Case Study: Strategia sezonowa w aptece „Pod Słońcem” [Q3 2023 – Q2 2024]
Okres realizacji: Q3 2023 – Q2 2024
Lokalizacja: Kraków, sieć 3 aptek + e-commerce
Zasięg: ogólnopolski (e-commerce) + lokalny (apteki stacjonarne)
1. Analiza sezonowości według kategorii
| Kategoria |
Szczyt sezonu |
Ruch |
Konwersja |
| Przeziębienie |
Paź-Gru |
+285% |
4.2% |
| Alergia |
Mar-Maj |
+165% |
3.8% |
| Suplementy |
Sty-Mar |
+95% |
2.9% |
| Dermokosmetyki |
Kwi-Cze |
+125% |
3.2% |
2. Wyzwania sezonowe
- Spadek ruchu w okresach przejściowych (-65%)
- Wzrost kosztów reklamy w sezonie (+95% CPC)
- Problemy z rotacją zapasów (45 dni → cel: 28 dni)
- Nieoptymalna alokacja budżetów marketingowych
3. Strategia optymalizacji
| Okres |
Działania |
Budżet |
ROAS |
| Szczyt sezonu |
Brand + Performance |
45% |
485% |
| Okres przejściowy |
Content + Brand |
35% |
320% |
| Poza sezonem |
Content + Edukacja |
20% |
245% |
4. Wdrożone rozwiązania
- System predykcji trendów:
- Analiza 3 lat danych historycznych
- Integracja z Google Trends
- Monitoring konkurencji
- Automatyczne progi zamówień
- Content marketing:
- Wyprzedzające publikacje (2-3 miesiące)
- Kalendarze sezonowe
- Poradniki tematyczne
- Infografiki sezonowe
- Optymalizacja kampanii:
- Dynamiczne stawki CPC
- Sezonowe słowa kluczowe
- Automatyzacja przez skrypty
- Testowanie kreacji
5. Efekty i KPI
| Metryka |
Q3 2023 |
Q2 2024 |
Zmiana |
| Wahania sprzedaży |
-65% |
-28% |
+57% |
| Średni ROAS |
285% |
425% |
+49% |
| Rotacja zapasów |
45 dni |
28 dni |
-38% |
| Dokładność prognoz |
68% |
92% |
+35% |
6. Analiza efektywności kategorii
| Kategoria |
Wzrost YoY |
Przychód |
ROI |
| Przeziębienie |
185% |
1,582,000 zł |
485% |
| Alergie |
156% |
1,046,000 zł |
420% |
| Suplementy |
134% |
878,000 zł |
385% |
| Dermokosmetyki |
142% |
923,000 zł |
365% |
7. Wnioski i rekomendacje
- Kluczowe wnioski:
- System predykcji zmniejszył straty w okresach przejściowych o 42%
- Content wyprzedzający zwiększył ruch organiczny o 85%
- Dynamiczne zarządzanie stawkami poprawiło ROAS o 49%
- Automatyzacja zamówień zredukowała stockouty o 78%
- Rekomendacje:
- Wdrożenie personalizacji sezonowej
- Rozbudowa systemu predykcji
- Program lojalnościowy z elementami sezonowymi
- Automatyzacja kampanii ML
