Shopify DTC · Ліцензійний дитячий одяг · США

Taylor JoelleВід 185 замовлень до 5 131 за рік

Обидва канали приводили трафік, який майже не купував. Бренд суконь, що дедалі більше продавав на передзамовлення, заробляв на старих клієнтах і не знаходив нових. Ми перебудували обидва канали: Google оптимізували під покупку, а Meta — під залучення нових клієнтів.

Taylor Joelle — Shopify DTC · Ліцензійний дитячий одяг · США

89 → 2 521

Замовлення з Google (січ.–лип.)

96 → 2 610

Замовлення з Meta (січ.–лип.)

0,13% → 2,4%

Конверсія Google

0,08% → 1,16%

Конверсія Meta

Google Ads + Meta Ads, атрибуція Shopify (модель «останній непрямий клік»). Січень–липень 2025 року проти січня–липня 2026 року. Виторг і повний P&L свідомо не наводимо: у фокусі трафік, конверсія та склад клієнтів.

Січень–липень, з різницею в рік

2025 → 2026

Замовлення з Google (січ.–лип.)28×

89→2 521

Замовлення з Meta (січ.–лип.)27×

96→2 610

Нові клієнти, Google2.0×

23,8%→48,3%

Нові клієнти, Meta+70%

34,4%→58,6%

Контекст

Taylor Joelle продає надм’які дитячі сукні для перевдягань за ліцензіями Disney і Warner Bros.: «Попелюшка», «Холодне серце», «Ваяна», «Рапунцель» та інші персонажі. Продає напряму, через Shopify. Каталог живе циклом запусків: нова ліцензійна колекція виходить приблизно кожні 3–4 тижні. Дедалі більше товарів іде на передзамовлення, і хітові моделі доводиться чекати до 3–4 місяців. Платних каналів було два, Google і Meta. Формально обидва «працювали», але нових клієнтів не приводили.

Проблема

Google: 66,8 тис. платних сесій і 89 замовлень за пів року, тобто конверсія 0,13%. Причина проста: кампанії оптимізувалися під додавання в кошик, а не під покупку. Meta: 96 замовлень зі 115 тис. сесій, і дві третини з них — від повторних покупців. Кампаній на холодну аудиторію не було, регулярного виробництва креативів теж. Тим часом каталог сповзав у передзамовлення (з 18,4% до 57,6% SKU). Довше чекання давало більше причин відкласти покупку, і саме тоді, коли холодний трафік мав почати купувати.

Що ми зробили

Перевели обидва кабінети з проміжних цілей (додавання в кошик, залученість) на реальну цінність покупки. Алгоритми почали вчитися на тих, хто купує, а не на тих, хто просто клікає.
Перебудували кабінет Google за ролями кампаній: захист бренду, Shopping, окремий контур PMax для нових клієнтів. Цільові показники ставок піднімали невеликими кроками, без стрибків.
Зібрали Meta з нуля під залучення: 70–80% бюджету пішло на TOF-кампанії для холодної аудиторії. Їх підтримував щотижневий потік креативів на основі дослідження покупців: 4 512 відгуків, розбір конкурентів, три реальні портрети покупця.
У Meta зробили 3–4 місяці очікування частиною пропозиції. У Google налаштували облік так, щоб попит зараховувався в момент замовлення, а не відправки.

Результат

Порівнюємо той самий період, січень–липень, з різницею в рік. Сумарно Google і Meta дали 5 131 замовлення проти 185. Google виріс і на трафіку, і на конверсії: платних сесій стало на 57,5% більше, а замовлень — у 28,3 раза більше. Частка нових клієнтів у замовленнях подвоїлася (з 23,8% до 48,3%). Meta виросла і в обсязі, і в якості: сесій майже вдвічі більше (+95,6%), замовлень — у 27,2 раза. Канал, що жив переважно на повторних покупках (65,6% замовлень), тепер здебільшого приводить нових клієнтів (58,6%). І все це тоді, коли бренд утричі збільшив частку товарів на передзамовленні (з 18,4% до 57,6% каталогу). Довше очікування не просто пережили: з ним цілеспрямовано працювали.

Google Ads

Від трафіку без покупок до системного каналу залучення

На старті Google приводив справжній трафік, але майже нічого з нього не продавав: за пів року та сама платна аудиторія дала лише 89 замовлень. Ми перебудували кабінет так, щоб алгоритми оптимізувалися під реальну покупку, а не під проміжну дію. Саме це підняло конверсію з 0,13% до 2,4% при зростанні платного трафіку на 57,5%.

Сесії

66 802→105 190

+57,5%

Замовлення

89→2 521

×28,3

Конверсія

0,13%→2,4%

Частка нових клієнтів у замовленнях

23,8%→48,3%

Оптимізували під справжні покупки

Кампанії навчалися на додаваннях у кошик: «конверсій» багато, продажів майже немає. Ми прибрали ці цілі й перевели весь кабінет на ціль «Покупка» з передачею суми замовлення. Алгоритм почав шукати покупців, а не тих, хто просто клікає.

Розділили кабінет за ролями

Захист бренду в пошуку, основний каталог у Shopping. У Performance Max — ядро перевірених бестселерів і окремий контур для нових клієнтів. Відео працює на покупку й ремаркетинг. У кожного напряму свій бюджет і своя ціль, тож сильні товари перестали тягнути на собі слабкі.

Поділили каталог за фактами, а не навмання

Товари поділили на перевірені бестселери за 90 днів, лідерів, середні й слабкі позиції, кожна група зі своєю планкою рентабельності. Найбільше бюджету йшло туди, де продажі вже доведені. Новинки тестували окремо, з контрольованою ціллю.

Піднімали ставки поетапно

Цільовий ROAS у Shopping з березня по травень змінювався так: 50% → 150% → 300% → 400% → 450% → 470%. Кампанія на нових клієнтів пройшла шлях 200% → 250% → 350% → 450% → 475% і зупинилася на 440%. Брендовий пошук після стартової фази на ROAS перевели на цільову CPA $15/$19. Кожен крок був реакцією на фактичні продажі, а не здогадкою.

Взялися за нових клієнтів напряму

Увімкнули бонус до цінності нового клієнта на рівні кабінету й запустили окрему кампанію на залучення, не відрізаючи наявну базу. Частка нових клієнтів у замовленнях зросла з 23,8% до 48,3%.

Почистили трафік

Додали мінус-слова на рівні кабінету (зокрема запити про оренду) і розвели брендовий та небрендовий трафік мінус-списками. Так брендовий попит не зараховувався як залучення нових клієнтів.

Платний трафік зріс на 57,5%. Замовлень стало в 28,3 раза більше. У цьому розриві вся суть: ми не купували більше людей за більші гроші. Кабінет нарешті навчився впізнавати справжнього покупця.

Meta Ads (Facebook + Instagram)

Від каналу повторних покупок до двигуна залучення

Раніше Meta здебільшого продавала тим, хто вже купував: 65,6% її замовлень припадало на повторних клієнтів. Ті 96 замовлень, які канал усе ж дав, прийшли зі 115 тис. сесій при конверсії 0,08%. Не було кампаній на холодну аудиторію, потоку креативів і поділу за етапами воронки. Усі три речі ми побудували з нуля.

Сесії

114 954→224 886

+95,6%

Замовлення

96→2 610

×27,2

Конверсія

0,08%→1,16%

×14,5

Частка нових клієнтів у замовленнях

34,4%→58,6%

Побудували кабінет навколо залучення

TOF Sandbox (холодна аудиторія, Advantage+ BO) тестує нові креативи й за 48 годин вимикає слабкі. TOF Dynamic Catalog (холодна, Advantage+) став головним джерелом нових клієнтів: ROAS 7,11× і CPA $15,42. MOF Retargeting (тепла, Advantage+) дотискає тих, хто бачив рекламу TOF, але не купив, промокодами й ступінчастими знижками. На TOF припадає 70–80% усього бюджету. Це свідомий поворот від повторних продажів до пошуку нових людей.

Зробили креативи щотижневою системою

Почали з дослідження, а не з припущень: 4 512 відгуків, Reddit, конкуренти й усі 195 SKU. З цього вийшли три портрети покупця: мама, що планує поїздку в Disney; мама, що готує дитяче свято; бабуся, яка шукає подарунок. Для кожної — свій кут подачі й своя зачіпка. Щотижневий цикл «бриф → погодження → виробництво → запуск» тримав креативи для холодної аудиторії свіжими. Відео й динамічний каталог стабільно давали на холодній аудиторії нижчу CPA, ніж статика.

Побудували цикл запусків, який можна повторювати

Бренд випускає нову ліцензійну колекцію кожні 3–4 тижні, тож ми вибудували навколо цього три фази. Підготовка, 7 днів: бюджет +10–20% на день, усі креативи готові у форматах 1:1 і 9:16. Запуск, 7 днів: різко піднімаємо бюджет TOF, під кожну головну модель — окрема група оголошень, слабкі креативи вимикаємо на другий день. Спад, 7–14 днів: TOF зменшуємо, MOF збільшуємо, вмикаємо ступінчасті знижки 5/10/15%. Схему перевірили на шести запусках, від «Русалоньки» до «Лебединого озера».

Закрили провал між запусками

Без запуску чи пропозиції продажі падали. Для алгоритму це серйозна проблема: щоб навчатися, йому потрібен рівний потік конверсій. Провал згладили знижки 10% на весь сайт, які ми вмикали між колекціями, не чекаючи падіння. А через чотири місяці з’ясувалося, що справжнє вузьке місце — кількість креативів, а не структура. Коли почали масштабувати перевірених переможців замість нескінченних нових тестів, ROAS піднявся до 6,61×.

З’ясували, які ліцензії продають холодній аудиторії

«Попелюшка» й «Марі» тримали сильний ROAS на холодній аудиторії, тож їхні запуски отримували більші бюджети. «Історія іграшок» і «Красуня і Чудовисько» були менш впізнаваними й потребували більше бюджету, тому їх тестували обережніше.

У тижні запусків зведений ROAS тримається на рівні 5–7×, а зведений CAC — $15–25. І так протягом шести повних циклів запусків, а не разовий сплеск.

Контекст: передзамовлення

Залежність від передзамовлення потроїлася, а продажі все одно зросли

Рік тому передзамовлення не було системною проблемою: так продавалися 18,4% каталогу (84 з 456 товарів), і на них припадало 46,1% проданих одиниць. Цього року це вже 57,6% каталогу (155 з 269 товарів) і 77,7% чистих продажів. Довше очікування завжди загрожує конверсії й повторним покупкам. Проте загальна кількість проданих одиниць усе одно зросла на 47%. Отже, з очікуванням треба було активно працювати, а не просто його терпіти.

Частка передзамовлень у каталозі

18,4%→57,6%

Частка передзамовлень у проданих одиницях

46,1%→54,5%

Частка передзамовлень у чистих продажах

65,9%→77,7%

Усього продано одиниць

+47,0%

Google

Зробили передзамовлення невидимим для алгоритму

Замовлення рахувалися як реальні продажі в момент оформлення, а не відправки. Тож алгоритм учився на справжньому попиті, а не на теплих кліках.
Каталог ділили за доведеними результатами, а не за статусом передзамовлення. Перевірені бестселери (багато з них на передзамовленні) отримали агресивну ціль. Недоведені позиції йшли окремо, з нижчою ціллю ROAS близько 300%, щоб не тягнути вниз перевірене ядро.
Брендовий пошук навколо великих запусків (Disney/Cinderella) вмикали й вимикали синхронно з вікнами передзамовлення і вели на окремі сторінки колекцій.

Дванадцять тижнів, розписані по тижнях — це система, а не везіння.

Місяць 1

Прибрали проміжні цілі

Google оптимізувався під додавання в кошик: 30,5 тис. «конверсій» по $1,14, які так і не стали замовленнями. Перевели весь кабінет на ціль «Покупка» з передачею суми замовлення і розклали структуру за ролями: брендовий пошук, Shopping, PMax.

Місяці 2–3

Поділили каталог, ставки піднімали кроками

Товари поділили на перевірені бестселери за 90 днів, лідерів, середні й слабкі позиції. Для кожної групи — своя планка рентабельності. Цільовий ROAS у Shopping піднімали так: 50% → 150% → 300% → 400% → 450%, жодного разу одним стрибком.

Місяці 3–4

Перебудували Meta під залучення

Спершу дослідження покупців: 4 512 відгуків, розбір конкурентів, три портрети покупця. Потім структура TOF на холодну аудиторію, яка забирала 70–80% бюджету, і щотижневий потік креативів під неї.

Місяці 5–7

Нові клієнти, а не ті самі

У Google увімкнули бонус до цінності нового клієнта й запустили окремий контур залучення. У Meta цикл запусків перетворив 3–4 місяці очікування на тексти про подарунок, спланований заздалегідь. Частка нових клієнтів у Google подвоїлася, а в Meta вони стали більшістю.

Результат

185 → 5 131 замовлення

Google: 89 → 2 521 замовлення при зростанні платного трафіку на 57,5%. Meta: 96 → 2 610 при зростанні сесій на 95,6%. Результат дала конверсія, а не лише бюджет.

Докази · Реальні дашборди