Ten tekst przeczytasz w 2 minuty

Case Study VCM Verseo Campaign Manager

Analiza efektywności optymalizacji kampanii Google AdWords na przestrzeni 4 miesięcy przy użyciu Verseo Campaign Manager

Start platformy Verseo Campaign Manager wywołał bardzo duże zainteresowanie, z którego się cieszymy. Towarzyszy temu też sporo pytań o efekty działania VCM, jej skuteczność itp.  Chcąc udzielić Państwu satysfakcjonującej odpowiedzi przygotowaliśmy kompleksowe case study, które, jak mamy nadzieję, rozwieje wątpliwości i dostarczy potrzebnych informacji.

Przeanalizowaliśmy na potrzeby tego case study 22 konta Google AdWords. Celowo pominęliśmy miesiąc grudzień w naszych rozważaniach, bo to okres, gdy 80% kampanii ma spore wzrosty zamówień, a nam nie chodzi o “kreatywne” na wzór księgowości case study. Wybraliśmy kampanie z długą historią o ustabilizowanych wynikach miesięcznych (koszty, przychody/zamówienia, koszt zamówienia) i zoptymalizowane. Konta Google AdWords mamy zarówno dla sklepów, jak i usług.

W tym case study nie ma kont z krótką historią, kont, na których prowadziliśmy równolegle kampanie brandowe lub gdzie poprawa efektów nastąpiło znacząco szybko, np. w ciągu kilku dni. Zrezygnowaliśmy też z wprowadzania do próby kont, które przeszły całkowitą przebudowę pod kątem podłączenia do VCM. Analizowany czas optymalizacji to 4 miesiące.

Celowo pokazujemy wyniki dla kont małych poniżej 500 PLN (budżet w skali miesiąca), żeby pokazać jak system radzi sobie z kontami o małej ilości danych jak i konta powyżej 10 000 w skali miesiąca (w tej kategorii też mamy konta o budżecie miesięcznym rzędu 50 000). Jednak na potrzeby analizy wrzuciliśmy je do kategorii “powyżej 10 000 PLN”.

Na wykresach wybraliśmy 2 główne czynniki, które analizowaliśmy w okresie 4 miesięcy.

  • Ilość zamówień
  • Koszt pojedynczego zamówienia

Każdy wykres jest opisany.
Kategoria usługi lub sklep, wielkość budżetu w skali miesiąca.

Z lewej strony na niebiesko mamy oś zamówień, którą na wykresie przedstawiają słupki.
Z prawej strony na czerwono mamy oś kosztu jednego zamówienia, którą na wykresie przedstawia czerwona linia.

Okres od 1 to pierwszy miesiąc optymalizacji przez VCM, okres 4 to czwarty miesiąc optymalizacji.

Nad wykresem mamy procentowe podsumowanie efektów miesiąc ostatni (4) do miesiąca pierwszego (1).

Praktycznie na wszystkich analizowanych kontach widoczny jest wyraźny wzrost zamówień przy jednoczesnym obniżeniu kosztu 1 zamówienia.

Feedback

  1. Czytelnik

    26 stycznia 2017 o 17:50

    Hej, niestety nie widac nic na mobile. Ogarne na kompie ale FYI, ze nie dziala 😉

    Odpowiedz

    • Krzysztof Masłowski

      27 stycznia 2017 o 10:26

      Witam,
      To samo napisałem programiście 2h przez Twoim komentarzem. Android już działa ok, poprawiamy iOS. Mimo wszystko tabelki zawsze się lepiej ogląda na desktopie.
      dzięki za feedback

      Odpowiedz

  2. Kacper

    27 stycznia 2017 o 09:43

    Wzrost zamówień to nie 150% tylko 50% (dla pierwszego przykładu, adekwatnie dla reszty).
    Ilośc zamówień to 150% 🙂

    Odpowiedz

    • Krzysztof Masłowski

      27 stycznia 2017 o 10:30

      Masz rację, że jest błąd, sprawdziłem swojego excela z wyliczeniami, źle zaczytała się formuła nam do bloga. Jest jeszcze inaczej 🙂
      dla 1 przykładu jest +40, -25%, poprawiamy wszędzie.
      thx

      Odpowiedz

    • Krzysztof Masłowski

      27 stycznia 2017 o 10:53

      poprawione 🙂

      Odpowiedz

  3. Michał Tkocz

    27 stycznia 2017 o 16:44

    Cześć Krzysztof, czy przed samym rozpoczęciem optymalizacji kampanii za pomocą VCM, były wprowadzane jakieś zmiany w kampaniach, jak np.:

    – Listy RLSA
    – Udoskonalenie Feedów Produktowych
    – Dodanie/usunięcie słów kluczowych
    – Dodanie/usunięcie reklam

    Do czego dąże: Czy wpływ na zaprezentowane wyniki miał TYLKO i WYŁĄCZNIE sam algorytm, czy TAKŻE działania agencji tuż przed wprowadzeniem systemu VCM?

    Odpowiedz

    • Krzysztof Masłowski

      30 stycznia 2017 o 09:09

      Cześć Michał,

      Już staram się wyjaśnić:

      Nie – nie były robione żadne specjalne zmiany na kampaniach. Oczywiście dodawanie/usuwanie reklam/słów (wykluczenia) to jest standardowa praca, która oczywiście była wykonywana. Szukałem kont ustabilizowanych, zoptymalizowanych i o równych wydatkach mc do mc, ale dopiero jak wziąłem dane, zacząłem liczyć otrzymałem wykresy jakie widzimy i sam je analizowałem dopiero. Rlsa były już wgrane wcześniej (jeśli była taka potrzeba).

      Tak – pierwsza odpowiedź to nie do końca prawda, ponieważ przez ostatnie 2 lata intensywnie pracowaliśmy z algorytmami, a ostatni rok podpięliśmy kilkaset kont do naszej technologii VCM (chyba nie muszę mówić ile to było pracy;) ). Dzięki temu szybko zobaczyliśmy jakie struktury kont (ustawienia + typ budowy) pracują najlepiej i ulepszyliśmy swoje najlapsze praktyki budowy kampanii. Dlatego nie były robione, żadne specjalne zmiany, gdyż my już domyślnie budujemy kampanie wg “właściwego sposobu”. Feedy także.

      Podsumowując:
      Nie do końcą mogę się zgodzić, że pracę wykonał/wykonuje sam algorytm. Jako specjaliści SEM mamy silny wpływ na jego działanie, dobór parametrów (ich modyfikacje w trakcie). Kolejna rzecz dzięki technologii każdy specjalista który opiekuje się kontem ma więcej czasu na przemyślenie strategii i jej modyfikacje, i tutaj się rodzi największa korzyść.

      Patrząc na te wykresy i dane, mogę ocenić (moje subiektywne zdanie), że tam gdzie wzrosty były większe niż +-100%, dużą pracę odegrał także specjalista. Celem Case Study było ujęcie i analiza ustabilizowanych kont adwords (ale czy jest coś takiego jak “ustabilizowane konto adwords” ? 😉 ) .

      Mam nadzieję, że pomogłem.

      Odpowiedz

  4. Michał Tkocz

    30 stycznia 2017 o 09:26

    Dzięki Krzysztof za wyczerpującą wypowiedź. Ważny jest fakt, by czytelnicy wiedzieli, że w osiągnięciu przedstawionych wyników pomógł czynnik ludzki, i to za pewne nie w tak małym wymiarze 🙂

    Odpowiedz

  5. Wojtek

    3 lutego 2017 o 21:38

    Możecie podać adresy www, dla których robiliście testy, bo wygląda to jak fikcja literacka.

    Odpowiedz

    • Krzysztof Masłowski

      6 lutego 2017 o 11:50

      Oczywiście, że nie możemy takich danych pokazać. Mało która agencja może coś takiego pokazać. Z resztą chcemy uniknąć dyskusji o klientach, bo nie o to nam chodzi.

      Wszystkie Case Study to poważne biznesy.

      VCM to duża platforma do optymalizacji, nie jakaś tam mała aplikacja. Ponad 2 lata pracowaliśmy nad tym produktem i bardzo dużo pracy spędziliśmy pracując z algorytmami, dlatego nas takie wyniki nie dziwią. Celowo jeszcze analizowaliśmy wyniki na przestrzeni 4 miesięcy, żeby pokazać, że system się uczy.

      Gdy masz kampanie z obrotem 20k dziennie, i nagle zmieniają się wyniki na 30k dziennie (z dnia na dzień), to wtedy trudno w to uwierzyć.

      Polecam przeczytać całą kategorię wpisów o VCM , gdzie starałem się pokazać przewagę pracy z VCM/DC/Machine Learning przy kampaniach online.

      Zróbmy Teoretyczny przykład:

      Kampania 20 000 słów kluczowych – ręczna optymalizacja kilka zmian dziennie.

      z VCM min. 20 000 zmian dziennie na poziomie słowa kluczowego w skali mc daje nam to (dla 30 dni) 600 000 zmian + zmiany ręczne specjalisty, w skali 4 mc to już 2 400 000 zmian, w skali roku to już 7 300 000 zmian + zmiany przez specjalistę.

      Wszystko przeliczone z ujęciem modeli statystycznych. Czy taka kampanie będzie mieć lepsze wyniki? Oczywiście.

      Jeśli mamy obrót na sklepie 10 000 dziennie, 300k w skali mc i poprawimy to na 12000 dziennie to mamy wynik w mc na poziomie 360k, czyli wzrost na poziomie 20%, jeśli podniesiemy dzienny obrót do 12 500 mamy obrót w mc 375000, wzrost na poziomie 25% itd. itp.

      Mikrozmiany, mikroefekty są tutaj kluczem do sukcesu.

      Odpowiedz

  6. Jacek

    31 maja 2017 o 08:45

    Witam,

    słupek ilość zamówień to wartość z całego miesiąca, czy dzienna?

    Pozdrawiam

    Odpowiedz