Kiedy reklama wygląda na rentowną, ale sklep realnie na niej traci

50 000 zł sprzedaży. 10 000 zł reklam. ROAS 5. Na pierwszy rzut oka:

"działa." Teraz odejmij koszt produktu. Potem dostawę. Płatność. Fulfilment. Zwroty. I nagle robi się mniej przyjemnie.

#Modelowy przykład

Sprzedaż przypisana:

50 000 zł. Spend:

10 000 zł. ROAS:

5. Marża produktowa:

35%. Gross margin:

17 500 zł. Po reklamie:

7 500 zł. I nadal nie odjęliśmy:

pakowania, magazynu, dopłat do dostawy, zwrotów, prowizji, obsługi. Może zostać niewiele. Może być minus.

#Platforma nie popełniła błędu

To ważne. Jeśli poprawnie policzyła:

50 tys. wartości / 10 tys. spendu = 5, ROAS jest prawidłowy. Problem polega na tym, że ROAS nie odpowiada na pytanie o zysk. To inna metryka.

#Największy błąd to optymalizować revenue, kiedy produkty mają różną marżę

Produkt A:

1000 zł sprzedaży. 10% marży. Produkt B:

600 zł sprzedaży. 60% marży. Jeżeli system patrzy tylko na revenue, może preferować A. Biznes może woleć B. Dlatego warto przekazywać do reklam bardziej biznesowe wartości tam, gdzie to możliwe.

#Google pozwala różnicować wartość konwersji

Value rules i value-based bidding istnieją właśnie po to, żeby nie każda konwersja była traktowana identycznie. Nie rozwiązuje to całego P&L. Ale kierunek jest dobry. System powinien wiedzieć, że sprzedaż produktu A i B ma inną wartość dla firmy.

#Zwroty komplikują obraz

Szczególnie przy fashion. Sprzedaż pojawia się dzisiaj. Zwrot za dwa tygodnie. Jeśli performance team analizuje tylko realtime platform data, może skalować kampanię zanim zobaczy realną jakość zamówień. Warto budować korektę.

#Darmowa dostawa też kosztuje

"Free shipping." Świetny argument. Ale jeśli każde zamówienie kosztuje sklep 18 zł, ten koszt powinien siedzieć w modelu. Tak samo payment fee. Tak samo fulfillment.

#Najlepsza metryka nie jest jedna

Potrzebujesz kilku poziomów.

#Poziom media

ROAS. CAC. Spend.

#Poziom zamówienia

AOV. Marża. Zwroty.

#Poziom biznesu

Contribution. Repeat. Blended wynik. Dopiero razem dają pełniejszy obraz.

#Nie zabijaj dobrej kampanii przez złą księgowość danych

To też ważne. Jeśli koszty są źle przypisane, możesz uznać dobry kanał za słaby. Dlatego definicje muszą być jasne. Co wchodzi do contribution? Jak rozliczamy delivery? Jak przypisujemy zwrot? Spójność ważniejsza niż perfekcja.

#Reklama może wyglądać świetnie i nadal być zła dla firmy

I odwrotnie. Może wyglądać średnio w platformie, ale dowozić bardzo wartościowych klientów, którzy wracają. Dlatego najlepsze zespoły performance nie zatrzymują się na panelu reklamowym. Patrzą dalej. Do P&L.

#Jak może powstać dodatni wynik platformowy i ujemny wynik zamówienia?

Platforma może poprawnie raportować ROAS i jednocześnie sklep może mieć słabą ekonomię. To nie „błąd reklamy”. To różnica między metryką mediową a biznesową. Przy pytaniu „Jak może powstać dodatni wynik platformowy i ujemny wynik zamówienia” jeden wskaźnik platformowy będzie za wąski. W praktyce warto zestawić ze sobą Google Target ROAS bazuje na raportowanych wartościach konwersji, Google pozwala stosować value rules, żeby lepiej odzwierciedlać biznesową wartość różnych konwersji, IAB Europe w standardach commerce media rozróżnia gross i net sales. Dopiero takie połączenie pokazuje, czy poprawa wyniku kampanii przekłada się na lepszą ekonomię sklepu, czy tylko na większy obrót raportowany w panelu reklamowym.

#Co wiemy, a czego nie

• Google Target ROAS bazuje na raportowanych wartościach konwersji.
• Google pozwala stosować value rules, żeby lepiej odzwierciedlać biznesową wartość różnych konwersji.
• IAB Europe w standardach commerce media rozróżnia gross i net sales.
• DHL pokazuje, że zwroty i delivery są realną częścią kosztu / doświadczenia.

#Najprostszy test dla własnego sklepu

Rozłożyć jedno zamówienie 500 zł do ostatnich 20 zł contribution. Bez realnej marki.

#Czego nie warto obiecywać

Nie ma podstaw, by sugerować że platformy celowo zawyżają wyniki.

#Jak zweryfikować to bez zgadywania

Przy temacie „Kiedy reklama wygląda na rentowną, ale sklep realnie na niej traci” nie testowałbym kilku zmian jednocześnie. Zacznij od jednego obszaru: Kiedy reklama wygląda na rentowną, ale sklep realnie na niej traci. Zapisz stan bazowy i wskaźnik, który ma się realnie zmienić. Dopiero w kolejnym kroku przejdź do Kiedy reklama wygląda na rentowną, ale sklep realnie na niej traci, a następnie sprawdź Kiedy reklama wygląda na rentowną, ale sklep realnie na niej traci. Taka kolejność ma prostą zaletę: po kilku tygodniach nadal wiesz, co faktycznie wpłynęło na wynik. Jeżeli równocześnie zmienisz ofertę, kreacje, UX i logistykę, wzrost sprzedaży może wyglądać świetnie, ale nie da Ci wiedzy, którą można później powtórzyć i skalować.