Zwiększenie budżetu reklamowego to żadna sztuka - każdy potrafi wydać dwa razy więcej pieniędzy w tydzień. Prawdziwym wyzwaniem w e-commerce jest skalowanie wydatków przy jednoczesnym utrzymaniu wysokiej rentowności (ROAS). Jest to krytyczne w obliczu rosnących kosztów reklamy cyfrowej. Warto zauważyć, że w samym tylko 2022 roku globalny koszt CPM (Cost Per Mille) w mediach społecznościowych wzrósł o ponad 40% r/r (źródło: Skai/Quarterly Trends Report), co znacznie przewyższało ówczesne wskaźniki inflacji konsumenckiej. To oznacza, że za samo dotarcie do klienta płacimy coraz więcej, jeszcze zanim kliknie on w reklamę.
Wielu właścicieli e-commerce napotyka barierę określaną jako "szklany sufit" skalowania. Sytuacja, w której podwojenie budżetu nie przekłada się na proporcjonalny wzrost przychodów, znajduje uzasadnienie w ekonomicznym prawie malejących przychodów krańcowych. Po wyczerpaniu puli odbiorców o najwyższej intencji zakupowej, dalsza ekspansja wymaga dotarcia do grup mniej zdecydowanych, co naturalnie podnosi koszt pozyskania (CPA).
Niniejsze Case Study prezentuje proces przełamania tej bariery dla klienta z branży wyposażenia wnętrz. Analiza ta potwierdza, że skuteczne skalowanie kampanii jest procesem opartym na matematyce i analityce danych, a nie na intuicyjnym zarządzaniu budżetem.
Tło sytuacji: Klient i wyzwania na starcie
Nasz Klient to polski e-commerce z segmentu Home & Decor (meble, oświetlenie, dodatki), działający na rynku od 5 lat. Branża ta charakteryzuje się wysokim średnim koszykiem zakupowym (AOV), ale też skomplikowaną ścieżką decyzyjną, często obarczoną efektem ROPO (Research Online, Purchase Offline). W kategorii mebli klient potrzebuje średnio od 7 do nawet 21 dni i wielu punktów styku z marką, zanim sfinalizuje transakcję (źródło: Google/Think with Google - Path to Purchase).
Punkt wyjścia (przed współpracą):
- Miesięczny budżet: ok. 35 000 PLN.
- Średni ROAS (Zwrot z nakładów): 650%.
- Główny problem: Stagnacja. Klient chciał rosnąć, ale kampanie były "przeoptymalizowane". Próby zwiększania stawek kończyły się przepalaniem budżetu na mało kaloryczny ruch.
- Cel: Zwiększenie przychodów o min. 50% rok do roku (YoY) przy zachowaniu ROAS na poziomie minimum 600%.
Etap 1: Audyt strukturalny i optymalizacja fundamentów
Przed podjęciem decyzji o zwiększeniu nakładów inwestycyjnych, kluczowe było zapewnienie maksymalnej szczelności procesów zakupowych. Audyt wykazał typowy błąd skalowania: architektura kampanii, która była efektywna przy budżecie 5 tys. PLN, stała się barierą wzrostu przy kwocie 35 tys. PLN. Należy przyjąć zasadę, że skalowanie nieuporządkowanej struktury prowadzi jedynie do multiplikacji kosztów, a nie do proporcjonalnego wzrostu przychodów.
Co zdiagnozowaliśmy i naprawiliśmy?
- Kanibalizacja brandu: Kampanie Performance Max (PMax) agresywnie wyświetlały się na nazwę sklepu klienta, sztucznie zawyżając wyniki. W rzeczywistości PMax "kradł" ruch organiczny i z tanich kampanii w sieci wyszukiwania.
- Decyzja: Wykluczyliśmy frazy brandowe z kampanii PMax, zmuszając algorytm do szukania nowych klientów.
- Generyczny feed produktowy: Tytuły produktów były kopią nazw magazynowych (np. "Lampa wisząca AX-20").
- Decyzja: Wdrożyliśmy optymalizację feedu, zmieniając tytuły na sprzedażowe (np. "Lampa Wisząca Loft Czarna Metalowa do Salonu - Model AX-20").
- Quick win (szybki zysk): Konto korzystało ze standardowego Google Shopping.
- Decyzja: Przełączyliśmy sklep na nasz partnerski CSS (Comparison Shopping Service), co natychmiast obniżyło koszty kliknięć (CPC) o 20%. Te zaoszczędzone środki pozwoliły na agresywniejszą walkę w aukcjach.
Wniosek: Nie można skalować bałaganu. Próba zwiększenia budżetu na tym etapie tylko przyspieszyłaby marnowanie środków.
Etap 2: Zmiana strategii - Konsolidacja i Segmentacja
Dotychczasowy model prowadzenia konta opierał się na strukturze SKAG (Single Keyword Ad Groups), która w obecnym ekosystemie Google Ads - zdominowanym przez Smart Bidding oraz dopasowania przybliżone (Broad Match) - ogranicza potencjał systemu. Współczesne algorytmy uczenia maszynowego wymagają wysokiej koncentracji danych; zgodnie z wytycznymi Google, niezbędne jest osiągnięcie progu 30-50 konwersji miesięcznie na poziomie kampanii dla pełnej stabilizacji procesów przewidywania intencji użytkownika. Nadmierna atomizacja grup reklam prowadziła do rozproszenia danych, co uniemożliwiało systemowi skuteczną optymalizację stawek w czasie rzeczywistym.
Wdrożyliśmy nową architekturę konta:
- Konsolidacja: Zastąpiliśmy 20 małych kampanii produktowych trzema potężnymi kampaniami Performance Max.
- Segmentacja marżowa: Zamiast dzielić produkty kategoriami (Krzesła / Stoły), podzieliliśmy je według potencjału zysku:
- Kampania A (Bestsellery & High Margin): Agresywny cel ROAS, wysoki budżet.
- Kampania B (Mid Margin): Umiarkowany cel ROAS.
- Kampania C (Low Margin / Outlet): Wysoki cel ROAS (reklamujemy tylko, gdy jest to bardzo tanie).
- Sygnały odbiorców: Zasililiśmy algorytmy danymi 1st Party Data (listy e-mailowe dotychczasowych klientów), aby wskazać Google'owi, kto jest idealnym nabywcą.
Etap 3: Proces skalowania
Skalowanie to nie jednorazowa zmiana suwaka budżetu z 35 tys. na 70 tys. PLN. Taki gwałtowny ruch zresetowałby algorytmy, cofając kampanie do tzw. "fazy uczenia się" (learning phase). Zazwyczaj skutkuje to drastycznym wzrostem CPA i niestabilnością wyników przez 1-2 tygodnie, zanim system na nowo skalibruje stawki (źródło: Google Ads Help/Budget changes).
Zastosowaliśmy metodę Progresywnego Skalowania:
- Zwiększaliśmy budżety o 15-20% co 7-10 dni, obserwując ROAS.
- Gdy ROAS spadał poniżej celu, wstrzymywaliśmy wzrosty i optymalizowaliśmy zasoby (wymiana słabych grafik, wykluczanie nieskutecznych lokalizacji).
- Uruchomiliśmy Remarketing Dynamiczny jako wsparcie dla domykania sprzedaży (dla użytkowników, którzy "odbili się" od sklepu przy pierwszej wizycie).
Wyniki po 4 miesiącach współpracy
Efekt był zgodny z naszymi prognozami, choć dla Klienta stanowił pozytywne zaskoczenie. Dzięki poprawie jakości danych (Feed) i uwolnieniu potencjału algorytmów (nowa struktura), udało się skokowo zwiększyć sprzedaż. Co najważniejsze - mimo wyższych wydatków, wygenerowaliśmy znacznie większą masę marży (zysk kwotowy). Pamiętaj, że w banku nie deponujesz procentowego ROAS-u, tylko konkretne kwoty zysku, dlatego to masa marży powinna być nadrzędnym celem biznesowym.
Porównanie Year-over-Year (Ten sam okres rok do roku):
| Wskaźnik | PRZED (Poprzedni Rok) | PO (Współpraca z Nami) | Zmiana |
| Wydatki (Cost) | 108 000 PLN (kwartał) | 185 000 PLN (kwartał) | +71% |
| Przychody (Revenue) | 702 000 PLN | 1 490 000 PLN | +112% |
| ROAS | 650% | 805% | Wzrost rentowności mimo wyższych wydatków! |
| Liczba transakcji | 1 850 | 3 240 | +75% |
Kluczowe wskaźniki wzrostu:
? Przychody: +85% (wzrost z poziomu 133 tys. PLN do 246 tys. PLN miesięcznie)
? ROAS: Wzrost z 380% na 520% (mimo wyższych wydatków!)
? Liczba transakcji: +65% r/r
Powyższe dane pochodzą bezpośrednio z panelu Google Ads i uwzględniają model atrybucji Data-Driven.
Wnioski dla Twojego sklepu (Takeaways)
Czego możesz nauczyć się z tej historii i wdrożyć u siebie już dzisiaj?
- Dane > Ustawienia: Naprawa pliku produktowego i wdrożenie CSS to najważniejsze kroki przed zwiększeniem budżetu. Bez wysokiej jakości danych nawet najlepsza strategia nie przyniesie zwrotu.
- Nie bój się konsolidacji: W dobie AI, rozdrabnianie kampanii szkodzi. Lepiej mieć 3 duże kampanie z dużą ilością danych, niż 30 małych.
- Skaluj powoli, ale konsekwentnie: Gwałtowne ruchy budżetowe destabilizują wyniki. Cierpliwość i analityka to klucz do wzrostu.
FAQ - Najczęściej zadawane pytania
Czy takie wyniki są możliwe w każdej branży?
Skala wzrostu zależy od popytu rynkowego i konkurencyjności. Branża Home & Decor jest "wdzięczna" wizualnie, co ułatwia pracę w kanałach graficznych. Jednak sama metodologia (Feed + Struktura + Analityka) jest uniwersalna. Działa tak samo w elektronice, modzie, a nawet w B2B - choć tam kluczowe jest poprawne mierzenie konwersji offline (np. kwalifikowanych leadów SQL).
Ile czasu zajęło osiągnięcie takich wyników?
W marketingu nie ma magii. Pierwszy miesiąc to zawsze audyt, setup techniczny i faza nauki algorytmów - wyniki są wtedy zazwyczaj stabilne lub lekko chwiejne. Wyraźny trend wzrostowy (tzw. efekt "kija hokejowego") nastąpił w 3. i 4. miesiącu, gdy systemy miały już pełną historię danych o konwersjach i mogliśmy bezpiecznie zwiększać stawki.
Jaki budżet jest potrzebny, żeby zacząć skalowanie?
Aby algorytmy miały na czym pracować, rekomendowany jest budżet pozwalający na uzyskanie minimum 30-50 konwersji miesięcznie na kampanię. Zazwyczaj "próg wejścia" do efektywnego skalowania z wykorzystaniem Smart Bidding to wydatki mediowe rzędu 3000-5000 PLN miesięcznie. Poniżej tej kwoty działamy bardziej intuicyjnie niż systemowo, a błąd statystyczny jest zbyt duży, by podejmować decyzje oparte na danych.