Auf ROAS 8,3 durch den Aufbau einer kompletten Performance-Strategie
FĂŒr Gastgeber aus Leidenschaft
Aufbau einer individuellen Paid Social Strategie
Performante DPAs
Um den Anforderungen und Zielen von LUSINI gerecht zu werden, setzten wir folgendes Setup um:
Dynamic Product Ads
Das Kampagnensetup bestand aus Dynamic Product Ads (DPAs), für die wir die gesamte Produktpalette (ca. 40.000 Produkte) von LUSINI verwendeten. Das ermöglichte dem Algorithmus, Usern genau die Produkte auszuspielen, die für sie am relevantesten sind. On Top zum Always On Setup bauten wir saisonbezogene DPA Kampagnen ein, die bestimmte Themenwelten hervorhoben und durch ansprechende Header weitere Akzente setzten.
Zusätzlich lag der Fokus auf Bestseller-Produkten – diese wiesen bereits eine hohe Beliebtheit auf und erhöhten die Aufmerksamkeit auf die Marke und die Chance auf Conversions. So zeigten sich sehr gute Ergebnisse auf Kampagnen-Ebene.
Attribution
Für das Attributionsfenster, also das begrenzte Zeitfenster, in dem Conversions einer Ad zugeordnet werden, wählten wir vorerst die Standardeinstellung 7-Day-Click, 1-Day-View. Die Herausforderung: Es zeigten sich Unterschiede zwischen Meta und Google Analytics in der Attribution. Meta neigt als First Touchpoint dazu, sich selbst mehr Conversions zuzuordnen, während Google Analytics aufgrund der Last Klick Attribution strengere Daten liefert. Um die Datengenauigkeit zu erhöhen und somit eine präzisere Zuordnung von Conversions zu Marketingkanälen sowie eine bessere Budgetallokation zu ermöglichen, passten wir die Attributionseinstellungen an.
Unsere Lösung: 7-Day-Click. Diese Attribution bedeutet, dass Conversions der Kampagne zugeordnet werden, wenn ein User auf die Anzeige klickt und innerhalb einer Woche konvertiert. Diese Einstellung ist für Unternehmen von Vorteil, die in Third Party Tools oder bei Google Analytics auf die Ergebnisse nach Klick Attribution schauen.
Die schnelle Anpassung und Implementierung führte dazu, dass der ROAS zwar niedriger, aber qualitativ hochwertiger war und die Diskrepanz zu den Google Analytics Werten geringer war.
B2B- und B2C-Split
Zusätzlich segmentierten wir die Zielgruppen in B2B- und B2C-Kund:innen. Für die unterschiedlichen Kampagnen verwendeten wir jeweils ein anderes Targeting sowie eine andere Kommunikation in den Copys, um die jeweiligen Needs besser zu treffen. Diese Anpassung trug zu weiteren Verbesserungen bei.