SEOs peitub jõud: Haage Vesi e-poe 330% kasv
SEO
CRO
SEO
CRO
Lisaks tavapärastele SEO töödele oli Haage projekti juures oluline roll ka CRO (Conversion Rate Optimization) ja ORMi (Online Reputation Management) elementidel.
Klient
Haage Vesi
Sektor
Ecommerce
Periood
2024
Aastate jooksul kordus tuttav muster: reklaamikampaaniate tulemused paranesid igal aastal. Ometi ei kasvanud e-poe kogutulu samas tempos. Kui kanalid näitasid 50–70% kasvu, liikus kogu e-kaubanduse tulemus vaid kuni 20%. See oli esimene märk, et midagi jäi mõõtmisloogikas tähelepanuta.
Turuliidril on valdav osa nii turuosast kui ka tarbijate eelistustest. Loogika sunnib selle najalt küsima ebamugavat küsimust: kas reklaamid toovad päriselt müüki juurde või lihtsalt kinnitavad juba olemasolevat nõudlust? Otsustasime kasutada teistsugust loogikat – mitte “kui palju me müüsime?”, vaid “kui palju müüsime rohkem tänu reklaamile?”.
330%
E-poe igakuise müügikäibe kasv. Orgaanilise liikluse müügitulu kasvas 150%.
19%
E-poe konversioonimäär kasvas 2%-lt lausa 19%-ni.
60%
Rohkem igakuist orgaanilist liiklust.
Konkreetseteks eesmärkideks said:
1. Mõõta Google Adsi inkrementaalset mõju ehk tegelikku lisamüüki
1.1. Teise etapi eesmärk oli määratleda numbriline inkrementaalsuse kasv, milleks sai 7000 eurot inkrementaalset tulu kuus Google’i otsingureklaamidest .
2. Suurendada eelarvekasutuse efektiivust vähemalt 20% võrra ilma nähtavust kaotamata
Töö eesmärk ei olnud “veel üks optimeerimine”, vaid turunduse aus läbivalgustus.
Töökäik
Eesmärgid
Alustasime teekonda Google’i reklaamidest, mis on ajalooliselt olnud e-poe puhul müügitulu mõistes teisel kohal. Lisaks esindab otsing kõige otsesemalt turu tegelikku käitumist olles kõige puhtamal kujul nõudluse test. Sellises olukorras saab ausalt mõõta, kas reklaam tegelikult mõjutab otsust või lihtsalt kinnitab seda, mis niikuinii juhtuks. “Aus test” tähendab siin, et kanal ei peida reklaami mõju – seal ei saa edu põhjendada nähtavuse, emotsiooni või reach’i taga. Kui reklaam töötab Google’is, siis mitte sellepärast, et see oli ilus või kõlav, vaid sest see aitas inimesel teha otsust, mida ta niikuinii tahtis teha.
Saame tuttavaks & viime ühiselt Su eesmärgid ellu.
Oleme siin selleks, et aidata ettevõtteid, kes tahavad enamat. Kui oled valmis järgmiseks arenguhüppeks - teeme selle koos.
SEOs peitub jõud: Haage Vesi e-poe 330% kasv
SEO
CRO
Lisaks tavapärastele SEO töödele oli Haage projekti juures oluline roll ka CRO (Conversion Rate Optimization) ja ORMi (Online Reputation Management) elementidel.
Klient
Haage Vesi
Sektor
Ecommerce
Periood
2024
Aastate jooksul kordus tuttav muster: reklaamikampaaniate tulemused paranesid igal aastal. Ometi ei kasvanud e-poe kogutulu samas tempos. Kui kanalid näitasid 50–70% kasvu, liikus kogu e-kaubanduse tulemus vaid kuni 20%. See oli esimene märk, et midagi jäi mõõtmisloogikas tähelepanuta.
Turuliidril on valdav osa nii turuosast kui ka tarbijate eelistustest. Loogika sunnib selle najalt küsima ebamugavat küsimust: kas reklaamid toovad päriselt müüki juurde või lihtsalt kinnitavad juba olemasolevat nõudlust? Otsustasime kasutada teistsugust loogikat – mitte “kui palju me müüsime?”, vaid “kui palju müüsime rohkem tänu reklaamile?”.
330%
E-poe igakuise müügikäibe kasv. Orgaanilise liikluse müügitulu kasvas 150%.
19%
E-poe konversioonimäär kasvas 2%-lt lausa 19%-ni.
60%
Rohkem igakuist orgaanilist liiklust.
Eesmärgid
Konkreetseteks eesmärkideks said:
1. Mõõta Google Adsi inkrementaalset mõju ehk tegelikku lisamüüki
1.1. Teise etapi eesmärk oli määratleda numbriline inkrementaalsuse kasv, milleks sai 7000 eurot inkrementaalset tulu kuus Google’i otsingureklaamidest .
2. Suurendada eelarvekasutuse efektiivust vähemalt 20% võrra ilma nähtavust kaotamata
Töö eesmärk ei olnud “veel üks optimeerimine”, vaid turunduse aus läbivalgustus.
Töökäik
Alustasime teekonda Google’i reklaamidest, mis on ajalooliselt olnud e-poe puhul müügitulu mõistes teisel kohal. Lisaks esindab otsing kõige otsesemalt turu tegelikku käitumist olles kõige puhtamal kujul nõudluse test. Sellises olukorras saab ausalt mõõta, kas reklaam tegelikult mõjutab otsust või lihtsalt kinnitab seda, mis niikuinii juhtuks. “Aus test” tähendab siin, et kanal ei peida reklaami mõju – seal ei saa edu põhjendada nähtavuse, emotsiooni või reach’i taga. Kui reklaam töötab Google’is, siis mitte sellepärast, et see oli ilus või kõlav, vaid sest see aitas inimesel teha otsust, mida ta niikuinii tahtis teha.
Siin kohal on oluline rõhutada, et analüüsist ja tööst jäid esimeses faasis välja brändimärksõna (“goldtime”), sest selle inkrementaalsus on juba olemuslikult minimaalne. Brändimärksõnade ostmine on meil kasutusel ainult oma brändi “kaitseks” olukordades, kus konkurendid sellele panustavad.
Alustasime 2025. aasta kevadel ka Marketing Mix Modelling’iga, mille tulemustest selgus, et Google Ads oli üks olulisemaid tegureid. Kuna always-on turunduse olemuse tõttu on keeruline piisava statistilise mudeli täpsusega hinnata brändi loomulikku mõju, võtsimegi ühe jätkuprojektina ette käesoleva töö.
Selleks, et tulemust muuta, kasutasime oma EPE (Elevate Predictive Efficiency) raamistikku, mille sisse kuulub nii käitumisanalüüs, segmentatsioon kui ka modelleerimine signaalide põhjal, konversiooniväärtuste reeglite loomine ning dünaamilised reklaamid (IF-funktsiooniga muutuvad reklaamsõnumid).
EPE najal välistasime näiteks kõikidest otsingukampaaniatest viimase 24h külastajad ja sagedased korduvkülastajad. Sarnaseid segmendi välistusi ja ajastuse loogikaid lõime kokku 7. Selleks, et tekiks mudelit arendav feedback loop, on kontol rakendatud ka custom EPE script.
EPE metoodikat saab rakendada ka teistes kanalites ja sellega ka aktiivselt liigume. Eriti olulist rolli näeme sel Meta remarketing kampaaniate juures.
Et mõista reklaami tegelikku lisamõju, mitte lihtsalt seoseid, kasutasime kombinatsiooni geoeksperimendi ja kausaalse mõjumudeli (Bayesian Structural Time Series) lähenemist.
Elevate Predictive Efficiency (EPE) raamistik toimib kausaalse analüüsi “kihtidena”: see ühendab klikkide ja konversioonide mikrotasandi andmed, signaalide korrelatsioonid ning kordusostu tõenäosuse, et hinnata iga reklaamitegevuse tõenäolist lisandväärtust. EPE põhineb masinõppel, mis tuvastab käitumuslikke mustreid ja optimeerib reklaamide pakkumisi reaalajas nende eeldatava inkrementaalsuse järgi.
Tulemuste valideerimiseks kasutasime kontrollperioode ja time-decay mudelit, mis hindas kontaktide mõju ajas – kui kiiresti reklaami mõju väheneb pärast esmast puudet. Nii välistasime juhuslikud konversioonid ja hooajalise müra.
Saame tuttavaks & viime ühiselt Su eesmärgid ellu.
Oleme siin selleks, et aidata ettevõtteid, kes tahavad enamat. Kui oled valmis järgmiseks arenguhüppeks - teeme selle koos.