A projekt elsődleges célja a megtérülés helyreállítása és tartós javítása volt: a korábbi, AI-vezérelt kampányok következtében 3x-ról 2,5 alá eső ROAS-t minimum 4x szintre emelni, miközben stabil, kiszámítható rendelésvolument és fenntartható költségszintet biztosítunk. Ennek érdekében teljesen mérésalapú, közvetlen reakciót kiváltó rendszert építettünk fel Google és Meta-csatornákon, amelynek középpontjában a vásárlási szándékot mutató felhasználók gyors és releváns elérése állt. A célcsoportokat a termékportfólió és a szezonális igények mentén különítettük el: a maguknak vásárló nők, az ajándékvásárló férfiak, a visszatérő ügyfelek, valamint a kosárelhagyók és a magas értékű kategóriák iránt érdeklődők kerültek külön kezelési logikába. A Shoprenter alapú webshop sajátosságaihoz igazodva elsődleges célunk a konverziós útvonal rövidítése, a hirdetési relevancia növelése és a remarketing-rendszer újjáépítésével a bevételi arányok javítása volt.

A Marketing Consulting megoldásai:

A munka egy diagnosztikai szakasszal indult, mert az ügyfél által korábban megbízott ügynökség AI-alapú rendszere olyan fiók- és mérési állapotot hagyott hátra, amelyben az összes termék egyetlen, ömlesztett kampányban futott, a konverziós események pedig egy már eltávolított külső programhoz kötődtek. Ezek a körülmények a platformok tanulását, a célzások pontosságát és a költségek kontrollját is ellehetetlenítették. Első lépésben rendbe tettük a méréseket: a vásárlási eseményeket és az értékátadást platformszinten újradefiniáltuk, a Shoprenter–Google Merchant Center–Google Ads és a Meta Pixel–CAPI összeköttetéseket hibátlanul, duplikációk nélkül állítottuk be, hogy a rendszer a valódi, értékalapú konverziókból tanuljon. Ezzel párhuzamosan megtisztítottuk a fiókokat a felesleges, egymást zavaró beállításoktól, és új alapokra helyeztük a kampánystruktúrát.

A Google oldalán célcsoportra és üzleti prioritásra bontott Performance Max kampányokat hoztunk létre. A termékcsoportokat nemcsak kategória, hanem vásárlói szándék, profitabilitás és szezonalitás szerint is szegmentáltuk. A feedoptimalizálás során a terméknevekben és leírásokban kiemeltük azokat a kulcsjellemzőket – anyag, kő típusa, felhasználási alkalom –, amelyek a keresési szándékot a legjobban jelzik, és custom label mezőkben megjelöltük a szezonális, promóciós és magas árrésen értékesíthető tételeket. Az audience signalokhoz a remarketinglisták mellett a magas elköteleződést mutató látogatókat és a kosárelhagyókat is felhasználtuk, hogy a PMax a tanulási szakaszban gyorsabban találja meg a konverziót.

A Meta rendszereiben a katalógusalapú dinamikus hirdetésekre építettünk, külön termékhalmazokkal a női és a férfi kollekciókra, és ezekhez eltérő üzenet- és kreatívvilágot társítottunk. Az ajándékozási motivációkat – évforduló, ünnep, szezonnyitó kollekciók – külön narratívával kezeltük, így a felhasználó azonnal magára ismert a hirdetésben. A korábban hibás mérések miatt gyakorlatilag inaktív remarketing-rendszert újraépítettük: a nézők–kosárba tevők–vásárlók tölcsérszintjeit tisztán elválasztottuk, eltérő frekvenciával és kedvezménymechanikával kommunikáltunk, miközben kizárásokat alkalmaztunk a túlzott átfedések és a pazarlás elkerülésére.

A kreatívstratégiában az ékszerek sajátos megjelenítési igényeire reagáltunk. Rövid, mozgásban lévő snittekkel és közelikkel dolgoztunk, hogy a csillogás, a kő színe és a viselés kontextusa egyszerre legyen jelen. Az üzeneteket azonnali cselekvésre ösztönző elemekkel egészítettük ki, mint a gyors szállítás, az ajándékcsomagolás és a méretbiztonság hangsúlyozása. A hirdetési rotációkban a szezonális csúcsok – például ballagási időszak, Black Friday – előkészítésére és levezetésére külön kreatív- és ajánlatfázisokat alkalmaztunk, hogy a költések a legmagasabb szándékú időszakokban koncentrálódjanak.

A kampány- és költségmenedzsmentben a tanulási fázisok védelme mellett szigorú kontrollt tartottunk fenn. A napi költések és a ROAS célértékek összehangolására fokozatos költségemelésekkel és cél-CPA/cél-ROAS paraméterezéssel dolgoztunk, ügyelve arra, hogy a platformok ne veszítsék el a stabilitásukat. A PMax esetében rendszeres kreatív- és assetdiagnosztikát végeztünk, a teljesítményük alapján kicseréltük vagy újracsomagoltuk az elemeket, illetve kizárásokkal finomhangoltuk a hálózati megjelenéseket. A Meta kampányoknál a gyakoriságot és az átfedést monitoroztuk, a közönségfrissítéseket pedig heti ritmusban végeztük, hogy a remarketingkör folyamatosan élő maradjon.

A direkt reakció maximalizálásához a webshopon is beavatkozásokat javasoltunk. Az első képernyőn egyértelművé tettük a szállítási és garanciális ígéreteket, a kategóriaoldalakon erősítettük a szűrőket és az előnézeti képeket. Ezek a módosítások a hirdetések által generált forgalom konverziós arányát közvetlenül javították, így a ROAS-cél eléréséhez nemcsak a médiaköltés hatékonysága, hanem a konverziós útvonal hosszának csökkentése is hozzájárult.

A riportálásban és a döntéstámogatásban a mérőeszközök konzisztenciájára támaszkodtunk. A bevétel–költség–megtérülés mutatók mellett külön figyeltük a kosárértéket, a visszatérő vásárlók arányát és a tölcsérszintek esési pontjait. A kampányszintű és termékcsoport-szintű bontások világosan kirajzolták, hol érdemes erősíteni a jelenlétet, és hol szükséges a kreatív vagy a landoló oldal módosítása. A döntéseket heti optimalizációs ciklusokban hoztuk meg, a szezonális csúcsok előtt dedikált felkészülési tervvel.

A direktmarketing-szabályoknak való megfelelés érdekében a személyes adatok kezelése minden ponton átlátható és jogszerű maradt: a remarketing- és hasonló közönségek építése kizárólag hozzájáruláson alapult, az e-mailes adatbázis használata pedig opt-in státuszhoz kötődött. A kommunikáció mindkét platformon a közvetlen válasz kiváltását célozta – kosárba helyezés, vásárlás, visszatérés a megtekintett termékhez –, így a tevékenységünk a direktmarketing lényegét, a mérhető és azonnali rendeléskiváltást valósította meg.

Összességében a projekt a mérési alapok helyreállításával, a kampányok finomhangolt szegmentációjával és a kreatív–CRO eszközök kiaknázásával fordította vissza a negatív trendet. A Shoprenter platform adottságaira szabott, többcsatornás, de egy logikára felfűzött rendszerünk a korábbi ömlesztett megközelítés helyett relevanciát, kontrollt és skálázhatóságot adott, ami a megtérülés stabil növekedésének előfeltétele volt.