O cliente
A Vivense é uma das maiores varejistas on-line de móveis e artigos para casa da Turquia. Sofás, camas, conjuntos de jantar, móveis de jardim, colchões, armazenamento — a linha completa, vendida on-line em grande escala.
O e-commerce de móveis tem uma característica particular que o torna excepcionalmente exigente em publicidade. Os valores dos pedidos são altos, então um clique desperdiçado custa mais do que na maioria das categorias. Os ciclos de decisão são longos. E, o mais importante, o catálogo se multiplica: um único modelo de sofá não é um produto, mas dezenas, quando se consideram tecido, cor, tamanho e — no caso dos sofás de canto — a orientação. Canto esquerdo e canto direito são SKUs diferentes, com níveis de estoque diferentes.
O resultado é um catálogo com dezenas de milhares de variantes individuais, cada uma com sua própria disponibilidade, preço e status de entrega, e tudo isso mudando diariamente.
O problema
Os anúncios de catálogo funcionam puxando produtos de um feed e associando-os automaticamente aos usuários. Essa automação é o que os torna eficientes em escala — e é também o que torna a precisão do feed inegociável. A plataforma anuncia tudo o que o feed manda anunciar. Ela não tem nenhum conhecimento independente do que realmente está no armazém.
Para um catálogo do tamanho do da Vivense, isso cria um vazamento persistente e, em grande parte, invisível.
Variantes esgotadas continuam recebendo impressões. Um sofá cinza de canto esquerdo se esgota. Até que o feed reflita isso, o anúncio continua rodando — e rodando bem, porque o algoritmo aprendeu que esse produto tem bom desempenho. O orçamento flui para ele justamente porque ele convertia. Cada impressão agora é gasta em um item que ninguém pode comprar. Pior: os usuários que clicam chegam a uma página de produto indisponível, o que custa à Vivense não apenas o investimento em mídia, mas também a confiança de um visitante com alta intenção de compra.
O orçamento se espalha de forma uniforme por um catálogo com desempenho muito desigual. Em um catálogo de dezenas de milhares de variantes, uma pequena parcela dos produtos gera a maior parte da receita. Sem visibilidade de desempenho no nível do produto, o investimento é distribuído segundo a lógica da própria plataforma, e não a do negócio — e boa parte dele vai para variantes de cauda longa que nunca iriam trazer retorno.
A escala torna os dois problemas impossíveis de gerenciar manualmente. Com algumas centenas de produtos, dá para identificar os vazamentos. Com dezenas de milhares de variantes sendo atualizadas diariamente, nenhuma equipe consegue auditar o catálogo manualmente. O desperdício não é dramático em nenhum caso isolado; ele se acumula silenciosamente, item por item, em todo o catálogo.
Em resumo, o desafio que a Vivense enfrentava era bem específico: escalar o catálogo nos anúncios sem escalar o desperdício que vem junto.
A solução
Trabalhando com a D-DAT, parceira da Vivense, tratamos isso como um problema de dados antes de um problema criativo.
Controle de estoque e disponibilidade em tempo real no feed
O primeiro passo foi fazer do feed uma representação precisa do que a Vivense realmente podia vender, de forma contínua, e não periódica. A disponibilidade no nível da variante passou a fluir para o feed em tempo real, de modo que os produtos esgotados deixavam de ser anunciados — automaticamente, sem esperar uma exportação manual ou uma sincronização programada.
Parece apenas organização. O efeito financeiro não é. Em uma categoria de ticket médio alto, cada impressão desviada de um produto indisponível é orçamento transferido para um produto que pode converter, e o efeito se acumula diariamente em todo o catálogo.
Dados de desempenho e pontuação no nível do produto
Eliminar o desperdício é apenas metade da equação; a outra metade é decidir para onde o orçamento recuperado deve ir. Os dados de desempenho no nível do produto da Feedance permitiram ver quais variantes realmente geravam retorno, e não apenas cliques — e estruturar o feed para que o orçamento se concentrasse nelas.
Os produtos foram segmentados por desempenho e profundidade de estoque, para que as campanhas pudessem impulsionar os itens que convertiam bem e tinham estoque para sustentar a demanda. O catálogo deixou de ser uma lista plana e passou a ser uma lista priorizada.
Criativos que respondem às dúvidas reais de quem compra móveis
Com a camada de dados pronta, a Creative Suite gerou automaticamente criativos com a marca para o catálogo — cada um trazendo as informações de que um comprador de móveis precisa antes de clicar:
- A assinatura visual da marca Vivense, consistente em todos os posicionamentos
- O preço original riscado e o preço no carrinho em destaque — um desconto só convence se o comprador puder ver os dois números
- Um selo "Hızlı Teslimat" (Entrega Rápida) quando aplicável — em móveis, o prazo de entrega é uma objeção real de compra, e respondê-la no criativo elimina um motivo de hesitação
- Estilo de campanhas sazonais — templates de primavera, inverno e promoções aplicados a todo o catálogo de uma só vez, para que os anúncios acompanhassem o calendário de campanhas sem um projeto de design a cada vez
Como eram gerados a partir dos dados do feed, eles se mantinham corretos por conta própria. Uma mudança de preço atualizava o banner. Um produto que se esgotava saía completamente de circulação — criativo e segmentação se movendo juntos, em vez de um ficar atrás do outro.
Os resultados
O ROAS aumentou 32%.
Vale a pena ser preciso sobre o mecanismo por trás desse número, porque ele não veio de uma mudança de lances nem de um aumento de orçamento. O mesmo catálogo, o mesmo canal e — no que diz respeito ao plano de mídia — a mesma operação geraram um terço a mais de retorno, porque o orçamento deixou de ser gasto de duas formas específicas: em produtos indisponíveis e em produtos disponíveis, mas que não convertiam.
Além do ganho de desempenho, a equipe da Vivense ganhou alavancagem operacional. Gerenciar criativos e disponibilidade em dezenas de milhares de variantes deixou de ser um fardo manual recorrente e passou a ser um processo automatizado — e foi isso que tornou o resultado sustentável, e não uma vitória pontual de campanha.
O que outros varejistas com grandes catálogos podem aprender com isso
A precisão do feed é uma alavanca de eficiência de mídia, não uma tarefa de TI. Produtos esgotados em um feed ativo não se anunciam. Os dashboards de desempenho os mostram como anúncios que já funcionaram. O desperdício só fica visível quando alguém conecta os dados de estoque ao investimento em anúncios — e, a essa altura, ele já vem se acumulando há meses.
Quanto maior o catálogo, mais a cauda longa custa. Todo varejista sabe que uma minoria de produtos gera a maior parte da receita. Poucos agem sobre isso no feed, porque agir exige dados de retorno no nível do produto, e não no nível da campanha. Sem isso, a distribuição do orçamento fica, por padrão, a critério da plataforma, e não seu.
Em categorias de ticket médio alto, a conta é mais dura. Um clique desperdiçado em um produto de ₺200 é um incômodo. Em um sofá de ₺40.000, o custo por clique é alto o bastante para que uma pequena porcentagem de impressões mal direcionadas se torne um item de custo relevante. Categorias com produtos caros e ciclos de decisão longos são as que mais têm a ganhar com disciplina no feed.
É nas variantes que os feeds quebram. Cor, tamanho, tecido, orientação — cada dimensão multiplica o catálogo, e cada variante tem seu próprio nível de estoque. Feeds que tratam uma família de produtos como um único item anunciam produtos parcialmente indisponíveis. Feeds que tratam as variantes corretamente anunciam apenas o que pode ser enviado.
