Wynieś swoje działania w obszarze Meta Ads na jeszcze wyższy poziom dzięki Data Octopus

Marcel Czapski

Wchodzisz do raportu z wynikami reklam, wszystkie metryki świecą się na zielono, wartość konwersji rośnie, a ROAS oscyluje w granicach ustalonego poziomu. Na pierwszy rzut oka wszystko wygląda w porządku i stwierdzasz “nic tylko skalować”.

Chwilę później przychodzi jednak mail od księgowości i okazuje się, że ostatni miesiąc pod kątem zysku wypadł bardzo słabo i należy podjąć kroki, ponieważ firma może stanąć przed sporym wyzwaniem.

Brzmi znajomo?

Swoisty paradoks dobrych wyników w panelach reklamowych, przy jednoczesnych problemach rentowności biznesu, dotyka dziś wiele sklepów internetowych. Zjawisko to sprawia, że “klasyczne” podejście do reklam performance’owych już nie wystarcza.

Jakie kroki należy więc podjąć, aby wciąż wygrywać w tym skomplikowanym ekosystemie? Bez odpowiedniej strategii i narzędzi będzie to wręcz niemożliwe.

Czym jest Data Octopus?

Mówiąc najprościej: Data Octopus to zaawansowana platforma analityczna oraz system zarządzania danymi produktowymi (klasy PDM – Product Data Management), stworzony specjalnie dla branży e-commerce.

Wyobraź sobie to narzędzie jako „centralny mózg” sklepu internetowego, którego głównym zadaniem jest zakończenie ery podejmowania decyzji biznesowych “według intuicji” i połączenie rozproszonych danych w jedną, spójną całość.

Narzędzie zapuszcza swoje technologiczne macki w różne kanały Twojego biznesu:

Pobiera dane z systemów sprzedaży (np. Shopify, Shoper, IdoSell, PrestaShop) oraz systemów magazynowych/ERP.
Zasysa informacje o ruchu i marketingu (z Google Analytics 4, Google Ads, Meta Ads).
Łączy je w jednym miejscu – automatycznie buduje dla sklepu profesjonalną hurtownię danych w chmurze (opartą na technologii Google BigQuery).

W artykule skupię się na kwestii wykorzystania Data Octopusa w działaniach performance’owych w zakresie Meta Ads.

Wyzwania obecnych e-commerce’ów

Z pewnością jest ich wiele, a dodatkowo mogą różnić się w zależności od branży, pozycji marki, czy też charakterystyki biznesu. Niemniej jednak, są kwestie, które są wspólnym mianownikiem dla większości sklepów internetowych:

presja marketplace i zagranicznych platform
rosnące stawki wyświetleń i kliknięć reklam
kurczące się marże
rosnące koszty logistyki
nieakceptowalny poziom zwrotów
czy też finalnie “ślepota” algorytmów reklamowych

Wszystkie powyższe kwestie sprawiają, że mimo świetnych wyników w panelach i plikach raportowych, finalna wartość zysku jest nieakceptowalna.

Problem: czego nie wie algorytm Meta Ads?

Kwestia marży

Algorytm Meta Ads jest genialną maszyną do znajdowania kupujących, ale ma jedną ogromną wadę: jest dość prostoliniowy. Algorytm dąży do postawionego mu celu – maksymalizacji liczby lub wartości konwersji (w przypadku sklepów internetowych – zdarzenia zakupowego). Przez to też algorytm jest ślepy na marżę i uczy się promować produkty, które spełniają postawiony mu cel sprzedaży. Bardzo często dochodzi więc do sytuacji, że algorytm przeznacza znaczną część budżetu na produkty niskomarżowe, które generują obrót, a nie finalny zysk.

Kwestia synergii

Rzadko kiedy zdarza się, żeby sklep internetowy operował jedynie w obszarze Meta Ads. Jeżeli więc prowadzisz równoległe działania w ramach np. Google Ads lub TikTok Ads i wykorzystujesz w nich katalog produktowy, Meta nie posiada informacji o tym, jaki jest poziom kosztów, wyświetleń czy też ogólnie wyników danego produktu w innym kanale. Brakuje synergii, a przecież cel jest jeden – wzrost całego biznesu.

Do czego może doprowadzić taki brak synergii? Scenariusze mogą być różne:

bestsellery z innych kanałów mogą nie dostać wystarczającej ekspozycji w Meta Ads
w obydwu systemach część produktów totalnie się nie wyświetla, tworząc leżaki magazynowe
“źródła prawdy” o produktach drastycznie różnią się pomiędzy systemami

Bez agregowania, porównywania i analizy tych danych, bardzo ciężko jest o sensowne wnioski i spójną strategię pomiędzy kanałami.

Data Octopus – Twoje wsparcie w świecie ślepych algorytmów

Czas przestać być zakładnikiem automatyzacji Meta i analizowania setek exceli – to syzyfowa praca, która w dynamicznym e-commerce nie ma prawa działać na dłuższą metę. Prawdziwą przewagę konkurencyjną zyskujesz wtedy, gdy połączysz kropki za pomocą zaawansowanego, zunifikowanego zarządzania danymi. Jak wykorzystujemy Data Octopus do skalowania wyników? Poznaj 3 przydatne strategie.

Customowe feedy produktowe

Wykorzystując wszelkie dane, które posiadamy w aplikacji Data Octopus, możemy tworzyć całą masę strategii produktowych do wykorzystania w Meta Ads. Cała ta praca prowadzi jednak zawsze do tego samego: stworzenia reguł i przypisywania produktom odpowiednich etykiet niestandardowych.

To, co i jak możemy wykorzystać, zawsze determinuje input, czyli dane, którymi zasilamy aplikację. W tym przypadku reguła również jest prosta: lepszy input to lepszy output.

Jakie etykiety jesteśmy w stanie tworzyć w aplikacji?

Najpopularniejsze dotyczą:

kwestii marżowych – każde konkretne ID może zostać przypisane np. do danego segmentu marżowego.
Wykorzystanie: w reklamach z katalogu możemy lepiej zarządzać budżetami i wynikami osiąganymi przez produkty z danych segmentów marżowych. Możemy również podjąć inne kroki, np. wykluczyć produkty niskomarżowe z kluczowych kampanii, celem większej ekspozycji produktów wysokomarżowych.

kwestii stocków – niektóre sklepy decydują się na ograniczenie wydatkowania produktów, które zbliżają się do wyprzedania (z założeniem, że produkt sprzeda się z innych kanałów). Data Octopus może flagować takie produkty odpowiednią etykietą i automatycznie wykluczać je z promowanego zestawu produktów.
kwestia nowości – produkty świeżo dodane do feedu produktowego często mają ograniczony potencjał – brakuje im danych, więc system woli wyświetlać “pewne” produkty, które dowożą sprzedaż. W ten sposób nowości zamiast napędzać sprzedaż, stają się uśpionym potencjałem.
Wykorzystanie: przypisanie odpowiedniej etykiety do nowych produktów (np. z ostatnich 30 dni) i utworzenie dla nich dedykowanych reklam.

Segmentacja klientów

Połowa drogi za nami. Feed produktowy został już zoptymalizowany, etykiety dynamicznie się odświeżają, wiemy jakie produkty chcemy wyświetlać w kampaniach. Pozostaje pytanie: komu je wyświetlać?

W tej kwestii z pomocą przychodzi drugi z modułów w aplikacji – moduł Clients.

Agreguje on dane Klientów na bazie silnika sklepowego, a następnie przygotowuje segmenty odbiorców na bazie analizy RFM (recency -frequency – monetary). W aplikacji znajdziemy wiele predefiniowanych segmentów np. Champions, natomiast specjalista pracujący z aplikacją może również tworzyć w pełni customową listę odbiorców na bazie wybranych przez siebie metryk. Przykładowo, może utworzyć listę osób, które w przeszłości kupowały produkty z kategorii X, o wartości powyżej Y, ale nie zakupiły w naszym sklepie żadnego produktu od 3 miesięcy. W takim ekosystemie to strategia odgrywa kluczową rolę.

Przygotowane przez aplikację listy zawierają zahaszowane dane. Finalnym outputem prac w tym modelu jest gotowa, posegmentowana lista odbiorców, którą z łatwością jesteśmy w stanie przesłać do systemu Meta Ads.

W jaki sposób można wykorzystać taką listę?

W tym przypadku są 3 główne opcje:

1. Bezpośrednie kierowanie na tych odbiorców – o ile lista jest odpowiednio duża, aby system pozwolił na emisję. Strategia ta pozwala na dotarcie do “utraconych” Klientów, lub jeszcze mocniejszą aktywację obecnych.
2. Tworzenie grup podobnych odbiorców, tak zwanych lookalike. Zamiast tworzyć grupy podobnych odbiorców na podstawie ogólnego zdarzenia Purchase z Pixela, filtrujemy bazę w Data Octopus, wybierając wyłącznie klientów o najwyższym wskaźniku LTV (Customer Lifetime Value) oraz najwyższej częstotliwości zakupów (Frequency). Drastycznie zmienia do jakość danych dla algorytmu.

Wykluczanie odbiorców z kierowania. W pogoni za dotarciem do idealnego klienta łatwo zapomnieć o tym, że optymalizacja może polegać również na wykluczaniu. Najprostszym przykładem może być wykluczanie obecnej bazy klientów, celem docierania wyłącznie do nowych odbiorców.

Strategia Cross – Channel

Działania te śmiało można podpiąć pod kwestię customowych feedów produktowych, ponieważ wynikiem tej pracy również będą odpowiednie etykiety. Niemniej jednak uważam, że wątek ten zasługuje na mocniejszy akcent, dlatego chciałbym go wyróżnić.

W wielu e-commerce Google Ads i Meta Ads działają obok siebie, ale nie zawsze ze sobą rozmawiają. Google Ads ma swoje kampanie produktowe, Performance Max, Shopping, dane o konwersjach i kosztach. Meta Ads ma katalog i na jego bazie kampanie prospectingowe i remarketingowe.

Problem w tym, że specjalista często patrzy na te kanały osobno. Data Octopus pozwala spojrzeć na produkt ponad kanałami.

Dzięki temu możesz budować strategie typu:

1. Dopalanie bestsellerów z Google Ads w Meta Ads

Jeżeli produkt świetnie sprzedaje się w Google Ads, ma wysoką marżę i dobrą dostępność, warto sprawdzić, czy Meta nie może zwiększyć jego skali. Google często przechwytuje popyt istniejący. Meta może ten popyt generować.

Jeżeli SKU jest rentowne w Google, może być dobrym kandydatem do kampanii katalogowej, kreacji produktowej, karuzeli albo kampanii z wykorzystaniem UGC.

2. Wsparcie produktów, które mają słabe wyniki w Google Ads

Nie każdy produkt, który słabo działa w Google Ads, jest zły.

Czasem problemem jest brak aktywnego popytu w wyszukiwarce, zbyt ogólne zapytania, konkurencyjność aukcji albo słabe dopasowanie do intencji zakupowej.

Meta może być lepszym kanałem dla produktów, które wymagają pokazania zastosowania, stylizacji, efektu, kontekstu lub inspiracji.

3. Ekspozycja leżaków magazynowych

Różne strategie w Google dotyczące produktów zombie nie przynoszą rezultatów? Warto rozważyć zwiększenie ekspozycji tego produktu w Meta Ads. Data Octopus pozwoli Ci wyłapać produkty, które:

są dostępne,
długo zalegają,
mają sensowną marżę lub są strategiczne do upłynnienia,
nie dostały wystarczającej liczby wyświetleń,

W takich przypadkach można operować na reklamach produktowych, lub wykorzystać kreacje graficzne, video czy też influencerów, aby zwiększyć popyt na dany produkt czy kategorie.

4. Poszukiwanie anomalii pomiędzy systemami i dynamiczne reagowanie

Załóżmy taką sytuację: analizujesz dane o produktach z dwóch systemów. W Google Ads produkt X otrzymuje bardzo dużo budżetu, ma świetną ekspozycję oraz finalnie przynosi znaczącą liczbę i wartość konwersji. Wydawałoby się więc, że w Meta Ads sytuacja powinna być podobna, prawda? Przechodzisz więc do danych z Mety, a tam okazuje się, że ten sam produkt w ostatnich 30 dniach wyświetlił się całe 13 razy generując groszowe koszty. Sytuacja może być oczywiście także odwrotna.

Data Octopus pozwala w łatwy sposób odkrywać takie anomalie. Co więcej, jesteś w stanie utworzyć odpowiednie reguły, które w sposób dynamiczny będą wykrywać takie produkty, przypisywać im odpowiednią etykietę, którą następnie jesteś w stanie wykorzystać w dedykowanej kampanii, mającej na celu aktywizację takich produktów w danym systemie reklamowym.

Podsumowanie

ROAS nadal jest ważną metryką.Ale nie może być jedynym kompasem. Jeżeli optymalizujesz Meta Ads tylko pod przychód, możesz nieświadomie skalować produkty, które nie budują zysku. Możesz też zostawiać pieniądze na stole, bo produkty z wysoką marżą nie dostają odpowiedniej ekspozycji.

Data Octopus pomaga przejść z poziomu:

„kampania ma dobry ROAS”

do poziomu:

„wiem, które produkty, segmenty klientów i kanały naprawdę budują marżę”.

A to jest zupełnie inna rozmowa.

Bo dopiero wtedy Meta Ads staje się nie tylko narzędziem do generowania sprzedaży, ale narzędziem do skalowania rentownego e-commerce.

Krok 1. Zacznij od Product Auditu

Jeśli chcesz zobaczyć, gdzie naprawdę ucieka budżet w Twoim sklepie, zacznij od bezpłatnego Product Auditu Data Octopus.

W ciągu 15 minut możesz zobaczyć:

które produkty generują koszty bez przychodu,
które SKU mają wysoki przychód, ale niski zysk,
które produkty powinny zostać wykluczone z kampanii,
które bestsellery warto skalować,
które nowości mają potencjał,
które segmenty produktów powinny dostać osobne feedy i kampanie,
jak Google Ads i Meta Ads mogą pracować razem, zamiast konkurować o ten sam budżet.

Bo budżet reklamowy nie powinien iść tam, gdzie algorytmowi jest najłatwiej wygenerować sprzedaż.

Powinien iść tam, gdzie Twój e-commerce realnie zarabia.