Spadek CPA przez błędną alokację budżetu
Problem: budżet przesuwał się do segmentów o słabszej marży. Źródła: Meta Ads, GA4, sklep, marżą produktową. Decyzje: rebalancing budżetu i refresh kreacji. Wynik: do uzupełnienia po projekcie.
Realizacje
Katalog scenariuszy gotowy do podmiany na realne wyniki.
Na starcie nie wymyślamy fałszywych klientów ani metryk. Te karty pokazują format: branża, problem, podłączone źródła danych, decyzje, wynik i czego się nauczyliśmy.
Dużo leadów, niska jakość, brak feedback loop
Problem: CPL wyglądał dobrze, ale szanse sprzedaży były słabe. Źródła: CRM, Google Ads, formularze, feedback handlowców. Decyzje: scoring leadów i reguły kwalifikacji.
Duża liczba stron i problemy z indeksacją
Problem: crawlowanie i indeksacja nie pokrywały się z priorytetami biznesowymi. Źródła: GSC, crawl, logika URL. Decyzje: struktura indeksacji i schema.
Konkurencja pojawia się w odpowiedziach AI, marka nie
Problem: modele cytowały konkurencję i pomijały markę. Źródła: zestaw promptów, benchmark, analiza cytowanych domen. Decyzje: content, PR, strony porównawcze.
Pixel i CAPI zaburzały optymalizację kampanii
Problem: dane konwersji były niekompletne. Źródła: GTM, Meta Events Manager, GA4, backend sklepu. Decyzje: mapowanie zdarzeń i kontrola jakości dopasowania.
Raporty miesięczne bez decyzji operacyjnych
Problem: raporty były opisowe, ale nie prowadziły do działań. Źródła: Ads, GA4, CRM, GSC. Decyzje: codzienny przebieg, alerty i lista akcji do akceptacji.
Twój przypadek
Zamieńmy pierwszy projekt w case study oparte o realne dane.
Ustalimy problem, źródła danych, decyzje i sposób mierzenia wyniku jeszcze przed startem.