Hvordan Lucardi øgede CTR, omsætning og marginer med den fælles kraft i Producthero og Channable-løsninger

For at øge både indtægter og effektivitet i Shopping-annoncekampagnerne gik Lucardi sammen med Adwise og udnyttede den kombinerede brug af Producthero og Channable. Ved at optimere deres produktfeed med Productheros produkters Products AI og Channables kraftfulde regelmotor for at skabe avancerede produktsegmenteringer baseret på vigtige forretningsvariabler som marginer og lagerniveauer, opnåede Lucardi op til 18% stigning i CTR, +20% i omsætning og +15% i margin.

Udfordring: Øg omsætningen og marginniveauet

Med hjælp fra Adwise var Lucardi en af de tidlige brugere af Producthero Labelizer . Denne strategi gjorde det muligt for dem nemt at kategorisere produkter på tværs af forskellige etiketter baseret på deres ydeevne, hvilket resulterede i meget positive resultater og i en forbedring af effektiviteten af Lucardis kampagner.

Men ligesom mange andre e-handelsaktører er Lucardis resultater stærkt påvirket af eksterne faktorer som kampagner, fortjenstmargener, lagerniveauer og individuelle produktresultater. Disse faktorer gjorde det klart, at det var nødvendigt at gå et skridt videre for at få forretningen til at vokse.

For virkelig at kunne påvirke Lucardis indtægts- og marginniveau tog Adwise udfordringen op med at optimere det produktdatainput, der blev brugt i Google Ads, ikke bare ved at forbedre feed-attributterne, men også ved at opbygge mere intelligente produktsegmenteringer baseret på kritiske variabler for virksomheden.

Tilgang og implementering: Boosting af kampagner med Productheros Products Products AI og Channables Rules Engine

Første skridt: Optimer produktfeed med Producthero

Før Adwise fokuserede på at optimere Lucardis kampagnestrukturer, skulle de først optimere et feed med mere end 30.000 produkter for 3 forskellige lande (på to sprog). Til det formål brugte de Productheros Products Products AI, som gjorde det muligt for dem at spare en betydelig mængde tid og manuelt arbejde.

Da de brugte Products AI til at optimere deres titler, beskrivelser og andre produktattributter, brugte de tilpassede prompts og startede med at optimere produkter, der var mærket som "Heroes", og som havde titler og beskrivelser af lav kvalitet. Derefter fortsatte de med resten af produktsortimentet.

"Optimering af produkttitlerne havde stået på vores liste over opgaver i lang tid. Takket være Productheros Products Products AI kunne vi foretage disse justeringer ganske let, så vi kunne optimere alle produkttitler med en minimal tidsinvestering. Som prikken over i'et ser vi også fremragende resultater af dette". Dennis Westerbeek, teamleder og seniorspecialist i digital annoncering hos Adwise

Andet trin: Import af optimeret feed til Channables platform for at muliggøre regelbaseret produktsegmentering

Efter at have beriget produktfoderet med Products AI importerede de det optimerede foder sammen med deres supplerende foder med både Price Benchmark og Labelizer til Channables platform. I Channable sørgede de for, at dette forbedrede feed blev brugt til både organiske Shopping-lister og betalte Shopping-annoncer i Google. Men ud over blot at opdatere produktoplysningerne var målet at berige kampagnerne med brugbare forretningsdata.

For at gøre dette identificerede Adwise og Lucardi de vigtigste variabler, der påvirker produktets ydeevne (såsom lagerniveauer og fortjenstmargener). Hvert produkt fik en score for hver af disse variabler. Disse scorer blev derefter brugt til at segmentere deres kampagner mere effektivt.

Brug af Channables regelmotorsegmenterede de produktkataloget i præstationsbaserede grupper eller "buckets", fra højtydende til lavtydende produkter. Hver gruppe blev tildelt et forskelligt ROAS-mål (Return on Ad Spend) i Google Ads. Det gjorde det muligt at prioritere budget og synlighed for de produkter, der havde størst indflydelse på Lucardis omsætning og marginer.

Det var de strukturerede regler, der blev brugt i Channable til at berige kampagnedataene yderligere:

• Regler blev brugt til at udelukke produkter, der falder under en bestemt margin-tærskel
• "Villains", der ikke opfyldte standarderne for konverteringsomkostninger eller margin (tidligere identificeret i Producthero), blev udelukket med Channable-regler

Resultater

Efter den fælles brug af Producthero og Channable-løsningervar dette de vigtigste resultater for Lucardi:

• +18% CTR i Belgien og Holland og +15% CTR i Tyskland

Efter at have brugt Products AI til at optimere produktfeeds sammenlignede Lucardi og Adwise kampagnens resultater over fire måneder i 2025 med samme periode i 2024. Resultaterne viste en betydelig stigning i klikraten: +18 % i Holland og Belgien og +15 % i Tyskland.

Takket være det optimerede feed var Lucardi i stand til at skabe mere relevant trafik til sit website og øge konverteringsraten på flere sider.

• +20% omsætning og +15% dækningsbidrag gennem avanceret bucketing i Channable

Ved at pushe de rigtige produkter på det rigtige tidspunkt udnyttede Lucardi og Adwise avanceret bucketing i Channable til at øge omsætningen fra periode til periode (PoP) med 20 % og øge dækningsbidraget med 15 %.

"Ud over synlige forbedringer i disse målinger gav det mange flere indsigter i, hvordan vores produkt klarer sig, og det gav inspiration til vores kategorichefer." Dennis Westerbeek, teamleder og seniorspecialist i digital annoncering hos Adwise

Næste skridt

Mens de nuværende kampagneresultater allerede er meget lovende, ser Lucardi og Adwise yderligere muligheder for at skabe vækst. Det næste skridt er at berige deres produktspande med yderligere forretningsvariabler, der kan styres direkte i Channable. Derudover vil de skifte fra en reaktiv til en prædiktiv tilgang, dvs. bruge data til at forudse præstationstendenser i stedet for at reagere på dem.

Ud over Google Shopping og Google Ads gør Channable det også muligt for Lucardi at administrere en lang række yderligere kanaler fra en enkelt platform, herunder sociale handelskanaler som TikTok, Meta, Pinterest og Snapchat samt sammenligningssider som f.eks. Beslist.nl. Denne omnichannel-opsætning vil spille en nøglerolle i skaleringen af performance på tværs af platforme.

‍