Vaša Lekáreň | Case Study Recept na marži

Klient: Vaše Lékárna

Odvětví: Online lékárna / farmaceutický e-commerce

Velikost společnosti: Středně velký e-shop

Doba spolupráce: Od roku 2013 - dosud 

• Performance marketing strategie
• Google Ads
• Meta Ads
• Feedy

Farmaceutický segment patří mezi nejregulovanější oblasti e-commerce. Kromě silné cenové konkurence ho ovlivňují přísná legislativní pravidla a omezení v měření výkonu kampaní. 

Pro e-shop Vaše Lékárna se situace ještě více zkomplikovala po vypnutí purchase trackingu pro lékárny v důsledku EU legislativy a GDPR. Najednou bylo mnohem těžší přesně vyhodnotit, které kampaně a produkty skutečně přinášejí zisk.

Zadání ze strany klienta bylo zvýšit marži o 10 % a zároveň udržet obrat e-shopu. Našli jsme proto nový přístup, který neoptimalizoval kampaně jen na prodeje, ale zejména na reálnou profitabilitu produktů.

Stanovení diagnózy: problém s měřením

V prostředí, kde chybí přesné purchase tracking, jsme potřebovali nejprve vyřešit data. Navrhli jsme vlastní UTM trackování a atribuční přístup, který pomohl lépe pochopit výkon kampaní i v GA4. Díky tomu jsme uměli lépe číst výkon kampaní i v prostředí s omezenými daty.

Předpis nové léčby: maržově orientovaný bidding

Místo optimalizace na konverze nebo ROAS jsme kampaně začali řídit podle marže.  Využili jsme nástroj Dotidot a feed optimalizovaný přes custom labelizer. Do modelu vstupovala data o reálné marži produktů včetně simulace backbonusů, díky čemuž se rozpočet směřoval do produktů s nejvyšším obchodním přínosem.

Stanovení diagnózy: problém s měřením

V prostředí, kde chybí přesné purchase tracking, jsme potřebovali nejprve vyřešit data. Navrhli jsme vlastní UTM trackování a atribuční přístup, který pomohl lépe pochopit výkon kampaní i v GA4. Díky tomu jsme uměli lépe číst výkon kampaní i v prostředí s omezenými daty.

Předpis nové léčby: maržově orientovaný bidding

Místo optimalizace na konverze nebo ROAS jsme kampaně začali řídit podle marže.  Využili jsme nástroj Dotidot a feed optimalizovaný přes custom labelizer. Do modelu vstupovala data o reálné marži produktů včetně simulace backbonusů, díky čemuž se rozpočet směřoval do produktů s nejvyšším obchodním přínosem.