Sprzedaż na Allegro to dla wielu firm kluczowy kanał e-commerce. Problem w tym, że same statystyki z Allegro nie zawsze pokazują pełny obraz — zwłaszcza gdy sprzedajesz równolegle przez własny sklep internetowy. Dlatego coraz więcej sprzedawców łączy dane z Allegro z innymi narzędziami, takimi jak Google Analytics i BaseLinker. Dzięki temu można lepiej śledzić źródła ruchu, liczyć marżę i kontrolować rentowność.

Jak łączyć dane Allegro z Google Analytics / BaseLinker

Dlaczego warto integrować dane?

1. Pełniejszy obraz sprzedaży - Korzystając wyłącznie z panelu Allegro widzisz tylko dane dotyczące sprzedaży i ruchu wewnętrznego. Po połączeniu z Google Analytics możesz sprawdzić, skąd naprawdę przychodzą Twoi klienci – czy klikają w reklamy, linki z social mediów, czy trafiają bezpośrednio z wyszukiwarki Allegro. To pozwala ocenić, które źródła generują faktyczną wartość, a które są jedynie „szumem” marketingowym.

2. Analiza marży i kosztów w jednym miejscu - Allegro pokazuje przychód i prowizję, ale nie daje od razu wglądu w pełną strukturę kosztów. BaseLinker pozwala przypisać do każdego zamówienia nie tylko prowizje, ale także koszt zakupu, koszty dostawy (Smart!), wydatki na reklamy Allegro Ads i prowizje PayU. W efekcie możesz tworzyć raporty marży netto i dokładnie wiedzieć, które oferty są rentowne, a które trzeba wycofać lub zmienić ich strategię.

3. Lepsze decyzje reklamowe - Google Analytics odpowiada na pytanie: „Skąd przyszli klienci?”. Allegro pokazuje: „Co kupili?”. A BaseLinker dodaje: „Ile na tym zarobiłeś?”. Dopiero zestawienie tych trzech źródeł daje realne podstawy do podejmowania decyzji o budżetach reklamowych. Możesz sprawdzić np. czy kampania Facebook Ads, która generuje dużo kliknięć, faktycznie kończy się sprzedażą i czy marża na tych zamówieniach jest dodatnia.

4. Centralizacja i oszczędność czasu - Zamiast codziennie logować się do kilku paneli (Allegro, Google Analytics, BaseLinker, czasem jeszcze Excel), integracja pozwala zebrać wszystko w jednym miejscu. Dzięki temu:

• szybciej przygotujesz raporty,

• nie zgubisz ważnych danych,

• możesz udostępnić całość zespołowi w formie prostego dashboardu (np. w Google Data Studio albo Power BI).

👉 Integracja to nie tylko wygoda. To przede wszystkim możliwość patrzenia na Allegro jak na część większego ekosystemu sprzedażowego, a nie oddzielny kanał działający w próżni.

Allegro + Google Analytics – jak mierzyć efektywność kampanii?

Allegro nie umożliwia bezpośredniego wdrożenia kodu śledzącego Google Analytics 4 (tak jak w klasycznym sklepie internetowym), ale to nie oznacza, że nie da się analizować ruchu czy kampanii kierowanych na platformę. Wymaga to jednak innych technik i umiejętnego łączenia danych.

1. Kampanie zewnętrzne i UTM-y

• Jeśli prowadzisz kampanie w Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads czy newsletterach, zawsze stosuj UTM-y w linkach prowadzących do ofert Allegro.

• Dzięki temu w Google Analytics zobaczysz:

  • skąd przyszli użytkownicy,

  • które kampanie wygenerowały kliknięcia,

  • jakie były wskaźniki zaangażowania (czas na stronie, współczynnik odrzuceń).

• Możesz np. rozróżnić linki do Allegro i do własnego sklepu – to pokaże, gdzie użytkownicy chętniej dokonują zakupu.

2. Śledzenie konwersji i aktywności

• Ponieważ transakcja odbywa się w ekosystemie Allegro, GA nie zapisze jej jako klasycznej konwersji.

• Możesz jednak mierzyć:

  • kliknięcia w linki prowadzące do Allegro (np. w kampanii mailingowej lub na stronie www),

  • zaangażowanie użytkowników w treści kampanii,

  • porównania danych wejść z raportami sprzedaży w panelu Allegro Ads.

• To pozwala ocenić, czy ruch z danej kampanii przekłada się na realne zamówienia.

3. Porównania kanałów marketingowych

• Google Analytics daje Ci możliwość zestawienia różnych źródeł ruchu.

• Możesz sprawdzić, czy inwestycja w Google Ads czy Meta Ads opłaca się, skoro finalna sprzedaż i tak odbywa się „poza” Twoją analityką.

• Porównując kliknięcia w GA z raportami w Allegro Ads, zyskujesz obraz, które kanały generują najbardziej wartościowy ruch.

4. Dlaczego warto to robić?

• Choć nie jest to rozwiązanie idealne, daje Ci realny wgląd w to, które działania marketingowe napędzają sprzedaż na Allegro.

• W praktyce pozwala na:

  • optymalizację budżetu reklamowego,

  • identyfikację źródeł ruchu, które nie konwertują,

  • lepsze planowanie strategii między Allegro a własnym sklepem internetowym.

👉 Google Analytics w przypadku Allegro pełni rolę pomocniczą, a nie stricte sprzedażową. Nie zobaczysz pełnych ścieżek konwersji ani wartości zamówień, ale zyskasz informacje o ruchu i efektywności źródeł. To wystarczy, by podejmować lepsze decyzje marketingowe i ocenić, czy Twoje kampanie „na zewnątrz” naprawdę wspierają sprzedaż na Allegro.

Allegro + BaseLinker — jak wycisnąć maksimum z danych

Allegro nie daje pełnego GA4, ale w BaseLinkerze masz znacznie większą kontrolę nad danymi: zamówienia, koszty, klienci i źródła sprzedaży spływają do jednego miejsca. To baza pod realną marżę netto i automatyczne raporty.

1) Łączenie zamówień (multi-channel hub)

• Źródła: Allegro, sklep www, Amazon, eBay (i inne marketplace’y) → jedna kolejka zamówień.

• Efekty: spójna numeracja, wspólny status flow (np. „Nowe”, „Spakowane”, „Wysłane”), jednolita baza klientów.

• Dobre praktyki

  • Ustal mapowanie statusów (np. Allegro „W realizacji” → BL „Nowe”).

  • Włącz deduplikację klientów po e-mailu/telefonie.

  • Jeśli korzystasz z własnego magazynu BL, trzymaj SKU jako klucz łączący kanały.

2) Analiza marży (koszty na poziomie zamówienia)

Aby uzyskać marżę netto, do zamówienia dołączasz wszystkie koszty zmienne:

• Przychód brutto (wartość zamówienia + wysyłka płatna przez klienta).

• Koszt zakupu (z karty produktu / dostawcy; wspieraj to cennikiem zakupu w BL).

• Prowizje Allegro (w tym prowizja sprzedażowa, ewentualne opłaty dodatkowe).

• Smart! (dopłaty/obciążenia logistyczne po Twojej stronie, jeśli dotyczy).

• Allegro Ads (koszt kliknięć/konwersji przypisany do SKU lub zamówienia).

• PayU / operator płatności (prowizja transakcyjna).

• Inne koszty jednostkowe: opakowanie, etykieta, zwroty.

Uwaga na niuanse:

• Wielopozycyjne zamówienia – rozbijaj koszty proporcjonalnie (wartością lub ilością).

• Zestawy/bundle – zdefiniuj skład i dystrybuuj koszt zakupu na komponenty.

• Zwroty i częściowe refundy – koryguj zarówno przychód, jak i prowizje/adsy (nie tylko status).

• Rabat kuponowy – alokuj rabat na pozycje (proporcjonalnie do wartości).

3) Raporty i eksporty (Excel / Sheets / BI)

Rekomendowany schemat kolumn (export do Excela/Sheets/BI)

• Daty: data_zamówienia, data_wysłania

• Kanał/marketplace: kanał, nr_oferty, SKU

• Klient: email, miasto (do analizy geograficznej)

• Pozycje: ilość, cena_brutto, wartość_brutto

• Koszty: koszt_zakupu, prowizja_allegro, smart_koszt, ads_koszt, payu_koszt, opakowanie_koszt

• Wskaźniki: marża_brutto, marża_netto, marża_%

• Źródło ruchu (jeśli spinasz z UTM w sklepie www): medium, campaign (dla porównań)

Przykładowe formuły (Excel/Sheets)

• Marża_brutto = wartość_brutto – koszt_zakupu

• Marża_netto = marża_brutto – prowizja_allegro – smart_koszt – ads_koszt – payu_koszt – opakowanie_koszt

• Marża_% = IFERROR(marża_netto / wartość_brutto; 0)

Dashboard w BI (układ startowy)

• Kafle: Przychód, Marża netto, Marża %, Zamówienia, Śr. marża / zamówienie.

• Wykres: marża dziennie (linia), marża % vs wolumen (kolumny).

• Tabele: TOP oferty (SKU/oferta Allegro) wg marży; kanały vs marża; kampanie Allegro Ads vs marża.

• Filtry: kanał, kategoria, okres, dostawca.

4) Automatyzacje (bez klikania)

Przykłady, które realnie oszczędzają czas:

• Raport dzienny e-mail

  • W treści: przychód, marża netto, marża %, TOP 5 ofert + najgorsze 5 ofert (marża < X%).

  • Załącznik: CSV/XLS z detalami.

• Alert niskiej marży

  • Warunek: marża_% < 10% lub marża_netto < 0 przez 3 dni z rzędu.

  • Akcja: e-mail / Slack z listą ofert do korekty (cena/ads/koszty).

• Sygnał cenowy

  • Warunek: spadek marży na ofercie o >5 pp tydzień-do-tygodnia.

  • Akcja: oznaczenie oferty tagiem „REPRICE” + wysyłka zestawienia.

• Kontrola kosztu ads

  • Warunek: ads_koszt / marża_brutto > 0.4 w ciągu 7 dni.

  • Akcja: powiadomienie + lista aukcji do ograniczenia stawek.

• Zwroty & reklamacje

  • Warunek: zwrot > X% sztuk w ciągu 30 dni dla SKU.

  • Akcja: alert jakości + notatka do dostawcy.

• Prognoza cashflow

  • Codzienny export zamówień + koszty → arkusz z prognozą na 14 dni (zamówienia w realizacji × marża historyczna).

5) Dane wejściowe — co koniecznie uzupełnić w BL

• Cennik zakupu na poziomie SKU (bez tego marża = zgadywanie).

• Mapowanie kosztów Allegro (prowizja, Smart!, Ads) → zasilaj je do zamówień/pozycji.

• Prowizje płatności (PayU itp.) — najlepiej jako parametr reguły lub stała tabela stawek.

• Koszty opakowań/etykiet — ryczałt (np. 1,20 zł) albo wg wagi/formatu.

• Tagi: kategoria marżowa, dostawca, kampania — użyjesz w filtrach i automatyzacjach.

6) Najczęstsze pułapki i jak ich uniknąć

• Brak kosztu zakupu → marża zawyżona. Rozwiązanie: blokuj publikację raportu, jeśli >3% pozycji nie ma kosztu.

• Nieprzypięte koszty Ads → ROAS ok, marża zła. Rozwiązanie: rozbijaj koszt Ads proporcją po SKU/ofertach, min. tygodniowo.

• Częściowe zwroty → prowizja/ads zostają w koszcie. Rozwiązanie: księguj korekty na pozycję.

• Zestawy → koszt liczony tylko na głównej SKU. Rozwiązanie: definicja komponentów + podział kosztu.

• Rabat globalny → niealokowany na pozycje. Rozwiązanie: rozdziel proporcjonalnie do wartości pozycji.

7) Szybki plan wdrożenia (checklista 60–90 min)

• Podłącz Allegro + pozostałe kanały, zsynchronizuj SKU.

• Uzupełnij koszty zakupu (import CSV lub edycja hurtowa).

• Zdefiniuj tabelę kosztów: prowizje Allegro, Smart!, PayU, paczka (ryczałt).

• Ustal reguły księgowania kosztów Ads (tydzień → zamówienia/SKU).

• Zrób export dzienny do CSV/Sheets i prototyp dashboardu (marża, marża %, TOP/LOW SKU).

• Włącz automatyzacje: raport dzienny, alert niskiej marży, kontrola ads.

• Przejrzyj wyniki po tygodniu → korekty w cennikach, stawkach Ads, cenach.

Jak połączyć oba światy?

Idea: GA pokazuje, skąd przyszedł ruch, a BaseLinker — czy zamienił się w zamówienia i z jaką marżą netto. Łącząc oba źródła, podejmujesz decyzje budżetowe nie na ROAS-ie „przychodowym”, lecz na POAS (profit on ad spend) i marży %.

1) Klucze łączenia danych (must-have)

• UTM w linkach do Allegro: utm_source, utm_medium, utm_campaign, opcjonalnie utm_content=sku_{SKU}lub offer_{ID}.

• Zdarzenie w GA4 (np. allegro_click): wyślij parametry offer_id/sku, campaign, source, medium.

• BaseLinker: w eksporcie miej kolumny order_id, offer_id/sku, kanał, wartość_brutto, koszt_zakupu, prowizja_allegro, smart_koszt, ads_koszt, payu_koszt (i inne koszty jednostkowe).

• Okno atrybucji: przyjmij praktyczne 7 dni kliknięcie→zamówienie (możesz testować 3/7/14 dni).

2) Prosty „pipeline” krok po kroku

• Oznacz linki do Allegro (UTM) i rejestruj w GA4 event allegro_click (z offer_id/sku).

• Eksport z BL: zamówienia z kosztami (min. dziennie).

• Scalanie: łącz allegro_click ↔ zamówienia po offer_id/sku + okno czasu.

• Alokacja kosztów Ads:

  • jeśli masz koszty per oferta/kampania — przypnij 1:1;

  • jeśli globalne — proporcją po kliknięciach lub wartości sprzedaży na tę ofertę/kampanię.

• Liczenie marży per zamówienie, oferta, kampania (wzory poniżej).

• Raport: kampania → kliknięcia (GA), zamówienia (BL), CR, marża netto, POAS, CPC break-even.

• Decyzje: podnieś cenę, tnij stawki, wyłącz, rozwiń.

3) Wzory i metryki (Excel/Sheets/BI)

Na poziomie zamówienia:

Na poziomie kampanii/oferty (z GA i BL):

• Kliknięcia (GA)

• Zamówienia (BL)

• CR = Zamówienia / Kliknięcia

• Marża_netto_suma (BL po alokacji Ads)

• Koszt_Ads (z Allegro Ads / Meta / Google, po alokacji)

• POAS = Marża_netto_suma / Koszt_Ads (docelowo >1.0)

• Marża_% = Marża_netto_suma / Wartość_brutto_suma

Break-even CPC (ile możesz płacić za klik):

Gdy CPC_rzeczywisty > CPC_break_even – kampania zjada marżę → obniż stawki / zawęź target / podnieś cenę.

4) Przykład z Twojego opisu (jak go czytać)

• GA4: 500 kliknięć z Facebook Ads → oferty Allegro.

• BL: 40 sprzedaży, 15 rentownych (marża > 0).

• Wnioski metryczne:

  • CR = 40 / 500 = 8%.

  • Odsetek rentownych = 15 / 40 = 37,5%.

  • Policz Śr_marża_na_zamówienie (z BL) i porównaj CPC_break_even z faktycznym CPC.

  • Jeśli Marża_% < 10% → decyzja: podnieść cenę (o Δ, który podniesie marżę jednostkową) lub optymalizować Ads (obniżyć CPC do poziomu ≤ CPC_break_even).

5) Dashboard „na start” (1 strona)

• Kafle: Kliknięcia (GA), Zamówienia (BL), Marża netto, POAS, Marża %.

• Tabela: Kampania/Oferta → Kliknięcia, Zamówienia, CR, Śr. marża / zam., Koszt Ads, POAS, CPC vs CPC_break_even (kolor: zielony/grafit/czerwony).

• Wykres: Marża netto dziennie + Koszt Ads (kolumny/linia).

• Filtry: kanał (Allegro/www), kategoria, okres, kampania.

6) Automatyzacje (progi decyzyjne)

• Alert POAS < 1.0 przez 3 dni → lista kampanii/ofert do cięcia.

• Marża_% < 10% przy >20 zamówieniach/tydzień → sygnał „REPRICE”.

• Skok CPC o >15% t/t bez wzrostu CR → sprawdź kreacje/target.

• Raport dzienny: przychód, marża netto, TOP/LOW oferty, kampanie < POAS 1.0.

7) Najczęstsze problemy i obejścia

• Brak UTM / błędne nazwy → brak łączenia z kampanią. Stosuj wzorzec:utm_source=meta | utm_medium=cpc | utm_campaign=allegro_{offerId}_{kategoria}_{yyyy-mm} | utm_content=sku_{sku}

• Klik w aplikacji Allegro → referrer bywa ucięty, ale UTM w URL działa (ważne: nie skracaj linków).

• Koszt Ads „globalny” → alokuj proporcją do kliknięć lub sprzedaży (wybierz jeden standard i trzymaj się go).

• Zwroty → koryguj zarówno przychód, jak i koszty prowizji/Ads na poziomie pozycji.

Najlepsze praktyki

1) Oznaczaj kampanie UTM-ami (standard nazewnictwa + kontrola jakości)

Po co: bez UTM-ów GA nie połączy ruchu z kampaniami kierowanymi na oferty Allegro.Wzorzec UTM (krótki i spójny):

Checklist:

• Jeden generator UTM dla całego zespołu (arkusz/mini-appka).

• Reguły pisowni: małe litery, bez spacji, separator _.

• QA raz w tygodniu: raport w GA4 -> „Session source/medium” zawiera tylko dozwolone wartości.

• Nie skracaj linków — skracacze potrafią obciąć parametry w aplikacji Allegro.

2) Automatyzuj raporty w BaseLinkerze (codziennie, ten sam format)

Cel: podgląd prawdziwej marży netto bez klikania. Minimalny zestaw kolumn (per SKU / per zamówienie):

• Daty (data_zamówienia, data_wysłania), Kanał, offer_id / SKU

• wartość_brutto, koszt_zakupu, prowizja_allegro, smart_koszt, ads_koszt, payu_koszt, inne_koszty

• Wskaźniki: marża_netto, marża_%Formuły (Excel/Sheets/BI):

Automatyzacje (progi):

• Alert POAS < 1.0 przez 3 dni → ogranicz stawki / popraw cenę.

• Alert marża_% < 10% przy ≥20 zamówieniach tygodniowo → analiza kosztów/wyceny.

• Raport dzienny: przychód, marża netto, TOP/LOW SKU, kampanie do korekty.

3) Łącz dane w jednym miejscu (Looker Studio / Power BI)

Model minimum:

• GA4 (kliknięcia/UTM) ↔ BL (zamówienia i koszty) po offer_id/sku + okno czasu (np. 7 dni).

• Tabele: Kampanie, Oferty (SKU), Zamówienia, Koszty ads.Widoki startowe:

• Panel główny: Kliknięcia, Zamówienia, Marża netto, POAS, Marża %.

• Tabela kampanii: Kliknięcia · Zamówienia · CR · Śr. marża/zam. · Koszt Ads · POAS · CPC vs CPC_break-even.Higiena danych:

• Jednolity słownik kampanii/kanałów (mapowanie aliasów).

• Harmonogram odświeżania (codziennie 07:00).

• Filtry: kanał, kategoria, okres, SKU, dostawca.

4) Porównuj okresy (sezonowość i zmiany cen/stawek)

Jak porównywać sensownie:

• Używaj t/t (tydzień-do-tygodnia) i y/y (rok-do-roku) dla sezonowości.

• Porównuj nie tylko przychód, ale też CR i marżę %.

• Ustal „okno testowe” dla zmian cen/stawek: min. 7 dni lub ≥100 kliknięć (stabilniejszy wniosek).Szybkie pytania kontrolne:

• Czy wzrost sprzedaży nie „zjadł” marży (spadek marży % > 3 pp)?

• Czy spadek CPC nie obniżył CR (gorsza jakość ruchu)?

5) Analizuj marżę, nie tylko przychód (POAS i break-even)

POAS (Profit on Ad Spend):

CPC break-even (ile możesz płacić za klik):

Waterfall marży na ofercie (do diagnozy):

• cena → koszt zakupu → prowizja Allegro → Smart! → Ads → PayU → inne → marża netto.

6) Dodatkowe dobre praktyki (często pomijane)

• Cennik zakupu zawsze uzupełniony — raport blokuj, gdy >3% pozycji nie ma kosztu.

• Alokacja kosztów Ads: jeśli globalne, dziel proporcją do kliknięć albo sprzedaży (wybierz jedną metodę i trzymaj ją stale).

• Zwroty: koryguj przychód i powiązane prowizje/Ads na poziomie pozycji.

• Zestawy/bundle: zdefiniuj komponenty i rozdziel koszt zakupu.

• Tagowanie: dostawca, kategoria marżowa, sezon — potem łatwiej ciąć/skalować.

• Pareto: TOP 20% SKU generuje ~80% marży — tam zaczynaj optymalizację.

7) Szybki plan wdrożenia (30-60-90)

30 dni: UTM standard + event allegro_click w GA4, export BL z kosztami, dashboard „min”.60 dni: Automatyczne alerty marży/POAS, alokacja kosztów Ads, porównania t/t i y/y.90 dni: Testy cen (A/B na ofertach), prognoza cashflow, harmonogramy zakupowe wg marży i rotacji.

Podsumowanie

Po co łączyć dane?Dane z Allegro pokazują co i za ile się sprzedało. Dopiero dołożenie GA4 (źródła/kampanie) i BaseLinkera (koszty i marża) daje pełny obraz: skąd biorą się klienci, które kampanie faktycznie dowożą zysk, oraz gdzie uciekają pieniądze.

Co dostajesz po integracji (w praktyce)

• Jedna prawda o wyniku: przychód ↔ koszty (Allegro fee, Smart!, Ads, PayU, zakup) ↔ marża netto.

• Atrybucja do kampanii: wiesz, która kreacja/kanał wnosi zamówienia, a nie tylko kliknięcia.

• Decyzje cenowe oparte na marży: widzisz, kiedy podnieść cenę, a kiedy ściąć stawki Ads.

• Automatyczne raporty: codzienny mail/arkusz z TOP/LOW ofertami i kampaniami poniżej progu opłacalności.

• Skalowanie bez „gaszenia pożarów”: rośniesz tam, gdzie POAS i marża procentowa trzymają poziom.

5 wskaźników, które prowadzą biznes (nie próżnię)

• CR = Zamówienia / Kliknięcia

• Śr. marża na zamówienie = Marża_netto / Zamówienia

• POAS = Marża_netto_suma / Koszt_Ads  (cel: > 1.0)

• CPC break-even = Śr. marża na zam. × CR  (maks. akceptowalny CPC)

• Marża % = Marża_netto / Przychód  (min. próg zwykle 10–20% w zależności od kategorii)

„Mapa decyzji” (progi i ruchy)

• POAS < 1.0 przez 3 dni → tnij stawki / zawęź target / popraw listing / podnieś cenę.

• Marża % spada >3 pp t/t → sprawdź prowizje, koszt Ads per SKU, dopłaty logistyczne; rozważ korektę ceny.

• CR < mediany kategorii → problem z dopasowaniem oferty/price pointem lub jakością ruchu.

• Wysoki przychód, niska marża → optymalizacja kosztów (opakowanie, płatności), re-pricing, ograniczenie nieefektywnych kampanii.

Minimalny plan wdrożenia (7–14 dni)

• UTM w linkach do Allegro + event allegro_click w GA4 (z offer_id/sku).

• BaseLinker: uzupełnij koszt zakupu i dołóż koszty: Allegro fee, Smart!, Ads, PayU.

• Codzienny export do arkusza/BI (te same kolumny co w raporcie marż).

• Dashboard: Kliknięcia, Zamówienia, Marża netto, POAS, Marża %, tabela kampanii i SKU.

• Alerty: POAS<1.0, Marża%<10% (3 dni z rzędu) – automatyczny mail/Slack.

Ryzyka i jak je zbić

• Brak kosztów zakupu → zafałszowana marża. Wymuś kompletność (blokuj raport, gdy >3% SKU bez kosztu).

• Nieprzypięte koszty Ads → „papierowy” zysk. Alokuj koszty do kampanii/SKU co najmniej tygodniowo.

• Zwroty → pamiętaj o korekcie przychodu i prowizji/Ads na poziomie pozycji.

Jeśli chcesz rozwijać sprzedaż na Allegro strategicznie, a nie „na ślepo”, połącz GA4 (ruch) i BaseLinker (koszty & marża) z danymi Allegro. Zyskasz pełny obraz rentowności kampanii i ofert – i jasne, powtarzalne reguły podejmowania decyzji o cenie i budżecie.Chcesz — przygotuję Ci gotowy dashboard startowy + alerty i podłączę do Twoich danych, żebyś mógł ruszyć od razu.

+48 512 451 727

mateusz@matuszczak.pro

Napędzamy sprzedaż w eCommerce

Kontakt

Usługi

Pozycjonowanie sklepów

Kampanie Google Ads

Kampanie Allegro Ads

Reklama Facebook i Instagram

Lokalny biznes Online

Wdrożenie Baselinker

Doradztwo Ecommerce

Zarządzanie sprzedażą Ecommerce

Firma

Oferta

Blog

Program partnerski

Kontakt