Questo è un caso studio reale di PerformancePPC, un team di professionisti focalizzato al 100% sulla creazione e ottimizzazione delle tue Campagne Pay Per Click in Meta, Google, LinkedIn.
All’inizio dell’articolo presenteremo il caso, il problema e la nostra soluzione.
Dati i numerosi dati sensibili riportati nell’articolo e testimoniati dalle dashboard reali che vedremo più in basso, il nome dell’azienda cliente non potrà essere citato.
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L’azienda
Il cliente di questo caso-studio è attivo nel settore fashion – calzature, con e-commerce monomarca proprietario e presenza commerciale multi-country.
La strategia digitale prevede attività advertising su Google Ads e Meta Ads, gestite centralmente ma con declinazioni e performance differenti a seconda delle nazioni.
Durante i principali momenti promozionali, come il Black Friday e il Cyber Monday, il brand applica scontistiche sullo store proprietario, rendendo il periodo particolarmente rilevante in termini di volumi e investimento pubblicitario.
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La sfida
L’obiettivo principale era massimizzare le vendite nel Black Weekend (venerdì–lunedì) mantenendo il controllo della marginalità, in un contesto caratterizzato da:
- forte pressione competitiva,
- aumento dei costi pubblicitari,
- finestra temporale estremamente ridotta (4 giorni).
In particolare, la sfida era allocare correttamente il budget ADV tra:
- più piattaforme (Google e Meta),
- più nazioni,
- più giorni e fasce orarie,
evitando decisioni tardive o basate su dati incompleti.
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Il problema
Durante eventi come il Black Friday emergono criticità strutturali:
- Attribuzione delle conversioni sulle piattaforme pubblicitarie non affidabile in tempo reale, a causa di:
- limiti di tracciamento,
- consensi,
- ritardi di reporting delle piattaforme anche di diverse ore.
- limiti di tracciamento,
- Difficoltà nella distribuzione del budget su soli 4 giorni, senza visibilità chiara delle performance reali.
- Complessità multi-country, con:
- andamenti macroeconomici differenti,
- paesi più o meno reattivi alle promozioni.
- andamenti macroeconomici differenti,
- Impossibilità di “recuperare” errori di allocazione a evento concluso.
Il rischio concreto era spendere troppo nei momenti sbagliati o non sfruttare opportunità di crescita reali.
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La soluzione
Abbiamo adottato un approccio previsionale + data-driven fuori dalle piattaforme, articolato in due fasi.
Pianificazione pre-evento
- Analisi dei dati storici del Black Friday
- Utilizzo di tool previsionali per stimare:
- volumi di vendita attesi,
- possibili crescite o cali rispetto all’anno precedente.
- volumi di vendita attesi,
- Stima del numero di ordini attesi per il periodo
- Applicazione di un CPA atteso maggiorato (+20%), assimilabile a un tasso atteso di iinflazione dei costi ADV.
- Calcolo del budget complessivo e prima distribuzione (effettuata manualmente):
- per giorno,
- per country.
- per giorno,
2️⃣ Controllo operativo in tempo quasi reale
- Raccolta oraria dello speso ADV:
- per piattaforma (Google / Meta),
- per nazione.
- per nazione.
- Estrazione degli ordini e-commerce via API:
- aggiornamento ogni ~20 minuti.
- aggiornamento ogni ~20 minuti.
- Integrazione dei dati in BigQuery tramite tabelle di congiunzione.
- Aggregazione oraria e per country in un looker dinamico di:
- spesa,
- ordini,
- CPA reale.
- spesa,
Questo ha permesso un monitoraggio continuo e indipendente dalle piattaforme pubblicitarie.
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I risultati
Grazie alla visione oraria e multi-country dei KPI reali, siamo riusciti a:
- Ottimizzare l’investimento già dal primo giorno, avendo obiettivi chiari.
- Verificare costantemente che il CPA rimanesse sotto il target.
- Incrementare il budget rispetto alle previsioni iniziali, sfruttando performance migliori del previsto.
- Riallocare la spesa in modo rapido tra:
- giorni,
- orari,
- nazioni.
- giorni,
- Compensare l’assenza di una country non attiva in ADV per motivi esterni.
Il risultato è stato il miglioramento dei volumi di vendita rispetto all’anno precedente, nonostante un mercato in meno su cui poter lavorare sulle vendite.
ROI: 6,5x
CPC: 0,33€
CPA: 26,10€
Numero di ordini: 214
Vendite totali: 36.300€
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Conclusioni
Questo caso studio dimostra come, durante eventi ad alta intensità come il Black Friday, la gestione ordinaria degli account non sia sufficiente.
L’approccio basato su:
- previsione,
- controllo dei dati fuori dalle piattaforme,
- visione oraria reale,
consente di:
- prendere decisioni più rapide,
- ridurre il rischio,
- massimizzare le opportunità di crescita.
Il framework sviluppato rappresenta oggi una base solida e replicabile per la gestione dei futuri main event promozionali.
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