламного акаунта, в рамках якої:

• перерозподіляємо бюджети між кампаніями;
• зупиняємо неефективні кампанії, ключові слова та оголошення;
• аналізуємо ефективність товарів у Standard Shopping і Performance Max;
• тестуємо нові сигнали аудиторій у Performance Max;
• коригуємо Target ROAS і Target CPA в стратегіях призначення ставок;
• аналізуємо пошукові запити та мінусуємо нецільові;
• розширюємо загальний список мінус-слів;
• додаємо в кампанії як нові ключові слова релевантні пошукові запити;
• опрацьовуємо рекомендації Google Ads;
• коригуємо ставки за географією, пристроями, інтересами аудиторій та часом показу;
• чистимо плейсменти показу реклами у медійних і відеокампаніях.

Окрім регулярної оптимізації, ми також адаптуємо рекламу під сезонні активності клієнта.

Наприклад, під час Black Friday ми:

• оновили тексти оголошень і креативи під акційні пропозиції;
• підвищили бюджети в найефективніших кампаніях;
• запустили окрему кампанію на бестселери;
• додали обʼєкт Промоакція.

Оптимізація в Merchant Center

Ми також оптимізували Google Merchant Center і товарний фід, оскільки від цього напряму залежить ефективність Standard Shopping та Performance Max кампаній.

Коректно оптимізований фід допомагає Google точніше співставляти товари з пошуковими запитами й приводити більш релевантний трафік.

Ми:

• за допомогою правил перетворення фідів додали в назви всіх товарів фразу Vietnamese Coffee, щоб реклама частіше показувалася за запитами саме про вʼєтнамську каву та отримувала менше нецільових кліків за загальними запитами про каву;
• додали назви товарів в описи;
• доповнили фід додатковими атрибутами;
• підключили Google Customer Reviews, завдяки чому в shopping-оголошеннях зʼявився рейтинг із зірками, що підвищило довіру до магазину та покращило CTR.

Також ми оновили налаштування доставки в Merchant Center:

• виправили неактуальні дані;
• додали інформацію про безкоштовну доставку від $49;
• скоротили відображуваний термін доставки з 6 до 2 днів.

Далі регулярно підтримуємо Merchant Center:

• контролюємо коректність передачі даних про товари та ціни;
• перевіряємо статус товарів;
• усуваємо помилки, відхилення та обмеження товарів.

Завдяки системній роботі з Merchant Center ми підвищили клікабельність та продажі за найгарячішими запитами в торгових та Performance Max кампаніях.

Виклики, з якими зіштовхнулися

Масштабування

Після стабілізації продажів клієнт вирішив збільшити рекламний бюджет із $15 000 до $22 000.

Ми пояснили ризики різкого масштабування, оскільки це часто запускає перенавчання алгоритмів, розширює покази на менш цільову аудиторію та підвищує вартість продажу.

Тому масштабували акаунт поступово:

• збільшували бюджети в найефективніших кампаніях не більше ніж на 20–30% кожні 3–5 днів;
• коригували Target ROAS і Target CPA для збільшення обсягу трафіку в кампаніях, що недовитрачали бюджет;
• виносили найефективніші товари та штати в окремі Performance Max кампанії;
• запустили нові пошукові кампанії під неохоплені кластери ключових слів (vietnamese robusta, strong vietnamese coffee, instant vietnamese coffee);
• додали бренди інших конкурентів у відповідну кампанію та збільшили в ній бюджет.

Окремо посилили медійну присутність бренду. Для цього запустили 3 нові кампанії:

• Demand Gen ремаркетинг на всіх відвідувачів сайту;
• Demand Gen Only Feed на користувачів, які додали товар у кошик, але не здійснили покупку;
• Demand Gen на широку аудиторію.

Такий підхід дозволив масштабувати рекламу без різкого просідання ефективності.

Особливості економіки кавового e-commerce

Однією з особливостей цього проєкту стала економіка кавового e-commerce у США.

На старті вартість залучення нового клієнта перевищувала $205 при середньому чеку близько $45. Перша покупка не окуповувала рекламні витрати. 

Для кавових DTC-брендів це типова ситуація. Основний прибуток у цьому бізнесі формують не перші замовлення, а повторні покупки, високий LTV клієнта та регулярні замовлення за підпискою.

Тому ефективність реклами ми оцінювали не лише за ROAS першої покупки, а й за retention rate, repeat purchase rate та загальним LTV клієнта.

І окрім залучення нових клієнтів, ми також працювали над повторними продажами. Для цього налаштували пошуковий, shopping і Demand Gen ремаркетинг на базу клієнтів.

А клієнту порадили посилити retention-маркетинг:

• запустити email- і SMS-маркетинг;
• налаштувати автоматичні нагадування про повторне замовлення;
• розвивати модель регулярних підписок на каву;
• додати бонусну програму та персоналізовані акції.

Саме повторні продажі й retention-маркетинг дозволяють таким брендам масштабуватися навіть при високій вартості першого замовлення.

Результати

За 7 місяців системної роботи з акаунтом ми масштабували продажі й отримали такі результати:

• кількість продажів зросла на 134% — зі 123 до 288;
• вартість залучення клієнта впала на 61.45%  — із $205 до $79.35
• обсяг трафіку збільшився на 95,9% — з 10 490 до 20 550 кліків.

При цьому рекламний бюджет зріс лише на 44,59% — з $15 800 до $22 846, а AOV зріс на 103.14% з $45.51 до $92.45.

Висновки

У DTC e-commerce недостатньо просто отримувати продажі. Важливо, щоб реклама приводила клієнтів, які купують повторно й формують LTV бізнесу.

У цьому проєкті ми не просто оптимізували Google Ads, а побудували систему, яка працювала як на на першу покупку так і на повторні продажі:

• очистили аналітику;
• оптимізували Merchant Center;
• прибрали нецільовий трафік;
• налаштували ремаркетинг для різних етапів воронки;;
• поступово масштабували акаунт без просідання ефективності.

У результаті ми збільшили продажі на 134% при рості рекламного бюджету лише на 44%.

Замовте індивідуальну консультацію для вашого бізнесу