DTC-бренд постільної білизни в США платив $7.70 за кожну покупку в Meta Ads при ROAS 4.5x - результат робочий, але далекий від стелі акаунта. Аудит Pixel, перебудова структури кампаній і тест 25 креативів підняли ROAS до 5.6x і знизили вартість покупки на 18%.

Завдання

Клієнт вже давно рекламувався в Meta і мав стабільний, хоч і скромний результат: ROAS 4.5x і вартість покупки $7.70. Для бренду постільної білизни та домашнього текстилю це працездатна економіка, але акаунт явно впирався у стелю, а не в межу можливого.

Причин було одразу три, і вони підсилювали одна одну. Креативи, які колись добре конвертували, втомили аудиторію й почали давати дедалі слабший відгук. Налаштування Pixel і подій ніхто не перевіряв до кінця, тому частина оптимізації спиралась на неточні дані про покупки. А аудиторії лишались широкими й непочищеними - бюджет розмивався між людьми з дуже різним рівнем готовності купити.

Що ми зробили

Аудит Pixel і трекінгу

Перш ніж щось оптимізувати, ми перевірили весь ланцюжок подій Meta Pixel від початку до кінця: перегляд товару, додавання в кошик, покупка. Без чистих даних про реальні покупки будь-яка подальша оптимізація алгоритму спирається на здогадки, а не факти.

Перебудова структури акаунта

Переробили понад 10 кампаній, розділивши їх за завданням: окремо - залучення нових покупців, окремо - ретаргетинг тих, хто вже цікавився товаром, окремо - кампанії на основі каталогу. Кожен напрямок отримав власну логіку ставок замість одного загального бюджету на все.

Оновлення аудиторій

На основі очищених даних зібрали нові кастомні аудиторії та lookalike-сегменти. Замість широкого таргетингу на всіх, хто цікавиться домашнім текстилем, алгоритм отримав чіткіший сигнал, серед кого шукати покупців.

Тестування креативів у великому обсязі

Замість пошуку одного вдалого банера протестували 25 варіантів - статичні картки, каруселі, відео. Такий обсяг тестів дозволяє відрізнити креатив, який справді конвертує, від того, що просто випадково зібрав дешеві кліки.

Щоденна оптимізація

Бюджет щодня перерозподілявся на користь зв'язків із найкращим результатом, слабкі - вимикали. Постійний моніторинг замість разового налаштування й забудькуватості на місяці вперед.

Результат

П'ять напрямків велись паралельно, а не по черзі, і це принципово: чиста аналітика робила кожне наступне рішення надійнішим, а не випадковим. Вартість покупки знизилась на 18% - з $7.70 до $6.30. ROAS зріс на 24% - з 4.5x до 5.6x.

Обидва показники покращились одночасно, хоча зазвичай зниження вартості покупки і зростання ROAS тягнуть у різні боки. Це і є ознака того, що проблема була не в бюджеті чи офері, а в структурі акаунта й якості даних, на які спирався алгоритм.