Przed uruchomieniem pierwszej kampanii w systemie Meta Ads, przygotowałem 14 różnych grup docelowych, aby zidentyfikować te o największym potencjale. Osiem z nich było zdefiniowanych na podstawie zainteresowań, natomiast pozostałe sześć grup bazowało na kryteriach wiekowych i płci, nie uwzględniając zainteresowań.

Aby zwiększyć efektywność, analizowałem również poziom nakładania się grup docelowych. Gdy dwie grupy miały ponad 70% pokrycia, wykluczałem jedną grupę z drugiej, co pozwoliło uniknąć wewnętrznej konkurencji w reklamach.

Ponieważ strona internetowa wciąż była w trakcie przygotowań, zdecydowałem się uruchomić kampanie lead ads w systemie Meta Ads. Dzięki temu użytkownik, który kliknął w naszą reklamę, uruchamiał się formularz kontaktowy. Po wysłaniu formularza, automatyzacja stworzona przy użyciu narzędzia Make aktywowała połączenie z działem obsługi, które następnie łączyło konsultanta z potencjalnym klientem w ciągu około 2 minut.

W pierwszej kampanii testowej ustaliłem dzienny budżet na 20 zł dla każdego zestawu reklam. Pozwoliło mi to po tygodniu ocenić, które reklamy miały potencjał do skalowania, a które należało wyłączyć z powodu niskiej efektywności.

Ważnym celem była kwalifikacja leadów już przed rozmową konsultanta z potencjalnym klientem. W formularzach lead ads wykorzystywaliśmy pytania kwalifikacyjne, które eliminowały możliwość wysłania formularza przez użytkowników niekwalifikujących się do usługi.

Dzięki zastosowaniu „logiki warunkowej”, kampanie były optymalizowane pod kątem jakości zapytań, co znacząco podniosło ich efektywność.

Podczas analizy kampanii lead ads skupiłem się na kilku wskaźnikach, które miały kluczowe znaczenie dla decyzji o zmianach w kampanii. Przypomnę, że ważne jest, aby decyzje te były podejmowane na podstawie wniosków wyciągniętych z analizy wielu wskaźników, a nie tylko jednego.

► Ilość makrokonwersji: Liczba wysłanych formularzy kontaktowych

► Koszt makrokonwersji: Koszt wysłanego formularza

► Wskaźnik konwersji: Procent użytkowników, którzy dokonali konwersji w stosunku do wszystkich, którzy kliknęli w reklamę.

► Zasięg: liczba unikalnych użytkowników, do których dotarła kampania

► Wyświetlenia: Całkowita liczba wyświetleń reklam

► Częstotliwość wyświetlania reklam: Średnia ilość wyświetleń reklam na jednego użytkownika

► Ilość kliknięć: Liczba kliknięć w reklamy

► Koszt kliknięcia (CPC): Średni koszt kliknięcia

► Wskaźnik CTR: Procent użytkowników, którzy kliknęli w reklamę w stosunku do wszystkich, którzy ją zobaczyli

► Wskaźnik CPM: Koszt 1000 wyświetleń reklamy

W ciągu prawie dwóch miesięcy nasza kampania lead ads pozwoliła na zgromadzenie 182 kwalifikowanych zapytań od potencjalnych klientów. Średni koszt za jedno zapytanie wyniósł 38,64 zł, co pozwala ocenić efektywność wydatków reklamowych w kontekście generowania wartościowych leadów.

W drugim miesiącu naszych działań, już z ukończoną stroną internetową, zastosowaliśmy ten sam mechanizm kwalifikacji leadów, co w kampaniach lead ads. Przed uruchomieniem kampanii przygotowałem i skonfigurowałem zarówno mikrokonwersje, jak i makrokonwersje, co miało na celu uzyskanie więcej danych do przyszłej analizy i optymalizacji działań marketingowych.

🗺️ Mapa mikrokonwersji i makrokonwersji

Mikrokonwersje na stronie lądowania:

► Wyświetlenie formularza kontaktowego

► Przescrollowanie 75% strony i spędzenie minimum 30 sekund na stronie

► Rozpoczęcie wypełniania formularza kontaktowego

► Kliknięcie przycisku z przekierowaniem do formularza

Makrokonwersje na stronie lądowania:

► Wysłanie formularza kontaktowego na stronie

Wykorzystując wiedzę o najlepszych grupach docelowych z kampanii lead ads, otworzyłem kampanie pod konwersje na stronie www. Od razu optymalizowałem je pod makrokonwersję, czyli wysłanie formularza kontaktowego.

Dodatkowo uruchomiłem poboczną kampanię z optymalizacją pod wyświetlenie video, na którą wydałem 205 zł.

W pierwszym miesiącu nowych kampanii udało nam się wygenerować 119 zapytań na stronie, przy średnim koszcie na poziomie 45,31 zł. Na bieżąco analizowałem kampanie i podejmowałem decyzje o zmianach na podstawie wskaźników, o których pisałem wcześniej.

Po uruchomieniu strony i skonfigurowaniu konwersji, rozpoczęliśmy także kampanie w systemie Google Ads, w tym kampanię Performance Max (PMax), co zazwyczaj nie jest zalecane. Jednak zdecydowaliśmy się na ryzyko, które przyniosło pozytywne rezultaty.

W pierwszym miesiącu kampanie PMax wygenerowały 135 wysłanych formularzy przy koszcie 24,80 zł za formularz.

Kampania PMax opiera się na sygnałach zamiast tradycyjnego targetowania, które obejmują słowa wpisywane przez użytkowników, odwiedzane strony oraz konwersje na naszej stronie.

Trzeci kanał reklamowy, który wykorzystaliśmy, to TikTok. Kampanie opierały się na wcześniej przygotowanych materiałach video. Po miesiącu działań na tej platformie, udało nam się wygenerować 98 kontaktów przy koszcie na poziomie 28,15 zł za kontakt.

Podczas analizy wyników kampanii kluczowym wskaźnikiem jest wskaźnik konwersji, który pokazuje, ile konwersji udało się osiągnąć z generowanego ruchu. Na przykład w pierwszym i drugim tygodniu kampanii Meta Ads wskaźnik konwersji wynosił odpowiednio 12% i 7,82%, z kosztami kontaktów wynoszącymi 30,93 zł i 59,77 zł.

Koszt leada systematycznie rósł, jednak dzięki bieżącej optymalizacji w VIII i IX tygodniu koszt spadł do 17,79 zł i 21,20 zł, co oznacza obniżenie o prawie 70%.

Na poniższym screenie znajdziesz również wyniki z poszczególnych tygodni w systemach Google Ads i Tiktok Ads.

Podsumowując wyniki z trzech miesięcy działań reklamowych, udało mi się wygenerować dla klienta łącznie 810 leadów, przy czym średni koszt jednego kwalifikowanego leada wyniósł 31,86 zł.

Zastanawiasz się, jak taki projekt mógłby wyglądać w Twojej firmie? Skorzystaj z bezpłatnej konsultacji projektu. Omówimy cele i założenia Twojej firmy oraz wspólnie zidentyfikujemy potencjalne problemy i bariery w realizacji działań marketingowych i sprzedażowych. Konsultacja jest w zupełności bezpłatna i nie zobowiązuje Ciebie do podjęcia współpracy. Udanego tygodnia!