Як системна робота з Google Ads принесла €275 тис. цінності за квартал і знизила ДРВ удвічі

1. Огляд проєкту

Ми продовжуємо керувати рекламними кампаніями для нашого клієнта, що працює у сфері ресторанного бізнесу та доставки харчування. Наша співпраця завжди була зосереджена на досягненні ключової бізнес-мети: утримання ДРВ (долі рекламних витрат) на рівні, що не перевищує 7%, що є критичним для забезпечення прибутковості кожного замовлення.

Новий етап: перехід до масштабування та підвищення ефективності. Після успішного періоду стабілізації та міграції на новий акаунт, ми ініціювали новий етап роботи. Його метою було не просто підтримувати результати, а знайти нові точки зростання та підвищити рентабельність інвестицій. В ході планового аудиту ми виявили, що існуюча структура, хоч і працювала, мала потенціал для оптимізації: значна кількість дрібних кампаній розпорошувала бюджет та ускладнювала навчання алгоритмів.

Стратегічний фокус. З огляду на ринкові умови, зокрема сезонні коливання попиту, ми запропонували та реалізували нову стратегію. Вона була зосереджена на трьох ключових напрямках:

• Консолідація бюджету: перерозподіл інвестицій з менш ефективних кампаній у перевірених «переможців».

• Керування на основі цінності: поглиблена оптимізація ставок з урахуванням маржинальності товарних категорій.

• Розвиток Retention-маркетингу: активне використання бази клієнтів (Customer Match) для збільшення LTV.

   

2. Визначення викликів

В рамках переходу до нового етапу ми визначили ключові виклики, які потрібно було вирішити для досягнення поставлених цілей:

• Сезонні коливання та ринковий тиск. Ми зіткнулися з тим, що стандартні підходи не давали змоги ефективно керувати бюджетом в умовах різких змін попиту. Пік призводив до зростання вартості аукціонів на 30-40%, що вимагало більш точного таргетування, а період спаду подовжував цикл прийняття рішення клієнтом, що робило необхідним впровадження інструментів для утримання та реактивації.

• Обмеження масштабування при старій структурі. Ми бачили, що спроби пропорційно збільшити бюджет на всі кампанії призводили до зростання ДРВ. Структура акаунту вимагала більш гнучкого підходу, де можна було б швидко посилювати ефективні напрямки, не чекаючи кінця звітного періоду. Нам була потрібна більш динамічна модель перерозподілу інвестицій.

• Невикористаний потенціал клієнтської бази (Customer Match). Хоча ми мали доступ до даних клієнтів, цей ресурс використовувався недостатньо. Основний виклик полягав у правильній імплементації: необхідно було уникнути канібалізації органічного трафіку (показу реклами тим, хто й так би купив) та забезпечити високу якість даних (високий match rate) для ефективної роботи інструменту. Це вимагало ретельної сегментації та розробки окремих комунікаційних стратегій.

3. Стратегія

У відповідь на ці виклики та для переходу на новий рівень ефективності, наша команда розробила та впровадила комплексну стратегію з трьох ключових принципів:

• Принцип №1: Консолідація та фокус на ефективності. Ми перейшли від підтримки великої кількості кампаній до принципу «переможець отримує все». Наша гіпотеза полягала в тому, що 20% кампаній генерують 80% цінності. Тому ми провели ретельний ROAS-аналіз і свідомо зупинили кампанії з нестабільною або низькою рентабельністю, перенаправивши їхні бюджети у найсильніші кластери: брендовий пошук та найефективніші групи об’єктів (asset groups) у Performance Max. Це дозволило не тільки збільшити бюджет у точках росту, але й прискорити навчання алгоритмів Google за рахунок більшої концентрації даних.

• Принцип №2: Керування ставками на основі маржинальності. Ми поглибили нашу роботу зі Smart Bidding, перейшовши від загального ROAS до керування цінністю з урахуванням маржинальності. Ми розуміли, що замовлення суші-сету та замовлення напою мають різну цінність для бізнесу. За допомогою Conversion Value Rules ми налаштували динамічні правила, які збільшували цінність конверсії для високомаржинальних товарів та для повторних покупок. 

• Принцип №3: Customer Match як інструмент підвищення LTV. Ми виділили роботу з клієнтською базою в окремий стратегічний напрямок. Performance Max та Search продовжували працювати на залучення нового попиту, тоді як Customer Match отримав чітку мету: збільшення частоти покупок та середнього чека (AOV) серед наявних клієнтів. Ми розробили окремі креативи та пропозиції для різних сегментів (активні, «сплячі», VIP), щоб уникнути канібалізації та чітко вимірювати інкрементальний внесок цього інструменту в загальний результат.

4. Реалізація

Впровадження нової стратегії було розбито на чіткі, послідовні етапи в рамках нашої поточної роботи.

• Етап 1: Аудит та реструктуризація. Ми почали з глибокого аудиту активних кампаній за допомогою Google Ads Editor та внутрішніх аналітичних інструментів. Було проведено сегментацію всіх кампаній за матрицею ROAS/ДРВ, що дозволило чітко визначити «баласт» для зупинки. Одночасно ми оновили та розширили загальні списки мінус-слів та виключених місць розміщення, щоб підвищити якість трафіку для всіх активних кампаній.

• Етап 2: Консолідація бюджетів та оптимізація сигналів. Після зупинки неефективних кампаній, вивільнені бюджети були перерозподілені. Основний фокус був на посиленні Performance Max, де ми перегрупували групи об'єктів за товарними категоріями та оновили аудиторні сигнали, додавши більш релевантні аудиторії за інтересами та намірами. Також було проведено повний апдейт товарного фіду.

• Етап 3: Запуск та калібрування Customer Match. Паралельно з оптимізацією ми налаштували автоматизоване вивантаження та хешування клієнтських списків. Запуск CM був обережним: ми почали з невеликого бюджету на сегменті «Активні покупці» з пропозиціями крос-продажу. Щотижня ми аналізували ефективність, і лише після досягнення цільового ДРВ почали підключати інші сегменти (наприклад, кампанію реактивації для «сплячих» клієнтів) та поступово збільшувати інвестиції. (Скриншот GA_3_ua)

5. Результати

Ключові метрики по місяцях

Місяць	Вартість, €	Цінність конв., €	ROAS (Value/Cost)	ДРВ = Cost/Value
1 місяць	3 012,18	76 977,94	25,56	3,91%
2 місяць	3 145,92	97 556,39	31,01	3,22%
3 місяць	3 194,61	100 862,99	31,57	3,17%
Разом за квартал	9 352,71	275 397,32	29,44	3,40%

Динаміка місяць-до-місяця

2 місяць vs 1 місяць

• Вартість ↑ 4,4%, Цінність конверсій ↑ 26,7%
• ROAS зріс з 25,56 до 31,01 (+21%)
• ДРВ покращився з 3,91% до 3,22%

Інтерпретація: Фаза стабілізації Customer Match завершилась. Незначне збільшення витрат призвело до суттєвого зростання цінності, що свідчить про успішне навчання алгоритмів на сегментованих аудиторіях.

3 місяць vs 2 місяць  (Скриншот GA_3_2_ua)

• Вартість ↑ 1,5%, Цінність конверсій ↑ 3,4%
• ROAS стабілізувався на високому рівні, досягнувши 31,57
• ДРВ досягнув найкращого показника за квартал — 3,17%

Інтерпретація: Кампанії вийшли на плато високої ефективності. Подальше зростання цінності відбувається при мінімальному збільшенні бюджету, що демонструє повний контроль над юніт-економікою та рентабельністю каналу.

6. Висновки

1. Від стабілізації до керованого зростання: Стратегія, сфокусована на глибокій роботі з Customer Match та ціннісних ставках, не лише допомогла подолати сезонний спад, але й вивела ефективність акаунту на новий, стабільно високий рівень. Протягом кварталу вдалося послідовно покращити ДРВ з 3,91% до 3,17%, що значно перевищує початковий KPI (≤ 7%).

2. Customer Match — доведений драйвер LTV: Позитивна динаміка ROAS (зріст з 25,56 до 31,57) прямо корелює з періодом роботи та оптимізації кампаній на основі списків клієнтів. Це підтверджує, що інвестиції в утримання та реактивацію наявної бази дають вищу і більш прогнозовану віддачу, ніж залучення виключно холодного трафіку.

3. Ключ до успіху — системна робота: Результати кварталу демонструють силу послідовної оптимізації:

• 1 місяць: стабілізація економіки після спаду.
• 2 місяць: фаза активного росту ефективності завдяки навчанню алгоритмів.
• 3 місяць: вихід на пікову рентабельність і її утримання.

4. Подальші кроки:

• Масштабування: враховуючи стабільно низький ДРВ, є потенціал для обережного збільшення бюджетів на найефективніші PMax та CM-кампанії.
• Диверсифікація: запустити кампанії на залучення нових клієнтів, використовуючи Similar Audiences (схожі аудиторії), побудовані на основі VIP-сегменту CM.
• Креативна оптимізація: провести A/B-тестування креативів, адаптованих під різні RFM-сегменти, для подальшого підвищення конверсійності.

Висновок. За три місяці вдалося перетворити рекламний канал на керовану та прогнозовану систему зростання. Загальна цінність у 275+ тис. євро при середньому ДРВ 3,4% доводить, що системний підхід до керування даними та ставками є фундаментом для довгострокового успіху в e-commerce.