CASO DE ÉXITO
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GAP es una empresa de moda estadounidense que vio la luz en 1969 en San Francisco. Su presencia es internacional, con más de 3,300 establecimientos, y es especialmente reconocida por sus camisetas, pantalones vaqueros y sudaderas, muchas de las cuales lucen el logotipo de la marca. En España y Portugal, sus tiendas físicas son operadas por Group Galceran, que incorporó las ventas en línea en el año 2021, y se incorporó como cliente Elogia en 2021 para contar con nuestro apoyo en el lanzamiento de su operativa online e eCommerce. Desde entonces somos su agencia partner de performance en el canal digital.
¿Quieres que tu empresa se convierta en un caso de éxito?
En enero de 2023, desde Elogia Fashion Lab, nos lanzamos a experimentar junto a GAP con las campañas ASC+ de META. Y para hacerlo, decidimos aplicar una metodología de test AB en un entorno de prueba controlado, antes de propagarlas en toda la operativa de Social Paid.
La razón fundamental por la que las pruebas A/B son tan valiosas, y por lo cual decidimos realizarlas en este caso, radica en que permiten tomar decisiones basadas en datos concretos y no en suposiciones o intuiciones.
La capacidad de realizar pruebas y adaptarse según los resultados obtenidos es fundamental en un entorno en constante cambio, donde la efectividad y la relevancia marcan la diferencia entre el éxito y el fracaso. En el caso de GAP, nos ayudaron a certificar el buen funcionamiento de las Advantage+ Shopping Campaigns.
Durante la prueba, que duró 3 semanas, nuestro equipo realizó campañas de ASC+ y campañas “tradicionales” para enfrentar rentabilidad y resultados.
Por un lado, se crearon 4 campañas tradicionales segmentadas por audiencias, había campañas con formatos estáticos, y campañas de creatividades dinámicas con feed de catálogo. Sus objetivos eran los habituales dentro del entorno Meta, en este caso, venta o conversiones.
Por otro lado, se creó una única campaña ASC+ configurada de manera dinámica para que variase dependiendo de la parte del funnel impactada, y el tipo de segmentación, las creatividades (dinámicas o de feed) y objetivo de conversión. La optimización de esta campaña, supervisada y configurada por nuestro equipo, corría de la mano del machine learning de meta.
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