Właściciel sklepu internetowego z branży modowej zgłosił się do nas z problemem spadku widoczności ofert oraz coraz słabszych wyników sprzedażowych. Mimo szerokiego asortymentu i estetycznie przygotowanych ofert, konkurencja dynamicznie przejmowała ruch – głównie dzięki agresywnej polityce cenowej i lepszej ekspozycji produktów.

Celem projektu było odzyskanie konkurencyjności, zwiększenie widoczności ofert oraz wygenerowanie realnego wzrostu sprzedaży w możliwie krótkim czasie.

Case Study: Optymalizacja ofert i wzrost sprzedaży o 18% w 30 dni

Cel współpracy 

Zwiększenie sprzedaży w ciągu 30 dni

Głównym wyzwaniem klienta był zauważalny spadek konwersji oraz stagnacja sprzedaży. Naszym celem było wdrożenie takich zmian, które dadzą wymierny efekt w krótkim okresie — najlepiej w ciągu pierwszego miesiąca. Koncentrowaliśmy się na:

• poprawie widoczności ofert w wyszukiwarce marketplace,

• usprawnieniu prezentacji produktów,

• zwiększeniu konkurencyjności cen bez utraty marży,

• eliminacji błędów technicznych i algorytmicznych, wpływających na pozycjonowanie ofert.

Założenie: klient musi zobaczyć twardy wzrost sprzedaży już w pierwszych 30 dniach, nie w perspektywie kwartału.

Poprawa pozycji ofert względem konkurencji

Rynek był silnie nasycony podobnymi produktami, a główni konkurenci agresywnie walczyli o „Buy Box” oraz najwyższe pozycje w listingu. Naszym celem było:

• analiza konkurencji pod kątem cen, zdjęć, parametrów, promocji i ocen klientów,

• identyfikacja mocnych oraz słabych punktów konkurentów,

• optymalizacja ofert klienta tak, aby wygrywały w rankingach wyszukiwań,

• dostosowanie treści i parametrów do algorytmów konkretnej platformy.

Efekt miał być jasny: lepsza ekspozycja ofert = więcej kliknięć, więcej koszyków, więcej sprzedaży.

Automatyzacja monitoringu cen i rekomendacji zmian

Dotychczas klient reagował na zmiany cen ręcznie — często z kilkudniowym opóźnieniem, przez co produkt tracił widoczność i przegrywał z tańszymi ofertami. Zbudowaliśmy więc system, który:

• automatycznie porównuje ceny z konkurencją,

• analizuje opłacalność obniżki/zmiany ceny,

• sugeruje lub wdraża rekomendowane zmiany,

• informuje klienta o nagłych skokach cen, wyprzedażach i wejściach nowych konkurentów,

• minimalizuje pracę operacyjną.

Cel: decyzje cenowe oparte na danych, nie intuicji — oraz 60% mniej pracy manualnej.

Zbudowanie trwałych podstaw pod skalowanie sprzedaży

Chcieliśmy, aby efekty nie były jednorazowe, ale tworzyły fundament pod dalszy rozwój sklepu. Oznaczało to:

• uporządkowanie ofert, opisów i parametrów tak, aby były skalowalne,

• wprowadzenie automatyzacji eliminującej ludzkie błędy,

• wdrożenie narzędzi, które rosną wraz z liczbą SKU i zamówień,

• stworzenie procesów, które pozwolą w przyszłości łatwo obsłużyć większą liczbę produktów i rynków,

• poprawę danych produktowych, by integracje z innymi systemami (np. Baselinker, ERP) działały bezproblemowo.

Założenie końcowe: po zakończeniu projektu sklep ma być przygotowany na dalszy wzrost bez wzrostu chaosu operacyjnego i kosztów pracy.

Audyt ofert – pełna diagnostyka sprzedaży

Pierwszym etapem współpracy był szczegółowy audyt wszystkich aktywnych ofert, którego celem było wykrycie elementów obniżających widoczność i konwersję. Analizie poddaliśmy zarówno dane produktowe, jak i techniczne aspekty zgodności z algorytmami marketplace.

🔍 Co zostało sprawdzone?

1. Analiza tytułów i słów kluczowych

Przeanalizowaliśmy, jak tytuły radzą sobie w wyszukiwarce:

• czy zawierają właściwe frazy kluczowe,

• czy są zoptymalizowane pod algorytmy platformy,

• czy odpowiadają intencjom zakupowym klientów,

• czy nie są zbyt długie, chaotyczne lub przeoptymalizowane.

Wynik: znaczna część tytułów marnowała potencjał wyszukiwania.

2. Ocena jakości zdjęć

Sprawdziliśmy:

• czy zdjęcia spełniają standardy marketplace (format, tło, proporcje),

• czy pierwsze zdjęcie wyróżnia produkt,

• czy galeria jest wystarczająco rozbudowana,

• czy nie ma powtarzalnych ujęć lub grafik niskiej rozdzielczości.

Wynik: brakowało zdjęć lifestyle, a pierwsze zdjęcia nie były wystarczająco konkurencyjne.

3. Struktura kategorii i parametrów

Dokonaliśmy oceny:

• czy produkt znajduje się w optymalnej kategorii,

• czy wypełniono wszystkie parametry obowiązkowe i zalecane,

• czy parametry są spójne w całym asortymencie,

• jak dane strukturalne wpływają na ranking oferty.

Wynik: wiele parametrów było pustych lub niespójnych — co obniżało pozycję w listingu.

4. Zgodność z wytycznymi marketplace

Zweryfikowaliśmy:

• błędy wymagające poprawy (alerty marketplace),

• naruszenia zasad,

• elementy niezgodne z regulaminem,

• powtarzające się ostrzeżenia wynikające z automatycznych algorytmów.

Wynik: system wykazał kilka istotnych niezgodności, które mogły wpływać na widoczność i bezpieczeństwo konta.

5. Analiza konkurencyjności cen i marż

Przeprowadziliśmy analizę:

• pozycji cenowej względem głównych konkurentów,

• zmian cen w czasie,

• marżowości vs. opłacalność działań promocyjnych,

• szans na zdobycie Buy Box lub Top1 w listingu.

Wynik: w kilku kluczowych kategoriach klient był cenowo zawyżony, nie mając podstaw do wygrywania ekspozycji.

🎯 Efekt audytu

Zidentyfikowaliśmy 27 krytycznych elementów, które znacząco obniżały wyniki sprzedażowe.Pozwoliło to przygotować plan naprawczy i wdrożyć zmiany, które dały efekt już w pierwszych dniach po optymalizacji.

Monitoring cen konkurencji – przewaga dzięki danym w czasie rzeczywistym

Aby skutecznie konkurować w dynamicznym środowisku marketplace, wdrożyliśmy zaawansowane narzędzia monitorujące ceny konkurentów w czasie rzeczywistym. System działa 24/7, automatycznie analizując zmiany na rynku i dostarczając gotowe informacje, na których klient może oprzeć swoje decyzje sprzedażowe.

🔎 Co zostało wdrożone?

System monitoringu cen obejmujący:

• bieżące śledzenie cen wszystkich głównych konkurentów,

• analizę historii cen, trendów i skoków cenowych,

• porównanie pozycji cenowej produktu w kontekście marży,

• automatyczne alerty o zmianach na rynku,

• wskazanie optymalnych przedziałów cenowych, które pozwalają zwiększyć widoczność bez utraty zysku.

Co zyskał klient?

1. Pełny obraz rynku

Klient po raz pierwszy miał zebrane w jednym miejscu:

• realne ceny konkurentów,

• zmiany cen w czasie,

• promocje sezonowe,

• agresywne działania rywali,

• informację o nowych graczach w kategorii.

Dzięki temu przestał poruszać się „po omacku”, a zaczął podejmować decyzje w oparciu o aktualne dane.

2. Możliwość szybkiego reagowania

System automatycznie zgłasza:

• spadek cen konkurencji,

• nagłe podwyżki, które dają okazję do zwiększenia marży,

• wejście nowego gracza z niską ceną,

• wyprzedaże i akcje promocyjne.

Reakcja na takie zdarzenia zajmuje minuty, a nie dni.

3. Decyzje oparte na danych, nie intuicji

Zamiast:

• zgadywać,

• czekać,

• obserwować rynek ręcznie,

• bać się obniżać cenę „na ślepo”,

klient otrzymuje gotowe rekomendacje oparte na algorytmach, obejmujące:

• sugerowaną cenę,

• wpływ na marżę,

• przewidywane zmiany pozycji w listingu,

• ocenę ryzyka (np. duża konkurencja / niska marża).

Efekt: stabilna polityka cenowa, dopasowana zarówno do realiów rynku, jak i oczekiwań klientów.

Automatyczne rekomendacje zmian – realny system wspierający optymalizację

Aby ograniczyć ręczną analizę i przyspieszyć podejmowanie decyzji, wdrożyliśmy system, który nie tyle samodzielnie zmienia oferty, co dostarcza gotowe rekomendacje oparte na danych z rynku i z konta klienta.System działa w tle, regularnie pobiera dane z marketplace i prezentuje je w formie przejrzystych alertów oraz list zadań.

To rozwiązanie nie zastępuje człowieka – ale oszczędza dziesiątki godzin miesięcznie.

🔔 1. Alerty cenowe i rynkowe

System monitoruje ceny konkurencji oraz zmiany w kategorii i automatycznie informuje, gdy:

• konkurenci istotnie obniżają ceny,

• pojawiają się cykliczne podwyżki, które można wykorzystać do zwiększenia marży,

• nowi sprzedawcy wchodzą na rynek z agresywnymi ofertami,

• w danej kategorii zaczynają się wyprzedaże.

Alert nie zmienia niczego samodzielnie — ale pojawia się jako konkretna rekomendacja, np. „rozważ obniżenie ceny o X zł”.

🎯 2. Rekomendacje promocyjne

System analizuje dane historyczne i sygnały rynkowe (sezonowość, ruch w kategorii, działania konkurencji) i wskazuje:

• kiedy promocja ma największe szanse zwiększyć sprzedaż,

• kiedy obniżka ceny przyniesie stratę,

• które rabaty warto zastosować,

• czy opłaca się aktywować kupony, wyróżnienia lub inne opcje danej platformy.

Jest to podpowiedź, nie automatyczne uruchamianie promocji — dzięki temu klient zachowuje pełną kontrolę.

📝 3. Propozycje zmian w opisach i parametrach

Na podstawie danych z marketplace i analizy AI system wskazuje:

• brakujące lub błędne parametry,

• niezgodności z wytycznymi platformy,

• elementy opisów wymagające poprawy,

• słowa kluczowe, które mogą zwiększyć widoczność.

Rekomendacje mają formę listy zadań – np.„Dodaj parametr Materiał”,„Popraw tytuł — brakuje frazy dla dzieci”.

To narzędzie wspiera pracę zespołu, ale nie edytuje ofert bezpośrednio.

💰 4. Analiza opłacalności

System porównuje proponowane zmiany z aktualnymi danymi o:

• marży,

• prowizjach marketplace,

• kosztach promocji,

• przewidywanym wpływie na widoczność.

Na tej podstawie ocenia, czy dana akcja jest finansowo sensowna — np.„Promocja typu -10% obniży marżę poniżej akceptowalnego poziomu”.

Dzięki temu klient podejmuje decyzje świadomie, mając jasny obraz opłacalności.

⏱️ Efekt: realne oszczędności czasu

Dzięki wdrożeniu tego systemu:

• zniknęła konieczność codziennego ręcznego monitoringu,

• rekomendacje są gotowe w jednym miejscu,

• analityka i podpowiedzi są uporządkowane,

• praca manualna zmniejszyła się o około 60%.

System nie zastępuje człowieka — ale radykalnie zmniejsza czas potrzebny na analizę danych i przygotowanie zmian w ofertach, co pozwala skupić się na sprzedaży i obsłudze klientów.

Realizacja

Czas wdrożenia: 7 dni

Proces został zaplanowany tak, aby w ciągu pierwszego tygodnia klient otrzymał kompletną, działającą i zoptymalizowaną infrastrukturę sprzedażową. Prace przebiegały etapami, z jasnym podziałem odpowiedzialności i priorytetów.

Dzień 1–2: Kompleksowy audyt

W pierwszym kroku przeprowadziliśmy pełną diagnozę konta i ofert, obejmującą:

• analizę tytułów, opisów, zdjęć i kategorii,

• identyfikację błędów technicznych i braków w parametrach,

• ocenę pozycji cenowej w kontekście konkurencji,

• wykrycie niezgodności z wytycznymi marketplace,

• sprawdzenie historii sprzedaży i ruchu na ofertach.

Efekt: powstała lista 27 kluczowych elementów do poprawy, które blokowały wzrost sprzedaży.

Dzień 3: Podpięcie narzędzi i integracji

Na tym etapie wdrożyliśmy systemy wspierające automatyzację:

• monitoring cen i konkurencji,

• alerty rynkowe,

• moduły rekomendacji zmian,

• integrację z kontem marketplace oraz narzędziami klienta.

Konfiguracja obejmowała połączenie API, mapowanie SKU oraz testy poprawności danych.

Dzień 4–5: Ustawienie reguł i automatyzacji

Po podłączeniu narzędzi zoptymalizowaliśmy:

• reguły cenowe,

• progi alertów,

• segmentację produktów,

• priorytety rekomendacji,

• scenariusze promocji i logikę ich aktywacji.

Dzięki temu system zaczął działać w sposób przewidywalny i dopasowany do modelu biznesowego klienta.

Dzień 6–7: Optymalizacja ofert

Przystąpiliśmy do realnych modyfikacji:

• poprawa tytułów i ich dopasowanie do wyszukiwarki,

• aktualizacja zdjęć i dodanie brakujących grafik,

• uzupełnienie parametrów obowiązkowych i zalecanych,

• korekta opisów pod SEO marketplace,

• uporządkowanie kategorii oraz spójności danych produktowych.

Każda oferta została przeanalizowana i zaktualizowana zgodnie z priorytetową listą z audytu.

Efekt po 7 dniach

Klient otrzymał:

• w pełni zoptymalizowane oferty,

• działające narzędzia wspierające automatyzację,

• jasne reguły cenowe i promocyjne,

• skalowalną infrastrukturę sprzedażową gotową na wzrost,

• przejrzysty system alertów i rekomendacji.

W tydzień udało się zbudować fundament, który natychmiast przełożył się na wzrost widoczności i pierwsze wzrosty sprzedaży.

Efekty po 30 dniach

📈 Wzrost sprzedaży: +18%

W ciągu pierwszego miesiąca od wdrożenia zmian zauważyliśmy wyraźne odwrócenie spadkowego trendu oraz wzrost kluczowych wskaźników sprzedażowych.

Lepsza widoczność i częstsze kliknięcia

Dzięki optymalizacji tytułów, parametrów i jakości danych produktowych:

• oferty zaczęły pojawiać się wyżej w wynikach wyszukiwania,

• zwiększył się udział produktów w sekcjach promowanych organicznie,

• wzrosła liczba wejść na karty ofert, co przełożyło się na większą liczbę koszyków.

Efekt liczbowy: +40% więcej wyświetleń ofert.

Silniejsza pozycja w porównywarkach marketplace

Po uruchomieniu monitoringu i automatycznych rekomendacji:

• produkty częściej wygrywały w porównaniach cenowych,

• system szybciej wychwytywał okazje do wyrównania lub poprawienia pozycji,

• klient reagował na zmiany konkurencji o 22% szybciej.

Skrócenie czasu reakcji przełożyło się bezpośrednio na wzrost konwersji.

Niższy koszt zdobycia klienta (CAC)

Dzięki poprawie widoczności oraz lepszej jakości danych:

• więcej kliknięć pochodziło z ruchu organicznego,

• zmniejszyła się zależność od płatnych wyróżnień,

• konwersja z wejścia na zakup wzrosła w kluczowych kategoriach.

To pozwoliło obniżyć CAC — przy jednoczesnym wzroście sprzedaży.

Więcej powracających kupujących

Po uporządkowaniu ofert, opisów i zdjęć:

• klienci rzadziej rezygnowali z zakupu,

• wzrosło zaufanie do marki,

• zwiększyła się liczba powtarzalnych zamówień.

W stabilnych kategoriach powracający kupujący odpowiadali za nawet 10–12% nowego wzrostu.

Podsumowanie efektów (30 dni)

✔ +18% sprzedaży

✔ +40% wyświetleń ofert

✔ 22% szybsze reagowanie na działania konkurencji

✔ stabilna marża bez obniżania cen „na ślepo”

✔ większa liczba koszyków i powtarzalnych zamówień

Podsumowanie

Wdrożenie automatyzacji, precyzyjnej analityki oraz optymalizacji ofert pozwoliło właścicielowi sklepu nie tylko odzyskać przewagę konkurencyjną, ale przede wszystkim ustabilizować sprzedaż w dynamicznym otoczeniu marketplace. Zamiast działać reaktywnie, sklep zaczął podejmować decyzje w sposób świadomy i oparty na danych, co natychmiast przełożyło się na wyniki.

W ciągu zaledwie 30 dni:

• zwiększyła się widoczność ofert,

• skrócił się czas reakcji na ruchy konkurencji,

• poprawiła się konwersja z wejścia na zakup,

• marża została utrzymana bez konieczności agresywnego cięcia cen.

Co ważne — cały wzrost został osiągnięty bez podnoszenia budżetu reklamowego. To pokazuje, że często największy potencjał leży nie w większych wydatkach, ale w usprawnieniu fundamentów: danych produktowych, cen, procesów i automatyzacji.

Dla właściciela sklepu oznacza to wymierne korzyści:

• mniej pracy operacyjnej,

• bardziej przewidywalną sprzedaż,

• większą kontrolę nad rynkiem,

• fundament gotowy do dalszego skalowania.

To przykład, że właściwa optymalizacja + inteligentne narzędzia = mierzalne i szybkie efekty, nawet w konkurencyjnych kategoriach.

+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