Despre client

Un brand de fashion romanesc cu prezenta online consolidata, clientela fidela si un catalog de produse premium activ in segmentul mid-to-premium, cu preturi medii pe produs intre 200 si 400 RON.

La momentul preluarii colaborarii, AOV-ul mediu era de 453 RON. Misiunea: sa crestem valoarea medie a cosului fara sa alienam clientii existenti si fara sa compromitem rata de conversie.

Provocarea

Cresterea AOV-ului intr-un brand cu clientela fidela vine cu riscuri reale. Aveam trei ingrijorari majore de gestionat simultan:

  1. Riscul de alienare a clientilor fideli — clientii obisnuiti cu un anumit nivel de preturi sau cu promotii recurente puteau reactiona negativ la o schimbare brusca a mesajelor sau a ofertelor.
  2. Riscul scaderii ratei de conversie — daca am fi impins agresiv produse mai scumpe sau bundle-uri fortate, am fi putut castiga un AOV mai mare, dar pierde volum de comenzi.
  3. Riscul de incoerenta brand-performance — mesajele de performance trebuiau sa ramana aliniate cu identitatea vizuala si tonul brandului, nu sa para „de reduceri".

Strategia

Am construit strategia pe trei piloni principali:

  1. Calificare mai buna a traficului — am redus bugetele alocate audientelor cu intentie de cumparare scazuta si am concentrat resursele pe segmente cu AOV istoric mai ridicat.
  2. Restructurarea campaniilor dupa valoarea produselor — am separat campaniile pe categorii de preturi, permitand algoritmilor sa optimizeze explicit spre comenzi de valoare mai mare.
  3. Tranzitie graduala, nu revolutie — orice schimbare in mesaje, audiente sau bidding a fost introdusa treptat, cu perioade de suprapunere pentru a proteja performanta curenta.
Brandul are o clientela formata, chiar fidela. Tranzitia trebuia facuta treptat — nu puteam sa schimbam brusc totul fara sa riscam sa pierdem ce construisera ani de zile.
Corina Ortan, PPC Director

Executia

Am operat in paralel pe Google Ads si Meta Ads, cu tactici adaptate fiecarei platforme.

Google Ads

  1. Restructurare completa a campaniilor Shopping pe segmente de valoare: entry, mid, premium
  2. Target ROAS diferentiat per segment — mai agresiv pe produse premium
  3. Excluderea sistematica a query-urilor cu intentie scazuta (generic, informational)
  4. Campanii Performance Max cu asset groups separate per categorie de produse
  5. Optimizare feed — titluri, preturi si etichete custom pentru produse cu marja buna

Meta Ads

  1. Full-funnel structurat: Prospecting (TOF) → Retargeting cald (MOF) → Retargeting fierbinte (BOF)
  2. Audiente Lookalike construite pe baza cumparatorilor cu AOV >600 RON
  3. Excluderea cumparatorilor recenti din campanii de prospecting, pentru a nu eroda marja
  4. Creative-uri diferentiate: lifestyle pentru awareness, produs + beneficii pentru conversie
  5. Testare sistematica de formate: Reels vs. feed static vs. carusel de produse
Google Ads — structura campaniilor si performanta per segment de valoare Meta Ads — performanta campaniilor pe niveluri de funnel

Rezultate

+41%

crestere AOV in ultimele 3 luni — de la 453 RON la 638 RON

+24.5%

crestere AOV YoY — de la 453 RON la 564 RON

+59.89%

crestere revenue an/an

~3× ROAS

Google Ads — +186% fata de perioada anterioara

Cresterea AOV-ului nu a venit in detrimentul volumului — numarul de comenzi a ramas stabil, iar revenue-ul total a crescut proportional cu valoarea medie a cosului.

GA4 — evolutia performantei in ultimele 90 de zile
  1. Rata de conversie s-a mentinut stabila pe tot parcursul perioadei de optimizare
  2. Costul per achizitie (CPA) a scazut pe segmentele premium odata cu maturizarea campaniilor
  3. Clientii fideli nu au inregistrat o scadere a frecventei de cumparare
  4. Campania cu cel mai bun ROAS: Performance Max pe segmentul premium, cu ROAS >4

Ce am invatat

  1. AOV-ul se creste prin calificarea traficului, nu doar prin bundle-uri. Cel mai eficient lever a fost sa oprim investitia in trafic de calitate slaba si sa concentram bugetul pe segmente care cumparau deja la valori mai mari.
  2. Segmentarea campaniilor dupa valoarea produselor este esentiala in fashion. Un singur cont de Shopping nestructurat optimizeaza spre volum, nu spre valoare. Separarea pe segmente de pret permite algoritmilor sa inteleaga ce inseamna „performanta buna" pentru fiecare categorie.
  3. Tranzitia graduala protejeaza clientela fidela. Am rulat structuri noi in paralel cu cele vechi, am comparat si am mutat bugetul treptat. Asta a redus riscul si a dat timp algoritmilor sa acumuleze date.
  4. Lookalike-urile bazate pe cumparatori cu AOV ridicat sunt diferite fata de Lookalike-urile generale. Audientele construite pe segmentul premium au adus utilizatori cu intentie de cumparare mai mare si costuri de conversie mai mici pe termen lung.