Case Study

Caso de éxito RAJA – SEM

+17%

ROAs YoY

+38%

YoY

+39%

Orders New Clients YoY

Con una experiencia de 65 años, el grupo RAJA distribuye en Europa a más de 1.000.000 clientes, la gama más extensa de embalajes. Presente en 18 países europeos, a través de 21 sociedades, el grupo RAJA se ha convertido en líder en su mercado, gracias a su pasión
por el servicio y atención al cliente, a su dinámica de innovación y al conocimiento y profesionalidad de sus empleados.

Lo confirma también su vocación por ofrecer a sus clientes las mejores soluciones de embalaje y equipamiento. La filial española con la que trabajamos ofrece 5.000 embalajes en stock para TODAS las necesidades de embalaje con un servicio sin precedentes.

1. El Contexto: ¿cómo llega el cliente a Estudio34?

RAJA® llega a Estudio34 después de una larga negociación en la que mostraron un gran nivel de exigencia, fruto de la importancia que el e-commerce tienen dentro del mix de canales de la compañía. Entre los aspectos que encontraron más positivos en nuestra agencia destacaron la existencia de un equipo asentado y consistente, con gran experiencia en e-commerce y un alto conocimiento técnico. Además obtuvieron unas recomendaciones muy positivas de clientes actuales de nuestra agencia. Todo junto hizo posible el inicio de nuestra colaboración.

Teniendo los servicios de SEO, CRO y Analítica web cubiertos por un departamento interno de la empresa, buscaban un partner SEM altamente cualificado que les ayudara a poner en marcha su hoja de ruta con garantías técnicas y estratégicas, con el objetivo de optimizar el rendimiento de sus campañas de performance en los motores de búsqueda. Esta optimización de las campañas tenía como objetivo aumentar el retorno de la inversión y el porcentaje tráfico altamente segmentado a su página web, ya que se trata de un B2B.

2. El Conflicto: ¿qué objetivos querían lograr?

  1. Tenían una estructura antigua e ineficiente que no les permitía analizar y optimizar el rendimiento de forma óptima.
  2. La rentabilidad de sus campañas genéricas era muy baja y tenían como objetivo conseguir una rentabilidad superior en todas sus familias de producto.
  3. Hasta entonces solamente habían trabajado con estrategias manuales, por lo que no habían podido sacar todo el partido a sus campañas con estrategias smart bidding.

3. La Resolución: ¿cómo solventamos el problema?

En nuestras estrategias siempre consideramos la estructura de cada cliente, el momento en el que se encuentran, así como un alto grado de escucha. Sólo de esta manera podemos dar una solución óptima para cada cliente. En el caso de RAJA® ellos tenían muy claro que necesitaban como primer paso una reestructuración total de sus campañas de search.

Así, generamos una propuesta que incluía estrategias automatizadas de puja y una simplificación de su estructura. Pero el equipo de RAJA® llevó un paso más adelante nuestra propuesta, querían arriesgar y poner en marcha una nueva metodología creada por Google Ads Japan llamada Hagakure, muy prometedora pero sin el aval de haber sido testada de forma masiva previamente. Después de analizar de forma conjunta los pros y los contras, los riesgos y los posibles beneficios, nos decidimos a crear esta nueva estructura.

  1. Reestructuración de la cuenta según el modelo Hagakure: Las estrategias automatizadas de Google Ads han venido para quedarse y hacer uso de campañas inteligentes es muy útil si sabemos cómo hacerlo.
  2. Implementación estrategias de puja en Google Ads: El cambio de paradigma en la gestión de cuentas de Google Ads es innegable. La granularidad en las campañas, las concordancias más restrictivas y las pujas manuales conducen a veces a estructuras demasiado grandes e inabarcables, donde la optimización se puede hacer tediosa y la adecuación de pujas (teniendo en cuenta las variables) imposible.
  3. Business Intelligence: Realizar todos los análisis para entender el comportamiento de los usuarios y el rendimiento de las campañas nos han ayudado mucho.
  4. Estacionalidad: El periodo de trabajo que Marzo a Septiembre, debido a la peculiar situación que vivimos globalmente, ha ayudado en el incremento de las ventas.

3.1 Modelo Hagakure

¿Qué es Hagakure? Su traducción ‘oculto en las sombras’, no nos ofrece mucha información, pero este concepto ya es todo un modelo a tener en cuenta para estructurar campañas y adaptar las estrategias de puja automáticas de Google Ads y Dynamic Search Ads para aprovechar todo el potencial de smart bidding. ¿Cuáles son las premisas a tener en cuenta?

  1. Contar con un sólo grupo de anuncios para cada URL. Así se agruparían dentro del mismo adgroup palabras clave similares, que dirijan a la misma landing.
  2. Cuando una landing o página de destino no tenga el volumen suficiente, se trabajará con estrategias DSA (Dynamic Search Ads), para cubrir términos de búsqueda de bajo volumen.
  3. A partir de 12K impresiones mensuales ya podemos contar con volumen suficiente como para hacer una selección manual de palabras clave, dejando el DSA en un segundo plano.
  4. Si tenemos objetivos similares (ya sea en base a CPA o ROI) para diferentes landings, se recomienda trabajar con estrategias de puja de cartera, agrupando así campañas y maximizando los datos de aprendizaje para el sistema.
  5. La personalización de anuncios a través de funciones IF, inserción dinámica o llamada a los feeds de datos empresariales serán clave para maximizar el nivel de calidad de las palabras clave, pero también mejorar la experiencia de nuestros usuarios.

3.2 Estrategias & Acciones

  1. Reestructuración de las campañas genéricas de búsqueda de Google Ads (8 cuentas reestructuradas en total).
  2. Creación de dashboards para analizar resultados semanales y mensuales.
  3. Creación de modelos de atribución basado en datos tanto en SA360 como en Google Campaign Manager.
  4. Activación del módulo Google Analytics Attribution.
  5. Lanzamiento de nuevos productos para el catálogo de Septiembre 2020.
  6. Elaboración de un método de implementación para estrategias de pujas automatizadas en SA360.

4. Resultados: ¿qué hemos conseguido?

4.1 Resultados Globales

4.2 Resultados por Tipo de Campaña

  • Revenue: 38% YoY

Mayo: el mes con mayor crecimiento con +79% YoY

  • Revenue GEN: +34% Gen YoY

Mayo: el mes con mayor crecimiento con +95% YoY

  • Nuevos Pedidos: +39% Orders New Clients YoY

Mayo: el mes con mayor crecimiento con +81% YoY

  • AOV: +4% average AOV YoY

Abril: el mes con mayor crecimiento con +10% YoY

  • ROAs YoY: +17%

Abril: el mes con mayor crecimiento con +48% YoY

Pese a que este año, vivimos una situación excepcional y desconocida por todos debido a la crisis sanitaria del Covid-19, los resultados que hemos conseguido son realmente positivos:

  1. A pesar del estado de alarma en Marzo, conseguimos igualar el resultado del 2019.
  2. Incremento de presupuesto en PPC para atender el incremento de tráfico.
  3. En los meses de Mayo y Junio registramos el mayor crecimiento con altas tasas de reclutamiento de nuevos clientes.
  4. Agosto y Septiembre hemos registrado un alto crecimiento en la página web.
  5. 8 de cada 10 clientes realizaron su primer pedido en rajapack.es
  6. Las campañas de PPC representan el 49% de las ventas y el 52% de los pedidos de la web.

 

Estudio34 es sin duda la agencia de performance que toda empresa con madurez en marketing digital necesita. No hay capas de asesores comerciales o directores de cuentas que hagan que la comunicación técnica sea un teléfono roto, son profesionales altamente cualificados, con una larga experiencia y trayectoria. Conocen al detalle las cuentas que manejan y las trabajan directamente en el día a día, aportando valor a nuestra colaboración. Estudio34 se convierte en una verdadera extensión de nuestro departamento de Marketing, colaborando, ayudando, proponiendo y ejecutando. Su mejor aval son las recomendaciones y satisfacción de sus clientes, destacando que conservan en su cartera clientes muy longevos, algo no muy habitual en el panorama de agencias digitales. Sin duda es un éxito contar con ellos.

RAJA embalajes españa

Alejandro Loza

Traffic Manager

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