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2021-11-15 18:24:41

【品牌介绍 】

自营服装电商平台

Zaful 是环球易购旗下的自营服装电商平台，自2014年创立之始，便致力于成为全球领先的线上快时尚品牌，希望通过价格实惠的产品重新定义潮流，并以卓越的设计和品质绝佳的时尚服装，激励18岁至28岁的年轻消费者勇敢追求梦想。

【面临挑战】

营销陷入瓶颈期，亟需提升广告花费回报

在短短6年内，Zaful 便迅速风靡全球，其业务遍及180个国家。然而，随着业务的大规模扩张，Zaful 发现在营销方面似乎陷入了瓶颈期，因此希望寻求以更为有效的方式来增加其产品销量、提升广告花费回报及盈利能力，确保业务能够取得更大规模的增长，并实现可持续发展。

【解决方案】

携手 Facebook 市场营销科学团队，回归基本步，依托数据制定优化策略

Zaful 面临的营销瓶颈期，是不少中国出海企业在业务拓展到一定规模之后常遇到的难题。想要破局而出，就必须以数据说话，全面了解现有的营销策略并找到症结所在，然后从基本开始，对症下药。因此，Zaful 选择了和 Facebook 合作。

从2019年9月到2020年7月，在为期10个月的合作中，Facebook 协助 Zaful 深入分析其营销方案及广告成效，发现臃肿分散的广告账户结构、单个广告组预算过低以及对广告预算过于频繁的调整，这些操作都增加了机器学习和系统优化的难度，是导致 Zaful 的广告花费回报不如人意的主因。于是 Facebook 大客户销售团队引入了巿场营销科学团队，建议 Zaful 回到基本步，简化广告账户结构以及增加每个广告组的广告预算。对于这些优化建议，Zaful 起初存有疑虑——一方面，简化广告结构意味着变相减少了广告优化师进行人手调整和优化的机会；另一方面，增加每个广告组的预算也让 Zaful 担心会因此而增加广告支出，但又未能保证广告花费回报达标，似乎风险更高。

有见及此，Facebook 团队进一步建议 Zaful 在提高单个广告组预算的基础上，配合使用广告花费回报保底竞价，并通过大规模测试收集海量数据，以突出的成效证实了上述优化策略的正确性。在此期间，Facebook 团队亲自和 Zaful 日常运营团队进行了长达数个月的手把手操作教学，包括创建、修改和分析不同广告，更让Zaful 能够扎实掌握营销实操技巧，为之后的独立操作及规模化推广打下坚实基础。

在采取优化措施及不断进行测试之后，Zaful 的营销活动逐渐取得了令人满意的成绩——广告投资回报率的波动幅度显著降低，广告花费回报和盈利日趋稳定，让业务的可持续增长成为可能。更重要的是，在此期间，Zaful 管理团队的营销思维及运营行为也发生了转变，他们对自动化营销更具信心，更乐于简化广告结构及采用广告花费回报保底竞价不断优化，从而推动业务实现规模化增长及可持续发展。

【营销成果】

广告投资回报率的波动幅度大幅下降78%

机器学习阶段的广告支出占比下降了30%

在 Facebook 的广告花费同比增长了20%

【方案回顾】

简化广告账户结构，结合广告花费保底竞价

整合预算

优化方向一：整合预算，简化广告账户结构

不少出海企业在进行营销时都会有一个误区，认为对广告组的设置越细化越好，而且最好根据实际情况不断手动调整，方能实现精细化营销、提升营销成效；还会将预算分散，投放大量低预算的广告组，美其名曰“分散风险”，Zaful 也不例外。

然而事实上，在大数据时代要实现广告精细化运营，正确的做法应该是要简化广告结构，避免不同广告系列出现重叠甚至相互竞争的情况，影响成效。同时应该减少调整预算及手动更改的频率，把更多的工作交给 Facebook 的算法，让系统拥有足够的灵活性通过机器学习自动优化。另外，尽可能减少广告系列中冗余重复的广告，对预算进行整合，提高广告系列的平均预算，减少对广告投放的约束，方能让广告最大限度地找到最佳转化机会。

在 Facebook 市场营销科学团队的帮助下，Zaful 对广告账户结构进行了简化，并通过测试结果证实了这一优化方向的正确性：单次操作费用下降10%，购买及广告花费回报均增加了37%，转化率更提升高达63%。经过多个月的测试及应用，Zaful 活跃的广告系列和广告组、广告之间的比例从之前的1：37：1变为1：7：2，平均每个广告系列内的广告组数量大幅下降，证明账户结构得到了有效精简。

而广告账户结构的精简，也让 Zaful 能够对广告预算进行整合，分配更充足的预算到每个广告系列。在优化后，Zaful 广告支出最高的前100个广告系列的平均预算比之前大幅提高7倍，让系统拥有更高的灵活性、有效达成转化。以上这些简化措施均使得机器学习阶段的支出大幅下降，证明广告预算得到了更有效的利用。

优化方向二：采用广告花费回报保低竞价

为了控制广告成本，Zaful 在投放广告时往往倾向于使用最低费用竞价策略，希望尽可能以最低的单次优化事件费用竞价达成转化；同时 Zaful 也认为增加单个广告组的预算会增加广告整体支出，但又未必能保证广告花费回报达标，似乎风险更高。因此，Facebook 团队建议 Zaful 在提高单个广告组预算的基础上，配合使用广告花费回报保底竞价，双管齐下，以便最大化营销成效。

顾名思义，广告花费回报保底竞价让 Zaful 能够根据业务目标，确定所需的最低广告花费回报，配合提升后的广告组预算，确保广告可以实现或超越既定目标，最大程度地提高营销获利的可能性。经过逾50次测试，Zaful 发现有9成以上使用了广告花费回报保底竞价的广告都可以达到预期目标，甚至取得105%至212%超标完成的佳绩。更重要的是，Zaful 对比了引入广告花费回报保底竞价之前和之后的广告投资回报率，发现采用了这一竞价之后，广告花费回报的波动幅度大幅降低了78%，广告花费回报日趋稳定，这让 Zaful 能够更好预测及掌控营销活动带来的业务价值，并对其采取的自动化营销策略更具信心。

值得一提的是，在进行大规模优化之前，特地针对上述两大优化方向进行了大量测试。这些测试均取得了显著成效，让 Zaful 更具信心并同意把优化进一步推行到多个大型促销活动中，包括黑色星期五、网络星期一以及多项新品发布会等。为了确保操作的可持续性和可推广性，Facebook 团队在征得 Zaful 同意后，选择了一个专门的广告账户进行规模化操作，而并非仅仅利用几个广告系列进行测试。

【成效解析】

广告花费回报日趋稳定，机器学习阶段广告支出大幅下降

在2019年第四季，Zaful 已经在逾50个广告系列中进行了上述优化操作，其中绝大多数的广告系列都取得了超额实现目标广告投资回报率的佳绩。这使得 Zaful 对 Facebook 的优化策略更具信心，并同意更大规模地使用广告花费回报保底竞价。而到2020年7月，Zaful 的一系列营销活动不仅取得了更可观、更稳定的广告花费回报，盈利大幅提升；在 Facebook 团队之前的“手把手”教导下，Zaful 的营销人员也深入掌握了自动化营销的实操技巧，了解在未来可以如何进行规模化推广，实现业务的可持续增长。

广告投资回报率的波动幅度大幅下降78%

在使用广告花费回报保底竞价后，广告投资回报率的波动幅度比没有采用这一竞价的广告大幅下降78%，帮助 Zaful 取得了更为稳定的广告花费回报。

机器学习阶段的广告支出占比下降了30%

证明广告组能够更加快速地通过机器学习阶段，提早进入更为稳定的投放状态，而节省下来的广告支出也能得到更为有效的利用。

在 Facebook 的广告花费同比增长20%

由于在 Facebook 取得的广告花费回报日趋稳定并实现可持续增长，即便在受到新冠疫情的影响下，Zaful 在 Facebook 的广告花费也录得了20%的同比增长，进一步证明 Zaful 对于 Facebook 这一营销平台的青睐和信任。

展望未来，Facebook 团队将会继续与 Zaful 保持紧密合作，帮助 Zaful 深化基本步，同时配合更多领先市场的营销工具及方案，助力 Zaful 在征战全球的旅途上走得更快、更远、更成功！