Кейс PPC для Agora Discount: збільшення продажів і ROAS за 450 днів

Як Agora Discount збільшив оборот на ≈85 % та покращив ROAS на ≈35 % за 450 днів

Ми розглянемо кейс клієнта Agora Discount — e‑commerce‑магазину техніки для дому, саду та ремонту. Застосувавши комплексну PPC‑стратегію, команда збільшила обсяг продажів на 85 %, підвищила ROAS на 35 % та знизила CPA на 4 % упродовж 450 днів (із 20 січня 2025 до 13 квітня 2026). У цьому кейсі проаналізовано стартову точку, покрокову стратегію, результати та висновки.

Про Agora Discount

• Ніша: e‑commerce, техніка для дому, саду та ремонту.‍
• Географія: Україна.‍
• Асортимент: електроінструмент, садова техніка, кухонне обладнання, техніка для дому.‍
• Конкуренти: великі маркетплейси (Rozetka, Prom, Епіцентр) та нішеві магазини.‍
• Особливості: широкий асортимент, різні категорії товарів, акцент на акційних пропозиціях та швидку доставку.

Запит клієнта

Agora Discount звернувся із завданням:

1. Збільшити продажі і виручку з контекстної реклами.
2. Масштабувати рекламу без втрати ефективності.
3. Покращити ROAS (окупність рекламних витрат).
4. Зменшити CPA (вартість залучення конверсії).
5. Масштабувати Performance Max/Shopping‑кампанії та виокремити категорії за їхньою маржинальністю.

4. Стартова ситуація

До старту проєкту акаунт мав хаотичну структуру: одна кампанія Performance Max охоплювала всі категорії, пошукові кампанії були нерелевантними, а аналітика налаштована поверхнево. У середньому ROAS тримався на рівні ≈33,7 (перші 30 днів), а CPA — ≈51,7 ₴. Конверсії були нестабільними, переважали товари з низькою маржею, що не давало масштабувати бюджет.

Основні стартові метрики (перші 30 днів)

Проблеми:

• Низький та нестабільний ROAS.
• Відсутність деталізації за категоріями (усі товари в одній кампанії).
• Нерелевантна структура пошуку й Shopping‑кампаній.
• Слабка аналітика: цілі відстежувалися некоректно, не було сегментації за маржинальністю товарів.

5. Стратегія PPC

1. Аудит рекламного акаунту

1. Перевірка кампаній. Аналізували Performance Max, Search та Shopping‑кампанії: виявили змішані аудиторії, пересікання пошукових запитів і брендових конверсій.
2. Перевірка трекінгу. Переналаштували Google Analytics 4 та GTM: впровадили e‑commerce‑транзакції, передавали маржу в якості кастомних конверсій.
3. Аналіз категорій. Розділили товари на групи за маржинальністю (висока, середня, низька), щоб виділити пріоритетні.
4. Аналіз фіду та назв товарів. Виявили, що назви не відповідають популярним пошуковим запитам; описів товарів бракувало.

2. Реструктуризація кампаній

1. Performance Max за категоріями. Замість однієї кампанії створили декілька: окремо для електроінструментів, садової техніки, домашньої техніки й акційних товарів. Для кожної задали окремий бюджет відповідно до маржинальності.
2. Search‑кампанії. Створили брендову кампанію, а також загальні (non‑brand) кампанії з точною відповідністю й мінус‑словами.
3. Shopping‑кампанії. Оптимізували Google Shopping: окремі фіди для товарів із різним рівнем маржі та для регіонів; протестували Smart Shopping і стандартні Shopping‑кампанії.
4. Рекламні матеріали. Оновили банери та адаптивні оголошення, додали акційні елементи, сезонні оффери та персоналізацію.

3. Робота з фідом

1. Оптимізація назв товарів. Використовували шаблони з назвою бренду, ключовими характеристиками та категорією (наприклад, “Акумуляторна дрель Bosch 18 V для дому”).
2. Очищення фіду. Вилучили нерентабельні та неконкурентні позиції.
3. Робота з маржею. Для категорій із високою маржею підвищили ставки та бюджети; для низькомаржинальних залишили мінімальний бюджет або виключили.
4. Додавання атрибутів. Додали кольори, розміри, сезонність та інші атрибути, що підвищують релевантність.

4. Оптимізація бюджетів

1. Масштабування топ‑категорій. Поступово збільшували бюджети на кампанії з високим ROAS та хорошою динамікою конверсій.
2. Скорочення нерентабельних кампаній. Виявили кампанії з CPA > 70 ₴ та ROAS < 30 і зменшили для них бюджети або вимкнули.
3. Перерозподіл бюджетів. Частину бюджету перерозподілили на PMax та Shopping; менш ефективні Search‑кампанії скорочували.
4. Використання сезонності. Під час пікових сезонів (весна — садова техніка, осінь — обігрівачі, блекаут — альтернативні джерела живлення etc.) збільшували бюджети, а в міжсезоння — знижували.

5. Аналітика та оптимізація

1. E‑commerce‑аналітика. Зібрали дані про дохід, середній чек, маржу, конверсії та товари.
2. Атрибуція. Використовували data‑driven атрибуцію в Google Ads і GA4 для коректного розподілу конверсій.
3. Автоматизована оптимізація. Налаштували скрипти для відстеження ROAS, CPA та індикаторів сезонності.
4. Тестування ставок. Порівнювали ручне керування ставками та автоматичні стратегії (maximize conversion value with target ROAS). Поступово відмовилися від ручного управління на користь стратегій із цільовим ROAS.

6. Результати

Зміни:

• Оборот зріс на ≈85 % (з 1,82 млн ₴ до 3,37 млн ₴).
• Кількість конверсій збільшилась на ≈45 %.
• ROAS підвищився з 33,7 до 45,8 (+35 %).
• CPA знизився на ≈4 % (з 51,7 ₴ до 49,7 ₴), попри збільшення бюджету.
• CTR зріс на ≈33 %, а конверсійна частка — на ≈10 %.
• Кількість показів майже не змінилася (–3 %), проте кількість кліків зросла на ≈29 %, що свідчить про підвищення якості оголошень і точності таргетингу.

6.2 Сукупні результати за 450 днів

За весь період (449 днів у нашому файлі) акаунт згенерував ≈51,26 млн ₴ обороту, витративши ≈1,45 млн ₴. Сумарний ROAS становив ≈37, а загальна кількість конверсій — ≈23 575.

Середній CPA за весь період — ≈65 ₴, середня конверсійна частка — 2,28 %.

6.3 Графіки

Графіки демонструють динаміку ключових показників. Бачимо, що упродовж 2025 року витрати росли, але оборот зростав швидше, що забезпечило підвищення ROAS. У 2026 році бюджет оптимізували, зосередившись на прибуткових категоріях, що зберегло високу окупність.

‍

7. Висновки

1. Структура — основа успіху. Розділення акаунту за категоріями й маржинальністю дозволило контролювати бюджети та тестувати гіпотези окремо.
2. Performance Max працює, якщо правильно налаштувати. Кампанії PMax із сегментацією за категоріями та якісними креативами показали найвищий ROAS.
3. Фід — серце e‑commerce. Відповідність назв товарів пошуковим запитам, додавання атрибутів і видалення нерентабельних позицій безпосередньо вплинули на конверсії та CPA.
4. Аналітика вирішує. Коректний трекінг, передача маржі та атрибуція дозволили приймати обґрунтовані рішення щодо бюджетів і ставок.
5. Сезонність важлива. Під час пікових сезонів доцільно збільшувати бюджети, а в низький сезон — оптимізувати витрати й фокусуватися на вигідних категоріях.
6. Масштабування ≠ хаотичне збільшення бюджету. Лише завдяки структурі та аналітиці вдалося збільшити витрати на 35 %, при цьому вдвічі підвищивши дохід.