W sprzedaży wielokanałowej (Allegro + sklep internetowy + magazyn + reklamy) codzienna praca bardzo szybko zaczyna wyglądać tak samo: kilka systemów otwartych jednocześnie, ręczne zrzuty danych, pliki Excel, które żyją własnym życiem i ciągłe poprawianie błędów stanów.

To nie jest problem jednej firmy — według analiz, ponad 72% sklepów e-commerce traci dziennie od 1 do 4 godzinna:

• zbieranie danych sprzedażowych,

• porównywanie raportów,

• aktualizowanie stanów magazynowych,

• weryfikację błędnych SKU,

• ręczne zestawienia dla właściciela lub działu logistyki.

W efekcie decyzje biznesowe zapadają z opóźnieniem, zespoły pracują reaktywnie, a firma nie ma jednego, spójnego obrazu tego, co naprawdę dzieje się w sprzedaży.

Firma, dla której realizowane było to wdrożenie, miała dokładnie ten sam problem.

CASE STUDY: Automatyczne raporty sprzedaży i kontrola stanów magazynowych

Rzeczywistość większości firm wygląda podobnie

Choć dostępne narzędzia są coraz lepsze, w praktyce:

• wiele raportów nadal przygotowuje się w Excelu,

• dane pobiera się ręcznie z kilku systemów,

• stany są „aktualizowane” tylko wtedy, gdy ktoś ma czas,

• często pracuje się nocą, żeby zdążyć przygotować raport na rano,

• każdy dział (sprzedaż, marketing, logistyka) pracuje na innych danych.

To ogromne obciążenie — zarówno czasowe, jak i finansowe. Przeciętna firma marnuje od 60 do nawet 90 godzin miesięcznie na zadania, które można zautomatyzować w 1–2 dni.

Dlaczego to case study jest ważne?

W tym wdrożeniu przedsiębiorca chciał odzyskać kontrolę nad firmą, przyspieszyć przepływ informacji i wyeliminować błędy magazynowe, które kosztowały go realne pieniądze.

Dzięki integracji systemów, automatyzacji raportów i stworzeniu jednego dashboardu:

• oszczędzono 3 godziny pracy każdego dnia,

• wyeliminowano 92% błędów stanów magazynowych,

• czas tworzenia raportu skrócił się z 180 minut do 0 minut,

• decyzje biznesowe zaczęto podejmować na podstawie aktualnych danych, a nie intuicji lub „strzałów”.

To właśnie pokazuje siłę automatyzacji w e-commerce:małe usprawnienia w wielu miejscach potrafią wygenerować ogromne, wymierne efekty.

Sytuacja wyjściowa (przed wdrożeniem)

Firma działała w modelu wielokanałowym, sprzedając jednocześnie na:

• Allegro – największy kanał wolumenowy, codziennie setki nowych zamówień,

• sklepie internetowym (WooCommerce) – produkty z dłuższą marżą i większą powtarzalnością zakupów,

• kanale hurtowym (B2B) – zamówienia cykliczne, często z rezerwacją stanów,

• platformach reklamowych (Meta Ads i Google Ads) – generujących dodatkowy ruch i zmienność sprzedaży.

Taki model sam w sobie nie jest problemem — problemem było to, jak firma tym zarządzała.

Brak systemowego przepływu danych między kanałami

Każda platforma działała w swoim tempie:

• Allegro aktualizowało stany co kilka minut,

• WooCommerce co pewien czas odświeżał zapisy w bazie,

• magazyn prowadził ewidencję ręcznie,

• B2B rezerwowało towar „na telefon”,

• reklamy generowały piki sprzedaży bez ostrzeżenia.

W efekcie stany magazynowe różniły się między platformami nawet o 10–40 sztuk.

To prowadziło do błędów takich jak:

• sprzedaż produktów, których fizycznie nie było,

• nadmiarowe rezerwacje,

• braki, które wychodziły na jaw dopiero przy pakowaniu,

• niepotrzebne blokowanie towaru pod B2B.

Raporty były robione ręcznie — każdego dnia

Każdego ranka osoba odpowiedzialna za analizy:

• Logowała się do Allegro,

• Pobierała raport sprzedaży,

• Logowała się do sklepu,

• Pobierała statystyki WooCommerce,

• Porównywała te dane,

• Sprawdzała stany w BaseLinkerze,

• Weryfikowała na żywo magazyn,

• Tworzyła raport w Excelu dla właściciela.

Cały proces trwał 2–3 godziny dziennie.

Miesięcznie dawało to:

• 60–75 godzin zmarnowanego czasu,

• równowartość półtora tygodnia pracy,

• ponad 900 minut ręcznej pracy tygodniowo.

Brak jednego źródła prawdy o sprzedaży

Każdy dział miał inne dane:

• magazyn „widział” inne stany niż sklep,

• obsługa zamówień patrzyła tylko na BaseLinkera,

• księgowość korzystała z danych z Allegro,

• właściciel dostawał raport dopiero po kilku godzinach.

W efekcie:

• decyzje o zakupach były podejmowane na podstawie błędnych danych,

• produkty zamawiano z opóźnieniem,

• top-selling items często były niedostępne,

• pieniądze leżały „na magazynie”, ale nie pracowały.

Częste pomyłki przy kompletacji zamówień

Przez niespójne stany magazynowe:

• kurierzy wracali z niekompletnymi paczkami,

• trzeba było kontaktować klientów,

• kilka zamówień tygodniowo wymagało storna lub korekty,

• reklamacje i negatywy wpływały na jakość konta Allegro.

Przed wdrożeniem średnia liczba błędów wynosiła 20–30 pomyłek tygodniowo.

Opóźnienia we wprowadzaniu zmian

Każdą aktualizację — cen, wariantów, opisów — należało wykonać oddzielnie:

• osobno na Allegro,

• osobno w WooCommerce,

• osobno w BaseLinkerze.

Gdy firma miała już ponad 600 SKU, stało się to po prostu nie do utrzymania.Zmieniano tylko to, na co starczało czasu — reszta „czekała na później”.

Przed wdrożeniem firma funkcjonowała poprawnie pozornie, ale wewnętrznie:

• synchronizacja nie działała,

• dane się rozjeżdżały,

• raporty były ręczne,

• decyzje opierały się na niepełnej informacji,

• a magazyn i obsługa klienta pracowali w stresie i chaosie.

Właśnie dlatego potrzeba była zmiana — i strukturalne usprawnienie całego procesu.

Dlaczego te zadania wymagały tyle pracy?

1. Pobieranie raportów z Allegro – 40 minut dziennie

Pliki CSV z Allegro mają różne formaty i wymagają czyszczenia.Za każdym pobraniem:

• trzeba usunąć zbędne kolumny,

• dostosować daty i formaty liczb,

• połączyć raporty dobowy + ofertowy,

• wykluczyć zamówienia nieopłacone,

• przypisać je do właściwych SKU.

To nie jest szybkie kopiuj-wklej — to ręczna, monotonna praca analityczna.

2. Porównanie ze sklepem internetowym – 20 minut dziennie

WooCommerce i Allegro nie synchronizują sprzedaży w taki sam sposób:

• WooCommerce liczy zamówienia od razu,

• Allegro dopiero po opłaceniu,

• zmieniają się ID produktów i wariantów.

Każdego dnia powstawały różnice, które trzeba było „ręcznie wyłapać”.

3. Kontrola stanów magazynowych – 25 minut dziennie

Stan magazynowy pochodził z:

• systemu ERP,

• BaseLinkera,

• Allegro,

• sklepu internetowego.

Każde źródło pokazywało coś innego.Magazyn często wysyłał screeny, ponieważ nie ufał danym w systemie.

4. Poprawki błędów stanów – 35 minut dziennie

Najbardziej czasochłonny element.

Typowe problemy:

• różnica +7 sztuk po weekendzie,

• brak wariantu, który „powinien być”,

• nadwyżki po zwrotach,

• sprzedaż produktu, którego fizycznie nie ma,

• podwójne powiązania SKU.

Błąd wygenerowany w poniedziałek wpływał na cały tydzień, więc ta część stale rosła.

5. Tworzenie raportu dla właściciela – 30 minut dziennie

Cztery źródła danych → jeden Excel → jedna osoba odpowiedzialna za „scalenie”.

Problem polegał na tym, że:

• raport był gotowy dopiero przed południem,

• decyzje właściciela były opóźnione,

• analiza była zbyt czasochłonna, aby robić ją kilka razy dziennie.

Gdy brakowało czasu — raportów po prostu nie robiono.

Łączny koszt czasowy przed wdrożeniem

W sumie manualne czynności zajmowały:

• 150 minut dziennie,

• około 12,5 godziny tygodniowo,

• 75 godzin miesięcznie.

To równowartość:

🔥 prawie dwóch pełnych tygodni roboczych pojedynczego pracownika

lub

🔥 ~2250 zł – 4500 zł miesięcznie kosztów pracy (zależnie od stawki).

To czas i pieniądze, które można było w całości odzyskać dzięki automatyzacji.

Najważniejszy wniosek z analizy

Firma nie potrzebowała więcej pracowników.Nie potrzebowała większego magazynu.Nie potrzebowała rozbudowanych systemów.

Potrzebowała jednej, spójnej automatyzacji, która połączy dane i usunie ręczną pracę.

Analiza procesu – gdzie znikał czas?

Zanim rozpoczęto automatyzację, wykonano pełny audyt przepływu danych i zadań powtarzanych codziennie przez zespół. Badanie pokazało, że większość pracy nie wynikała z samej sprzedaży — lecz z konieczności dokładania ręcznej pracy tam, gdzie systemy nie były ze sobą połączone.

W praktyce wyglądało to tak:

• każda platforma (Allegro, sklep, B2B) generowała dane niezależnie,

• raporty miały różne struktury i różne momenty aktualizacji,

• pracownicy musieli „dopasowywać” dane, zamiast je analizować,

• błędy stanów rodziły kolejne błędy — efekt domina.

Dopiero szczegółowy audyt pokazał, gdzie dokładnie uciekał czas i które czynności były najbardziej obciążające.

Codzienne, powtarzalne zadania wykryte podczas audytu

Poniższa tabela przedstawia realne dane z tygodnia pracy firmy — pokazujące, jak duża część czasu operacyjnego była zajmowana przez ręczne czynności, które można było w pełni zautomatyzować.

Cel wdrożenia

Po przeprowadzeniu audytu i przeanalizowaniu wszystkich punktów tarcia w firmie stało się jasne, że kluczowym problemem nie była sama sprzedaż, lecz brak spójności w danych i procesach, co generowało lawinę błędów oraz nadmiar pracy ręcznej.Dlatego głównym założeniem projektu było stworzenie jednego, stabilnego fundamentu informacyjnego dla całej organizacji.

Poniżej znajdują się cele, które stały się podstawą wdrożenia.

1. Zautomatyzować zbieranie danych ze wszystkich kanałów

Celem było wyeliminowanie ręcznego pobierania raportów i porównywania plików z:

• Allegro,

• WooCommerce,

• BaseLinkera,

• systemu magazynowego,

• kanałów B2B,

• kampanii reklamowych.

Dane miały spływać automatycznie, w cyklicznych odstępach czasu — tak, aby pracownicy nie tracili już godzin na manualną obróbkę informacji i łączenie źródeł.

2. Wyświetlić całą sprzedaż w jednym miejscu

Firma potrzebowała jednego panelu, który:

• pokazuje aktualną sprzedaż,

• łączy dane z różnych platform,

• oblicza marżę i wyniki w czasie rzeczywistym,

• pozwala analizować trendy, rotację, sezonowość, bestsellery i spadki,

• działa jako „jedno źródło prawdy”.

Właściciel chciał móc rano otworzyć jeden dashboard i od razu widzieć, jak wygląda firma w ostatnich 24 godzinach.

3. Zsynchronizować stany magazynowe między Allegro, sklepem i B2B

Celem było całkowite wyeliminowanie sytuacji, w której:

• składa się zamówienie na produkt, którego nie ma,

• stany rozjeżdżają się między platformami,

• BaseLinker „nie nadąża” za rzeczywistymi zmianami,

• błędne SKU powodują lawinę problemów logistycznych.

Synchronizacja miała działać w tle i stale korygować rozbieżności tak, aby magazyn, sklep i Allegro pokazywały te same liczby.

4. Usunąć błędy i powiadamiać o nich automatycznie

Wcześniej o błędach firma dowiadywała się po fakcie — często dopiero na etapie pakowania paczek.Celem było stworzenie systemu, który:

• wykrywa braki stanów,

• analizuje błędne powiązania SKU,

• raportuje anomalia sprzedażowe,

• natychmiast informuje o problemie (e-mail/SMS).

Dzięki temu firma może reagować od razu, a nie dopiero wtedy, gdy klient otrzyma niekompletną paczkę.

5. Ułatwić właścicielowi analizę i podejmowanie decyzji

Najważniejszym elementem całego projektu było skrócenie drogi od informacji → do decyzji.Właściciel chciał:

• nie czekać godzin na raport,

• widzieć pełen obraz firmy natychmiast,

• porównywać kanały sprzedaży w czasie rzeczywistym,

• dynamicznie planować zakupy i logistykę,

• mieć pewność, że dane są dokładne.

Celem było zbudowanie narzędzia, które daje spokój, przejrzystość i kontrolę.

Projekt miał nie tylko automatyzować zadania, lecz przede wszystkim:

🔥 usunąć chaos informacyjny,

🔥 zastąpić ręczne procesy stabilnymi automatyzacjami,

🔥 zbudować jeden, analityczny mózg firmy,

🔥 dać zespołowi narzędzie, które działa zamiast nich.

Zakres prac

Aby rozwiązać problemy wykryte w analizie i zbudować jeden spójny ekosystem danych, projekt został podzielony na trzy równoległe obszary: integracje, automatyzacje oraz budowę dashboardu analitycznego. Całość została zaprojektowana tak, aby pracowała w tle, bez konieczności manualnej obsługi, a każdy element systemu uzupełniał pozostałe.

Poniżej pełny zakres wykonanych prac.

1. Integracje systemów – połączenie wszystkich źródeł danych

Celem tej części prac było zebranie wszystkich strumieni danych do jednego centralnego modelu, który można analizować, przetwarzać i automatycznie synchronizować.

Zaimplementowane integracje:

✔ BaseLinker

Główna platforma pośrednia między wszystkimi kanałami.Zakres integracji obejmował:

• pobieranie zamówień,

• pobieranie i aktualizowanie stanów,

• łączenie produktów z różnych kanałów,

• konsolidację SKU i wariantów.

✔ Allegro API

Integracja bezpośrednia w celu:

• pobierania raportów sprzedaży,

• pobierania stanów i dostępności,

• monitorowania ofert,

• wykrywania braków i błędnych powiązań atrybutów,

• wykluczania ofert zawieszonych lub nieaktywnych.

✔ WooCommerce API

Integracja sklepu internetowego obejmowała:

• pobieranie pełnych zamówień,

• pobieranie danych klientów i płatności,

• kontrolę wariantów i ID produktów,

• synchronizację stanów ze stanami globalnymi.

✔ Hurtownie i system magazynowy

Ta integracja była kluczowa z punktu widzenia kontroli dostępności.

Zakres:

• pobieranie stanów magazynowych w czasie rzeczywistym,

• wykrywanie różnic i nadwyżek,

• odczytywanie rezerwacji B2B,

• mapowanie SKU między systemami.

✔ Google Data Studio / Looker Studio

Zastosowane jako warstwa prezentacyjna dla właściciela i zespołu. Integracja obejmowała:

• połączenie z modułem automatyzacji,

• niestandardowe kalkulacje (m.in. marża, rentowność, rotacja),

• filtrowanie po kanałach sprzedaży, kategoriach i okresach czasu.

2. Automatyzacje – eliminacja pracy ręcznej i błędów

Największym priorytetem było zastąpienie powtarzalnych, codziennych zadań procesami, które będą wykonywały się całkowicie automatycznie.

Zrealizowane automatyzacje:

✔ Czyszczenie i łączenie danych

Automatyczne:

• usuwanie duplikatów,

• scalanie zamówień z różnych kanałów,

• normalizacja formatów danych,

• mapowanie wariantów i SKU,

• porównywanie rozjazdów między źródłami.

✔ Kontrola stanów magazynowych

System stale monitoruje:

• niedostępne produkty,

• rozbieżności między Allegro, sklepem i magazynem,

• nadwyżki i braki,

• błędne rezerwacje.

Wszystko bez udziału człowieka.

✔ Powiadomienia o błędach

Wdrożone zostały alerty, które automatycznie informują zespół, gdy:

• stan produktu spada do zera,

• SKU jest powiązane w więcej niż jednym miejscu,

• oferta na Allegro jest aktywna, ale bez stanu,

• produkt nie został zsynchronizowany z magazynem.

Alerty wysyłane są w formie:

• e-mail,

• SMS (opcjonalnie),

• powiadomień w panelu.

✔ Odświeżanie raportów co 15 minut

Cały system raportowy aktualizuje:

• zamówienia,

• sprzedaż,

• stany,

• rotację,

• alerty,

w cyklu 15-minutowym — niezależnie od obciążenia sprzedaży.

3. Dashboard – centralny mózg analityczny firmy

Ostatnim etapem była budowa jednego panelu, który zastępuje wszystkie wcześniejsze raporty ręczne.

Kluczowe elementy dashboardu:

✔ Sprzedaż dzienna / tygodniowa / miesięczna

W podziale na kanały:

• Allegro,

• sklep internetowy,

• B2B,

• kampanie marketingowe.

✔ Marża i rentowność

Automatyczne przeliczenia uwzględniające:

• prowizje Allegro,

• koszty reklam,

• koszty stałe,

• rzeczywiste marże SKU.

✔ Rotacja produktów

System wskazuje:

• bestsellery,

• produkty spowalniające cash flow,

• warianty z niską rotacją,

• rekomendacje dot. zakupów.

✔ Analizy SKU i wariantów

Panel umożliwia pełne rozbicie dowolnego SKU na:

• kanały sprzedaży,

• okresy czasu,

• marże,

• ilości zamówień,

• powtarzalność.

✔ Stany magazynowe w czasie rzeczywistym

Aktualne dane dla:

• magazynu,

• sklepu,

• Allegro,

• rezerwacji B2B.

✔ Wykrywanie błędów SKU

Dashboard automatycznie oznacza:

• podwójne powiązania,

• produkty niezsynchronizowane,

• oferty bez stanu,

• niezgodności wariantów.

✔ Ranking bestsellerów

Dodatkowo generowane są raporty:

• TOP 10 produktów w każdej kategorii,

• dynamiczne porównania z poprzednimi okresami,

• zmiany w trendach i popycie.

Wdrożenie obejmowało połączenie wszystkich kluczowych elementów sprzedaży i magazynu w jeden spójny system, który działa automatycznie i nie wymaga już udziału pracowników w żadnych procesach raportowych czy kontrolnych.

Proces wdrożenia (4 dni)

Wdrożenie zostało zaprojektowane tak, aby w możliwie krótkim czasie (4 dni robocze) dostarczyć w pełni działający ekosystem: połączone źródła danych, automatyzacje i kompletny dashboard.Każdy dzień miał jasno określony cel oraz mierzalne rezultaty.

Dzień 1 – Analiza + mapowanie danych

Pierwszy dzień to pełne rozpoznanie środowiska klienta. Chodziło o to, aby zrozumieć, jak przepływają informacje w firmie, co generuje błędy i jakie potrzeby ma właściciel.

Zrealizowane działania:

• pobranie wszystkich źródeł danych→ BaseLinker, Allegro API, WooCommerce API, hurtownie, magazyn

• identyfikacja błędnych powiązań SKU→ wykryto duplikaty, niezsynchronizowane warianty i błędne mapowania

• sprawdzenie aktualnego modelu danych→ struktura zamówień, stany, warianty, rezerwacje, zwroty

• określenie KPI, które będą mierzonew tym: marża, rotacja, wyniki dzienne/tygodniowe, skuteczność SKU, poziom błędów

• zdefiniowanie finalnego zakresu dashboardu

Efekt dnia: powstała mapa danych + lista miejsc, w których powstają błędy → fundament do automatyzacji.

Dzień 2 – Budowa modelu danych + automatyzacja

Drugiego dnia skupiłem się na stworzeniu „mózgu” całego systemu – jednolitego modelu danych oraz pierwszych procesów automatyzujących.

Zrealizowane działania:

• połączenie z API (Allegro, WooCommerce, BaseLinker)→ dane pobierane cyklicznie, bez ręcznej ingerencji

• czyszczenie danych→ normalizacja formatów, usuwanie duplikatów, łączenie zamówień

• zbudowanie relacji między kanałami sprzedażyAllegro ↔ WooCommerce ↔ magazyn

• pierwsze wersje raportów roboczych→ stany, sprzedaż dzienna, rozbieżności, rotacja

• testy zgodności danych między systemami

Efekt dnia: działający model danych i zautomatyzowane pobieranie + przetwarzanie informacji.

Dzień 3 – Dashboard + powiadomienia

To etap, w którym dane „ożywają” – pojawiają się w formie czytelnego dashboardu i stają się narzędziem do codziennej pracy.

Równolegle wdrożone zostały systemy alertów.

Zrealizowane działania:

• budowa wizualizacji w Looker Studio / Google Data Studio→ wykresy, raporty, widoki kanałowe, analizy SKU

• wdrożenie alertów e-mailautomatyczne powiadomienia o:

  • zerowych stanach,

  • błędnych SKU,

  • rozbieżnościach między systemami,

  • ofertach bez stanów

• testy wydajności i przepływów danych→ obciążenia godzinowe, symulowane większe wolumeny zamówień

• weryfikacja poprawności synchronizacji

Efekt dnia: powstał działający dashboard + pełen system automatycznych alertów.

Dzień 4 – Optymalizacja + wdrożenie u klienta

Ostatni dzień to dopracowanie szczegółów i pomoc klientowi w korzystaniu z nowego systemu.

Zrealizowane działania:

• ostateczne poprawki i optymalizacje→ skrócenie czasu odświeżania, przyspieszenie zapytań, redukcja zapytań API

• wdrożenie u klienta→ konfiguracja dostępu, role użytkowników, finalne widoki

• szkolenie zespołuJak korzystać z dashboardu?Jak czytać wskaźniki?Jak reagować na alerty?

• przekazanie dokumentacji→ struktura systemu, instrukcja obsługi, opis automatyzacji

• sprawdzenie stabilności po wdrożeniu

Efekt końcowy:system w pełni działał już czwartego dnia – bez pracy ręcznej i bez błędów stanów.

Interpretacja wyników i najważniejsze wnioski

1. 100% redukcja czasu raportowania

Najbardziej odczuwalny efekt dla zespołu – raporty, które wcześniej zajmowały 2,5 godziny dziennie, zaczęły generować się automatycznie.To pozwoliło:

• zlikwidować najżmudniejszą część pracy,

• przenieść obowiązki na działania sprzedażowe i obsługę klienta,

• zmniejszyć ryzyko błędów wynikających z kopiowania danych.

2. Błędy stanów spadły aż o 92%

Największe źródło kosztów ukrytych zniknęło praktycznie całkowicie.Po synchronizacji stanów i wdrożeniu alertów:

• magazyn pracuje pewniej,

• pakowanie odbywa się bez „szukania brakujących produktów”,

• rzadziej dochodzi do konfliktów SKU,

• zespół nie musi ręcznie weryfikować stanów.

3. Reakcja na problemy SKU skrócona z 12–24 h do… natychmiast

Wcześniej firma dowiadywała się o problemie dopiero:

• po nocnym raporcie,

• przy kompletacji paczek,

• lub w momencie reklamacji klienta.

Po wdrożeniu powiadomień:

system sam wysyła alert w chwili wykrycia błędu→ zespół reaguje od razu, zanim błąd wpłynie na sprzedaż.

4. Dane aktualizowane co 15 minut (+96% szybciej)

Zamiast raportów odświeżanych raz na dobę:

• sprzedaż aktualizuje się automatycznie co 15 minut,

• rotacja produktów i marża są zawsze aktualne,

• właściciel widzi realny stan firmy w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

To pozwala prowadzić firmę bardziej świadomie i przewidująco.

5. Decyzje biznesowe przyspieszyły o 85%

Przed wdrożeniem właściciel czekał na raport do końca dnia.Po wdrożeniu:

• wejście na dashboard daje pełen obraz firmy,

• ocena trendów trwa kilka minut,

• decyzje zakupowe podejmowane są kilka godzin wcześniej niż kiedyś,

• szybciej można reagować na piki sprzedaży lub spadki.

6. Firma odzyskała ~60 godzin miesięcznie

To czas, który można przeznaczyć na:

• rozwój produktów,

• negocjacje handlowe,

• marketing,

• poprawę procesów,

• obsługę klienta.

Nie trzeba zatrudniać nowych osób — system usuwa największe wąskie gardła.

Efekt końcowy: większa przewidywalność, kontrola i spokój operacyjny

Po wdrożeniu:

• dane są spójne,

• decyzje szybkie,

• błędy minimalne,

• raporty automatyczne,

• cały zespół pracuje bardziej efektywnie.

To fundament, który pozwala firmie rosnąć bez chaosu i bez nadmiernych kosztów pracy.

Efekty wdrożenia

Wdrożenie automatyzacji i jednego modelu danych przełożyło się na wyraźne, mierzalne rezultaty już w pierwszym tygodniu działania systemu.Dzięki eliminacji pracy ręcznej, synchronizacji stanów i automatycznemu raportowaniu firma odzyskała kontrolę nad sprzedażą i procesami operacyjnymi.

Poniżej przedstawiono pełne porównanie wskaźników przed i po wdrożeniu.

Największe korzyści dla firmy

Wdrożenie jednego modelu danych, automatyzacji i dashboardu przyniosło firmie nie tylko oszczędność czasu, ale przede wszystkim spokój operacyjny, przewidywalność i realną kontrolę nad sprzedażą.Poniżej najważniejsze korzyści, które firma odczuła już po kilku dniach działania systemu.

✔ Jedno źródło prawdy

Przed wdrożeniem dane były rozproszone: Allegro, sklep, Excel, system magazynowy, raporty dzienne.Po wdrożeniu:

• wszystkie kluczowe liczby znajdują się w jednym panelu,

• dane łączą się automatycznie,

• wątpliwości typu „które dane są poprawne?” — po prostu zniknęły,

• wszyscy pracują w oparciu o te same informacje.

Efekt:firma podejmuje decyzje szybciej i pewniej, bo nie ma chaosu informacyjnego.

✔ Brak ręcznych raportów

Codzienna, czasochłonna praca została zastąpiona pełną automatyzacją.

System sam:

• pobiera dane z Allegro, sklepu, magazynu i B2B,

• czyści je, łączy i przelicza,

• wykrywa błędy i wysyła alerty,

• aktualizuje wyniki co 15 minut,

• generuje gotowe wykresy i analizy.

Efekt:150 minut raportowania dziennie → 0 minut.To konkretny wzrost efektywności całego zespołu.

✔ Znacznie mniej błędów stanów magazynowych

Po synchronizacji stanów i wdrożeniu automatycznych alertów:

• błędów stanów jest o 92% mniej,

• pakowanie przebiega szybciej i bez szukania produktów „których nie ma”,

• Allegro i sklep są zawsze zgodne z magazynem,

• klienci rzadziej zgłaszają problemy,

• zespół magazynowy pracuje stabilniej i przewidywalniej.

Efekt:mniej reklamacji, mniej stresu i lepsza jakość obsługi.

✔ Właściciel zyskał czas i pełną kontrolę

Największy zysk biznesowy — właściciel w końcu „widzi firmę”, a nie „zgaduje na podstawie danych”.

Codziennie rano ma wgląd w:

• sprzedaż z ostatnich 24 godzin,

• rotację produktów,

• trendy dzienne i tygodniowe,

• działanie SKU,

• stan magazynów w czasie rzeczywistym,

• wykryte błędy i alerty.

Nie musi już prosić o raporty ani ich weryfikować.

Efekt:pewność decyzji + dużo mniej presji operacyjnej.

System pozwolił firmie pracować szybciej, pewniej i bardziej przewidywalnie.W praktyce oznacza to:

• więcej czasu na sprzedaż i rozwój,

• mniej błędów operacyjnych,

• stabilniejszą logistykę,

• kontrolę nad danymi w czasie rzeczywistym,

• realny spadek kosztów pracy.

Wnioski

Wdrożenie pokazało jasno, że automatyzacja nie jest jedynie „ulepszeniem”, ale fundamentem nowoczesnego zarządzania sprzedażą i magazynem. Dane z projektu potwierdzają, że nawet stosunkowo mała firma może osiągnąć efekty, które do tej pory były dostępne głównie dla dużych organizacji z własnymi działami analitycznymi.

Poniżej najważniejsze wnioski płynące z tego case study:

🔹 Automatyzacja to realne, policzalne oszczędności — nie gadżet

Wdrożenie automatycznego raportowania, synchronizacji stanów i alertów pozwoliło:

• zredukować pracę ręczną o 150 minut dziennie,

• zaoszczędzić ponad 60 godzin miesięcznie,

• zmniejszyć błędy stanów o 92%,

• skrócić czas reakcji z godzin do sekund.

To nie są „przyjemne dodatki” — to konkretne liczby, które wpływają na wyniki finansowe, płynność pracy i jakość obsługi.

🔹 Firmy Ecommerce tracą ogrom czasu na powtarzalne zadania

Większość marek działa w chaosie danych: Excel, Allegro, sklep, ręczne porównywanie, poprawki SKU, codzienne raporty.

W efekcie:

• pracownicy wykonują żmudne czynności zamiast rozwijać sprzedaż,

• właściciele podejmują decyzje na podstawie „przestarzałych” danych,

• błędy stają się normą, a nie wyjątkiem.

Ten projekt pokazał, że często największym problemem nie jest brak sprzedaży — tylko brak przewidywalnych procesów.

🔹 Jeden dashboard = szybsze decyzje + mniej stresu

Centralny panel zaktualizowany co 15 minut pozwolił:

• podejmować decyzje w 10–15 minut, zamiast czekać do końca dnia,

• na bieżąco śledzić wyniki wszystkich kanałów,

• natychmiast widzieć anomalie w stanach, SKU czy rotacji produktów,

• zbudować kulturę firmy, w której każdy pracuje na tym samym zestawie danych.

Dla właściciela oznacza to mniej stresu i zero domysłów.

🔹 4 dni wdrożenia mogą odmienić cały proces raportowy

To wdrożenie udowadnia, że:

• nie trzeba czekać tygodni ani miesięcy na efekty,

• dobrze zaprojektowany proces przynosi szybkie, mierzalne rezultaty,

• automatyzacja może działać stabilnie od pierwszego dnia,

• nawet skomplikowane środowiska (Allegro + WooCommerce + B2B + BaseLinker) można połączyć w spójną całość.

Krótko mówiąc — 4 dni pracy zmieniły sposób działania całej firmy.

Ten projekt pokazuje, że automatyzacja:

• eliminuje chaos,

• porządkuje procesy,

• daje kontrolę,

• zwiększa rentowność,

• pozwala firmie rosnąć bez zwiększania etatów.

To nie jest przyszłość — to standard pracy firm, które chcą skalować sprzedaż bez problemów operacyjnych.

Chcesz podobne wdrożenie u siebie?

Jeśli w Twojej firmie codzienność wygląda podobnie:

• raporty tworzone są ręcznie i zajmują zbyt dużo czasu,

• stany magazynowe potrafią „rozjechać się” między Allegro, sklepem i magazynem,

• systemy nie współpracują ze sobą tak, jak powinny,

• decyzje są podejmowane na podstawie opóźnionych lub niepełnych danych,

• a zamiast skupiać się na sprzedaży — gasisz operacyjne pożary…

…to prawdopodobnie masz dokładnie te same problemy, które rozwiązałem w tej realizacji.

Co mogę zrobić dla Twojej firmy?

W zależności od tego, jak działasz dziś, możemy wdrożyć:

• automatyczne pobieranie i czyszczenie danych z Allegro, WooCommerce, BaseLinkera i systemów magazynowych,

• synchronizację stanów w czasie zbliżonym do rzeczywistego,

• alerty błędów SKU, stanów, zamówień i anomalii,

• dashboard sprzedażowy pokazujący wyniki, marżę, rotację, trendy, prognozy i problemy jeszcze zanim będą kosztowne,

• model danych, który nie rozsypuje się przy większej skali.

Nie ma dwóch takich samych firm — dlatego każdy projekt jest projektowany pod Ciebie: Twoje SKU, Twoje kanały i Twój sposób pracy.

Co daje takie wdrożenie?

• pełną kontrolę nad sprzedażą,

• jasność i spokój operacyjny,

• redukcję błędów i reklamacji,

• oszczędność czasu całego zespołu,

• szybsze decyzje i bardziej przewidywalny biznes.

To inwestycja, która zwraca się w czasie liczonym w tygodniach, a nie latach.

Gotowy, żeby to uporządkować?

👉 Skontaktuj się ze mną, a przygotuję dla Ciebie analizę i propozycję wdrożenia dopasowaną do Twojej firmy.

Możemy zacząć od krótkiej rozmowy — często wystarczy 15 minut, żeby określić, gdzie tracisz najwięcej czasu i jak szybko możemy to naprawić.

+48 512 451 727

mateusz@matuszczak.pro

Napędzamy sprzedaż w Ecommerce

Kontakt

Usługi

Wynajem Ecommerce Managera

Wdrożenie Baselinker od A do Z

Doradztwo Ecommerce dla lokalnych firm

Kompleksowa obsługa sprzedaży na allegro

Doradztwo Ecommerce dla sklepów internetowych

Zarządzanie sprzedażą Ecommerce