РРС-кейс: 609000+ грн доходу за 60 днів при середньому ROAS 9.0 за допомогою Google Performance Max
eCommerce у ніші меблів
— Масштабування бізнесу через контекстну рекламу
З грудня 2025 року по теперішній час
Україна
Вихідні дані
До нашої компанії звернувся клієнт із запитом побудувати системний канал продажів через Google Performance Max у ніші меблів.
Основна мета – вийти на прогнозований ROAS та масштабувати продажі за ключовими категоріями: стелажі, шафи та суміжні товари. Фокус був на тому, щоб реклама працювала як інструмент масштабування прибутку, а не як витратна стаття без чіткої окупності. Хоча до початку співробітництва кампанії вже існували, їхня ефективність була на низькому рівні та стагнувала.
Загальна динаміка витрат та цінності конверсій за період 60 днів:
Аналітика проєкту
На початку співпраці проєкт вже мав запущену рекламу, однак ROAS (окупність реклами) залишався на рівні ≈3 без подальшого зростання. Кампанії працювали, але система фактично вперлася в стелю:
- алгоритм не масштабував обсяг продажів;
- рішення приймались на основі коротких періодів;
- бюджет не перерозподілявся відповідно до ефективності категорій.
У розрізі окремих днів картина виглядала нестабільною: в одні дні ROAS різко зростав, в інші – знижувався до мінімальних значень, середній чек суттєво відрізнявся за категоріями, а попит був нерівномірним. Це створювало відчуття нестабільності та не дозволяло системно вийти за межі ROAS = 3.
Проте з першого етапу роботи ми приймали рішення на основі тижневої динаміки, а не денних коливань. Це дозволило оптимізувати прибуткові кампанії навіть у періоди короткострокових просадок.
За 60 днів ми досягли наступних показників ROAS:
– збільшення з ≈3 до стабільних 9.0;
– основний робочий діапазон – 8-10;
– середній показник за весь період – 10-11;
– окремі піки – 15-20+ у тижні з меншим обсягом витрат.
Тижні з аномально високим ROAS виникали при невеликому бюджеті та 1-2 замовленнях із високим середнім чеком, тому для оцінки ефективності використовувався середній показник на повному обсязі витрат.
У підсумку система демонструє стабільну ефективність на дистанції, без залежності від короткострокових коливань.
Дії команди
Працюючи над проєктом, наша команда застосовувала структурний підхід. Ключова дія, яку ми виконали перед масштабуванням, – реструктуризація рекламних кампаній. Ми розподілили їх за категоріями, що дало змогу:
- не змішувати різну маржинальність товарів,
- контролювати CPA в межах прийнятного,
- бачити точки росту окремо за кожним сегментом.
За 60 днів ми досягли наступних результатів:
| Категорія | Приблизний показник ROAS |
| Весь асортимент | 14,8 |
| Столи | 9,6 |
| Полички | 9,2 |
| Шафи (це наша зона оптимізації) | 5,2 |
Структурний підхід дозволяє масштабувати сильні категорії та точково працювати зі слабшими, не порушуючи загальну ефективність.
В оновленій структурі ми врахували:
1. Оптимізацію стратегії ставок. Провели порівняльний запуск різних стратегій (Maximize Conversions / Maximize Conversion Value / tCPA) та обрали модель, яка забезпечує стабільний обсяг продажів при контрольованій вартості залучення.
2. Коригування географії показу. Звузили геотаргетинг до регіонів із вищою конверсійністю, що дозволило зменшити частку неефективного трафіку та підвищити середній ROAS.
3. Оптимізацію цільової CPA. Поступово коригували Target CPA для збільшення обсягу конверсій без виходу за межі прийнятної собівартості.
Все це було зроблено, щоб знайти баланс між масштабом та ефективністю, і нам це вдалося.
Крім того, ми провели аналіз товарної матриці – дослідили ефективність товарів у фіді:
- виявили позиції з найвищим ROAS;
- призупинили товари без продажів або з низькою рентабельністю;
- перерозподілили бюджет на SKU, які формують основний дохід.
Результати
Основні показники за два місяці роботи над проектом:
- витрати – 1565,48$ (67 620 грн.);
- дохід – 14736,13$ (644 308 грн.);
- середній ROAS – 9.0 (показник стабільно тримається);
- кількість продажів на тиждень – 30-45;
- конверсії – 250+;
- середній CPA – приблизно 6,37$ (275 грн.).
При цьому алгоритм витримує тижні зі зниженим попитом і масштабується у періоди зростання.
Підсумки
Головний інсайт цього кейсу: для значного покращення результатів іноді не треба робити великі зміни із сайтом або оферами. Достатньо знайти ключовий важіль, що допоможе сучасним алгоритмам приводити цільову та зацікавлену у товарі аудиторію.
Таким чином, не змінюючи офери та асортимент, ми за допомогою досвіду роботи з алгоритмами Google Ads та базового аналізу змогли підвищити ROAS з 3 до стабільної 9. Додамо, що саме тижнева аналітика дозволяє керувати масштабом без емоційних рішень.
