Nazywam się Mateusz Matuszczak i jestem konsultantem e-commerce oraz właścicielem platformy matuszczak.pro. Od ponad 10 lat pracuję z właścicielami sklepów internetowych i firm lokalnych, pomagając im porządkować sprzedaż online, zwiększać rentowność oraz skalować biznes w sposób przewidywalny i kontrolowany.

Nie działam intuicyjnie. Każda współpraca opiera się na konkretnej metodologii, danych i procesach, które można zmierzyć, zoptymalizować i powtarzać.

Poniżej opisuję dokładnie, jak wygląda mój sposób pracy jako konsultanta e-commerce.

Jak pracuję jako konsultant Ecommerce?

Zaczynam od audytu rzeczywistości, nie deklaracji

Pierwszym krokiem zawsze jest audyt stanu faktycznego: tego, jak firma naprawdę sprzedaje, zarabia i realizuje zamówienia tu i teraz. Na tym etapie nie opieramy się na deklaracjach typu „powinno działać” albo „wydaje mi się, że jest okej”. Interesują mnie twarde dane, procesy i zależności – bo dopiero one pokazują, gdzie sklep jest rentowny, a gdzie tylko generuje obrót.

W praktyce taki audyt to połączenie analizy finansowo-sprzedażowej, operacyjnej i technologicznej. Chodzi o to, by odpowiedzieć na kluczowe pytania:

• które produkty i kanały dokładają marżę, a które ją „zjadają”,

• gdzie firma traci czas przez ręczne działania,

• jakie błędy procesowe powodują koszty (zwroty, reklamacje, opóźnienia, prowizje, utratę jakości sprzedaży),

• oraz czy narzędzia wspierają skalowanie, czy je blokują.

Co dokładnie sprawdzam w audycie?

1) Struktura oferty: SKU, warianty, ceny i logika katalogu

Zaczynam od „fundamentów”: jak wygląda katalog produktów i czy da się nim zarządzać bez chaosu. Analizuję m.in.:

• strukturę SKU (czy jest spójna, czy występują duplikaty, martwe indeksy, produkty bez rotacji),

• warianty i kompletność parametrów (czy wariantowanie wspiera konwersję i raportowanie, czy generuje błędy i rozjazdy stanów),

• politykę cenową (realna cena sprzedaży po rabatach, kuponach, promocjach; spójność cen między kanałami),

• zależność między ceną a marżą po kosztach kanału (prowizje, Smart/dostawy, pakowanie, koszty operacyjne).

Typowy błąd: firma patrzy na „marżę z cennika”, a nie na marżę po wszystkich kosztach sprzedaży. Efekt? Produkt wygląda na zyskowny, a w rzeczywistości tylko pompuje obrót i obciąża magazyn/obsługę.

2) Kanały sprzedaży: gdzie naprawdę dzieje się zysk, a gdzie tylko ruch

Rozkładam sprzedaż na kanały: Allegro, sklep internetowy, inne marketplace’y, B2B (jeśli istnieje). Nie chodzi o to, żeby „być wszędzie”, tylko żeby rozumieć:

• który kanał ma najlepszy stosunek zysku do wysiłku operacyjnego,

• gdzie rośnie sprzedaż, ale spada rentowność,

• czy kanały nie kanibalizują się ceną, logistyką lub polityką promocji,

• jakie są „koszty ukryte” danego kanału (prowizje, dopłaty, zwroty, obsługa wiadomości, wskaźniki jakości).

W skrócie: audyt kanałów odpowiada na pytanie, czy firma ma strategię wielokanałową, czy tylko wielokanałowy bałagan.

3) Dane sprzedażowe i marżowe: liczby, które prowadzą do decyzji

Tu odróżniam raportowanie „dla księgowości” od raportowania „dla zarządu”. Interesują mnie wskaźniki, które pomagają podejmować decyzje operacyjne i marketingowe, m.in.:

• marża brutto i marża po kosztach kanału,

• koszty dostawy, pakowania, zwrotów, reklamacji,

• rentowność produktów i kategorii,

• trendy: co rośnie, co spada, co jest sezonowe,

• udział promocji w sprzedaży (czy rabat jest narzędziem, czy protezą słabej oferty).

Najczęstszy błąd: firma ma dużo danych, ale nie ma jednej wersji prawdy. Sprzedaż jest w kilku miejscach, koszty w kolejnych, a decyzje podejmuje się „na czuja”.

4) Procesy logistyczne i obsługa klienta: gdzie ucieka czas i jakość

Nawet świetna sprzedaż nie utrzyma się długo, jeśli operacje nie dowożą. W audycie sprawdzam:

• przebieg realizacji zamówienia krok po kroku (od płatności do wysyłki),

• czasy reakcji, błędy, powtarzalne problemy,

• ile pracy jest ręcznej, a ile wynika z automatyzacji,

• obsługę zwrotów i reklamacji (czy jest przewidywalna, czy „pożera” zespół),

• punkty krytyczne jakości (wiadomości, opóźnienia, błędy kompletacji, komunikacja z klientem).

Na co uważać: procesy często działają „na styk” – dopóki nie przychodzi pik sezonowy, promocja albo awaria integracji. Wtedy firma wpada w tryb gaszenia pożarów i traci kontrolę.

5) Automatyzacja i integracje systemów: czy narzędzia skalują, czy hamują

Na koniec weryfikuję, jak wygląda ekosystem narzędzi: integracje marketplace, system do obsługi zamówień, fakturowanie, magazyn, automatyczne statusy, szablony komunikacji, raportowanie. Ocenie podlega:

• gdzie dane przepływają automatycznie, a gdzie ktoś je przepisuje,

• czy integracje są stabilne i spójne z procesami,

• czy automatyzacja redukuje koszty jednostkowe obsługi,

• jakie są „wąskie gardła” systemowe (np. ręczne wyjątki, brak reguł, brak kontroli stanów).

Typowy błąd: wdrożenie narzędzia bez uporządkowania procesu. Automatyzacja nie naprawia chaosu – ona go przyspiesza.

Jak wygląda szybka checklista „audytu rzeczywistości”

Jeśli chcesz wstępnie ocenić, czy audyt odsłoni realne straty, zwróć uwagę na sygnały:

• rośnie sprzedaż, ale zysk nie rośnie proporcjonalnie,

• duża część dnia schodzi na ręczne poprawki w zamówieniach/ofertach,

• nie potrafisz szybko wskazać 10 SKU, które robią największy zysk,

• reklamacje/zwroty „zjadają” zespół i budżet,

• kampanie reklamowe generują obrót, ale nie ma pewności, czy są rentowne.

Cel audytu: konkretna mapa zarabiania i strat

Celem nie jest „raport dla raportu”. Wynikiem audytu ma być jasna diagnoza:

• gdzie firma faktycznie zarabia (produkty, kanały, modele dostaw, segmenty klientów),

• gdzie traci pieniądze (prowizje, koszty operacyjne, zwroty, rabaty, nietrafione kampanie),

• gdzie traci czas (ręczne procesy, brak integracji, błędy w danych),

• oraz gdzie jest potencjał, którego nie widać bez danych i analizy procesów.

Dzięki temu kolejne kroki (optymalizacja oferty, reklamy, automatyzacje, logistyka) są oparte o fakty, a nie intuicję.

Mapuję procesy i identyfikuję wąskie gardła

E-commerce traktuję jak system naczyń połączonych: zmiana w jednym obszarze zawsze wpływa na kilka innych. Dlatego problemy rzadko leżą w jednym „magicznym” miejscu. Najczęściej wynikają z nieciągłości procesów, złego przepływu danych albo ręcznych obejść, które z czasem zaczynają blokować wzrost.

Mapowanie procesów to etap, w którym porządkujemy rzeczywistość operacyjną. Zamiast listy luźnych problemów powstaje czytelny obraz tego, jak firma faktycznie działa, gdzie traci czas i pieniądze oraz które elementy systemu nie skalują się razem ze sprzedażą.

Pełna ścieżka klienta – od kliknięcia do dostawy

Zaczynam od rozpisania pełnej ścieżki klienta, obejmującej nie tylko zakup, ale również wszystko, co dzieje się po nim. Analiza obejmuje m.in.:

• wejście użytkownika (reklama, SEO, marketplace, powracający klient),

• decyzję zakupową (oferta, cena, dostawa, płatność),

• złożenie zamówienia i komunikację transakcyjną,

• realizację, wysyłkę, ewentualny zwrot lub reklamację,

• obsługę posprzedażową.

Kluczowe pytanie brzmi: w którym momencie proces przestaje być płynny – dla klienta albo dla zespołu. Często wąskie gardło nie leży w sprzedaży, ale np. w realizacji zamówień, obsłudze wyjątków lub komunikacji statusów.

Przepływ danych między systemami – teoria vs praktyka

Kolejny krok to analiza przepływu danych pomiędzy systemami: marketplace’ami, sklepem, systemem do obsługi zamówień, magazynem, fakturowaniem, narzędziami analitycznymi. Sprawdzam:

• gdzie dane są przekazywane automatycznie,

• gdzie wymagają ręcznej ingerencji,

• gdzie występują opóźnienia, rozjazdy lub duplikaty,

• czy raporty opierają się na spójnych źródłach.

Typowy problem: systemy „są zintegrowane”, ale logika procesowa nie jest domknięta. Efekt to ręczne poprawki, brak zaufania do danych i decyzje podejmowane intuicyjnie zamiast na faktach.

Miejsca ręcznej pracy, błędów i opóźnień

Wąskie gardła niemal zawsze ujawniają się tam, gdzie proces:

• wymaga ręcznego sprawdzenia lub poprawki,

• zależy od wiedzy jednej osoby,

• generuje najwięcej błędów lub zapytań od klientów,

• nie ma jasnych reguł lub automatycznych warunków.

Mapując te punkty, nie pytam „czy da się to zrobić szybciej”, tylko czy to w ogóle powinno być robione ręcznie. Ręczna praca w e-commerce nie jest problemem sama w sobie — problemem jest ręczna praca w miejscach krytycznych dla skali.

W skrócie: im więcej wyjątków i obejść, tym mniejsza przewidywalność operacyjna.

Punkty blokujące skalowanie

Na końcu identyfikuję elementy, które działają przy obecnej skali, ale nie wytrzymają wzrostu. To mogą być:

• procesy, które wydłużają się liniowo wraz z liczbą zamówień,

• systemy bez reguł automatyzacji i kontroli wyjątków,

• brak jasnych priorytetów w obsłudze,

• nieczytelne zależności między sprzedażą a operacjami.

Najczęstszy błąd: próba „skalowania sprzedaży”, gdy operacje są już na granicy wydolności. Wtedy każda kampania, promocja czy sezonowy pik pogłębia chaos zamiast generować zysk.

Efekt: mapa procesów i lista realnych priorytetów

Rezultatem mapowania nie jest lista kilkudziesięciu zadań do wykonania. Efektem jest:

• jasna mapa procesów end-to-end,

• identyfikacja 3–5 kluczowych wąskich gardeł,

• uporządkowana lista priorytetów oparta o wpływ na skalę, koszty i jakość,

• fundament pod decyzje: co automatyzować, co uprościć, a czego nie ruszać.

Dzięki temu firma przestaje „gasić pożary”, a zaczyna świadomie zarządzać systemem, który ma rosnąć razem ze sprzedażą.

Projektuję docelowy model sprzedaży

Na podstawie audytu i mapy procesów przechodzę do etapu, który decyduje o dalszym rozwoju firmy: projektowania docelowego modelu sprzedaży. To nie jest teoretyczna strategia „na slajdach”, tylko praktyczny model operacyjny, który firma jest w stanie realnie wdrożyć i utrzymać przy swoich zasobach.

Kluczowa zasada: model musi być dopasowany do rzeczywistości, a nie do ambicji oderwanych od zespołu, budżetu i obecnej skali. Inaczej zamiast porządku pojawi się frustracja i kolejne obejścia procesów.

Dopasowanie modelu do skali, zespołu i planów wzrostu

Projektując model sprzedaży, biorę pod uwagę cztery podstawowe zmienne:

• skalę firmy (wolumen zamówień, liczba SKU, liczba kanałów),

• zespół lub jego brak (właściciel operacyjny, pracownicy, outsourcing),

• budżet (na narzędzia, automatyzację, marketing, obsługę),

• plany rozwoju (stabilizacja, skalowanie, dywersyfikacja kanałów, B2B).

Inny model ma sens dla firmy robiącej 200 zamówień miesięcznie, a inny dla organizacji obsługującej kilka tysięcy transakcji. Celem nie jest „najbardziej zaawansowany system”, tylko najbardziej adekwatny.

Optymalna struktura oferty i koncentracja na tym, co zarabia

Docelowy model zawsze porządkuje ofertę. Oznacza to:

• jasne rozdzielenie produktów kluczowych, wspierających i problematycznych,

• uproszczenie struktury SKU i wariantów tam, gdzie komplikują operacje,

• dopasowanie oferty do kanałów (inne produkty i ceny mogą mieć sens na marketplace, inne w sklepie),

• decyzję, czego nie sprzedawać lub nie skalować mimo obrotu.

Najczęstszy błąd: próba rozwijania wszystkiego naraz. Model sprzedaży ma wskazywać priorytety, a nie je maskować.

Role i odpowiedzialności – nawet jeśli zespół to 1 osoba

Nawet w mikrofirmie musi istnieć logiczny podział ról, choćby był „na papierze”. W modelu definiuję:

• kto odpowiada za sprzedaż i wyniki,

• kto zarządza ofertą i cenami,

• kto pilnuje operacji, jakości i obsługi klienta,

• kto podejmuje decyzje na podstawie danych.

Dzięki temu firma przestaje działać reaktywnie. Każdy obszar ma właściciela, a problemy nie „wiszą w powietrzu”.

Rekomendowane kanały sprzedaży i ich rola w systemie

Nie każdy kanał musi realizować ten sam cel. W modelu sprzedaży jasno określam:

• które kanały są głównym źródłem zysku,

• które pełnią rolę akwizycji lub wolumenu,

• gdzie opłaca się inwestować w marketing,

• a gdzie wystarczy utrzymać obecność bez dalszego skalowania.

To moment, w którym sprzedaż przestaje być zbiorem przypadkowych działań, a zaczyna działać w ramach spójnej strategii e-commerce.

Poziom automatyzacji i architektura narzędzi

Model sprzedaży zawsze uwzględnia docelowy poziom automatyzacji. Nie chodzi o automatyzację „dla idei”, tylko o redukcję kosztów jednostkowych i ryzyka błędów. Określam:

• które procesy powinny być w pełni automatyczne,

• gdzie wystarczy półautomatyzacja z kontrolą,

• jakie systemy mają być centrum operacyjnym (np. system do zarządzania sprzedażą i zamówieniami),

• jakie integracje są krytyczne dla skali.

Przykładem takiego narzędzia jest BaseLinker — ale tylko wtedy, gdy jest wdrożony zgodnie z procesami, a nie jako „kolejna aplikacja”.

KPI, które mają sens biznesowy

Ostatnim elementem modelu są KPI powiązane z realnym wynikiem, a nie z próżnymi metrykami. W praktyce oznacza to:

• koncentrację na marży, rentowności i kosztach operacyjnych,

• mierzenie efektywności kanałów, a nie tylko sprzedaży,

• jasne progi opłacalności dla reklam i promocji,

• ograniczoną liczbę wskaźników, które faktycznie wspierają decyzje.

Najczęstszy błąd: śledzenie zbyt wielu KPI bez jasnego wpływu na decyzje. Dobry model sprzedaży upraszcza zarządzanie, zamiast je komplikować.

Moment przejścia: od reagowania do działania według planu

Projekt docelowego modelu sprzedaży to punkt zwrotny. Firma:

• przestaje reagować na problemy ad hoc,

• zaczyna działać według jasno określonych zasad,

• ma spójną logikę sprzedaży, operacji i danych,

• wie, co rozwijać, a czego nie ruszać.

To fundament, na którym dopiero ma sens skalowanie, inwestowanie w marketing i dalsza automatyzacja.

Wdrażam automatyzacje i porządek operacyjny

Skalowanie sprzedaży bez automatyzacji zawsze kończy się przeciążeniem – właściciela, zespołu albo obu naraz. Na pewnym etapie nie da się już „pracować szybciej” ani „bardziej się starać”. Jedyną realną dźwignią wzrostu staje się porządek operacyjny oparty na systemach i regułach, a nie na pamięci i ręcznej kontroli.

Ten etap polega na przełożeniu zaprojektowanego modelu sprzedaży na działające mechanizmy, które zdejmują z ludzi powtarzalną pracę i minimalizują ryzyko błędów.

Automatyzacja zamówień i magazynu

Pierwszym obszarem jest obsługa zamówień i stanów magazynowych, bo to tutaj najszybciej pojawia się chaos przy wzroście wolumenu. W praktyce oznacza to:

• automatyczne pobieranie zamówień z różnych kanałów do jednego systemu,

• synchronizację stanów magazynowych w czasie rzeczywistym,

• automatyczne statusy zamówień i wysyłek,

• eliminację ręcznego przepisywania danych między systemami.

Celem nie jest „więcej technologii”, tylko mniej punktów awarii. Każda ręczna operacja w krytycznym procesie to potencjalny błąd, opóźnienie lub reklamacja.

Logiczne reguły cenowe i ofertowe

Porządek operacyjny nie istnieje bez jasnych reguł cenowych i ofertowych. Dlatego wdrożenie automatyzacji obejmuje również:

• reguły aktualizacji cen (np. minimalna marża, reakcja na prowizje i koszty dostawy),

• spójność ofert między kanałami,

• kontrolę promocji, rabatów i wyjątków,

• eliminację ręcznego „gaszenia” problemów cenowych.

Najczęstszy błąd: ceny są poprawiane ręcznie „tu i teraz”, bez reguł. Efekt to brak kontroli nad marżą i decyzje podejmowane pod presją, a nie na danych.

Spójne procesy obsługi klienta

Automatyzacja nie kończy się na zamówieniu. Duża część kosztów i napięć w e-commerce powstaje w obsłudze klienta. Dlatego porządkuję:

• procesy komunikacji (statusy, opóźnienia, wyjątki),

• obsługę zwrotów i reklamacji,

• szablony odpowiedzi i automatyczne reakcje na powtarzalne sytuacje,

• priorytety i czasy reakcji.

Dzięki temu obsługa klienta przestaje być chaotyczna i reaktywna, a zaczyna być przewidywalnym elementem systemu, który wspiera sprzedaż zamiast ją sabotować.

Raportowanie sprzedaży i stanów magazynowych

Automatyzacja bez raportowania to tylko połowa pracy. Dlatego wdrażam czytelne raporty, które:

• pokazują sprzedaż i marżę per produkt, kanał i okres,

• sygnalizują problemy ze stanami magazynowymi,

• pozwalają szybko ocenić skutki promocji i kampanii,

• wspierają decyzje operacyjne, a nie tylko księgowość.

Kluczowa zasada: raport ma odpowiadać na pytania właściciela, a nie generować kolejne arkusze „do sprawdzenia kiedyś”.

Najczęstsze błędy przy wdrażaniu automatyzacji

W skrócie, automatyzacja nie działa, gdy:

• wdraża się narzędzia bez uporządkowanych procesów,

• system ma „obsługiwać wszystko”, zamiast kluczowych obszarów,

• brakuje jasnych reguł i wyjątków,

• raporty istnieją, ale nikt z nich nie korzysta.

Automatyzacja nie naprawia chaosu – ona go ujawnia i przyspiesza, jeśli wcześniej nie ma porządku decyzyjnego.

Zasada nadrzędna: system pracuje dla właściciela

Efektem tego etapu jest sytuacja, w której:

• właściciel nie musi ręcznie kontrolować każdego zamówienia,

• zespół pracuje według jasnych zasad,

• błędy są wyjątkiem, a nie normą,

• decyzje opierają się na danych dostępnych „tu i teraz”.

Krótko mówiąc: system zaczyna pracować dla właściciela, a nie odwrotnie. Dopiero wtedy skalowanie ma sens – bo nie zwiększa chaosu, tylko powtarzalność i zysk.

Pracuję na danych, nie „ładnych wykresach”

Dane w e-commerce mają sens tylko wtedy, gdy prowadzą do decyzji. Nie interesują mnie raporty, które „dobrze wyglądają”, ale nie odpowiadają na żadne pytanie biznesowe. W praktyce oznacza to odejście od estetycznych dashboardów bez kontekstu na rzecz konkretnych wskaźników, które pokazują, co naprawdę działa, a co generuje koszty.

Kluczowa zasada: jeśli raport nie wpływa na decyzję, jest zbędny. Dane mają wspierać zarządzanie, a nie być kolejnym obowiązkiem do „sprawdzenia raz w miesiącu”.

Realna rentowność produktów i kanałów

Pierwszym obszarem analizy jest rentowność, ale rozumiana szerzej niż „marża na produkcie”. Sprawdzam:

• zysk po wszystkich kosztach sprzedaży (prowizje, dostawy, pakowanie, zwroty),

• różnice w rentowności tego samego produktu w różnych kanałach,

• wpływ promocji i rabatów na końcowy wynik,

• produkty, które generują obrót, ale niszczą marżę.

To właśnie na tym etapie często wychodzi, że „topowe produkty” są topowe tylko w raportach sprzedażowych, a nie w wyniku finansowym.

Rotacja magazynu i zamrożony kapitał

Sprzedaż bez kontroli rotacji to prosta droga do zamrażania gotówki. Dlatego analizuję:

• które produkty rotują szybko, a które zalegają,

• jak długo kapitał jest związany w magazynie,

• relację między rotacją a sezonowością,

• wpływ decyzji zakupowych na płynność finansową.

W skrócie: magazyn to nie tylko logistyka, ale realny koszt i ryzyko, które trzeba uwzględniać w decyzjach sprzedażowych i marketingowych.

Koszty operacyjne – niewidoczny zabójca zysku

Koszty operacyjne rzadko są spektakularne, ale to one systematycznie obniżają rentowność. W analizie uwzględniam m.in.:

• koszt obsługi jednego zamówienia,

• czas pracy zespołu vs wolumen sprzedaży,

• koszty zwrotów, reklamacji i błędów,

• wpływ ręcznej pracy na skalę i marżę.

Najczęstszy błąd: firma patrzy na wynik miesięczny, nie widząc, że każdy dodatkowy tysiąc zamówień obniża realny zysk, bo procesy nie skalują się razem ze sprzedażą.

Efektywność pracy zespołu

Dane dotyczą nie tylko sprzedaży, ale również ludzi. Analizuję:

• ile pracy przypada na jedno zamówienie,

• gdzie zespół traci czas na czynności niskiej wartości,

• które procesy są wąskimi gardłami organizacyjnymi,

• czy wzrost sprzedaży wymaga proporcjonalnego zwiększania zespołu.

To pozwala podejmować decyzje o automatyzacji, delegowaniu lub zmianie zakresów odpowiedzialności zanim pojawi się przeciążenie.

Jakie decyzje podejmujemy na podstawie danych

Na bazie tych analiz nie tworzymy „wniosków ogólnych”, tylko konkretne decyzje operacyjne i strategiczne:

• co skalować (produkty, kanały, kampanie, które realnie zarabiają),

• co zamknąć lub wygasić mimo sprzedaży,

• co uprościć, żeby obniżyć koszty jednostkowe,

• gdzie inwestować czas i pieniądze, a gdzie je chronić.

Dane przestają być opisem przeszłości, a zaczynają być narzędziem planowania przyszłych działań.

W skrócie: dane mają prowadzić do działania

Dobry system analityczny:

• pokazuje przyczyny, nie tylko skutki,

• jest zrozumiały dla właściciela, nie tylko dla analityka,

• wspiera codzienne decyzje operacyjne,

• eliminuje zgadywanie i „wydaje mi się”.

To właśnie w tym miejscu firma przestaje działać intuicyjnie, a zaczyna zarządzać wzrostem w oparciu o fakty.

Edukuję właściciela, zamiast go uzależniać

Nie buduję relacji w modelu „beze mnie się nie da”. W e-commerce to jeden z najdroższych i najbardziej ryzykownych układów – firma funkcjonuje wtedy poprawnie tylko tak długo, jak długo zewnętrzny specjalista jest dostępny. Moim celem jest coś odwrotnego: wzmocnić właściciela kompetencyjnie, tak aby rozumiał swój biznes, potrafił podejmować decyzje i kontrolował sytuację także po zakończeniu współpracy.

Edukacja nie oznacza teorii ani szkoleń „dla zasady”. Chodzi o przekazanie logiki działania systemu sprzedaży, tak aby właściciel wiedział dlaczego coś robimy, kiedy to ma sens i jakie są konsekwencje konkretnych decyzji.

Zrozumienie procesów zamiast gaszenia pożarów

Pierwszym krokiem jest nauczenie właściciela czytania procesów, a nie tylko reagowania na ich skutki. W praktyce oznacza to:

• zrozumienie, jak sprzedaż łączy się z logistyką, obsługą i finansami,

• umiejętność identyfikowania przyczyn problemów, a nie tylko objawów,

• świadomość, które elementy systemu są krytyczne, a które drugorzędne.

Dzięki temu właściciel przestaje działać reaktywnie. Zamiast „co znowu się zepsuło”, pojawia się pytanie: gdzie proces jest nieszczelny i dlaczego.

Logika decyzji e-commerce, nie intuicja

Kolejnym elementem jest pokazanie logiki decyzji w e-commerce. Nie chodzi o to, żeby właściciel znał wszystkie narzędzia czy metryki, ale żeby rozumiał:

• jakie decyzje wpływają na rentowność,

• kiedy wzrost sprzedaży ma sens, a kiedy jest ryzykowny,

• jak oceniać opłacalność kanałów, produktów i kampanii,

• gdzie kończy się „opinia”, a zaczynają dane.

To moment, w którym decyzje przestają być oparte na presji chwili, a zaczynają wynikać z czytelnych przesłanek biznesowych.

Narzędzia i schematy myślenia zamiast checklist „do odhaczenia”

Zamiast gotowych recept przekazuję schematy myślenia, które można stosować w różnych sytuacjach:

• jak zadawać właściwe pytania danym i raportom,

• jak oceniać, czy problem jest sprzedażowy, procesowy czy systemowy,

• jak podejmować decyzje przy niepełnych informacjach,

• jak ustalać priorytety bez rozdrabniania się na wszystko naraz.

To podejście sprawia, że właściciel nie potrzebuje ciągłych konsultacji do każdej decyzji operacyjnej.

Firma w lepszym stanie niż na starcie

Efektem takiej współpracy ma być firma, która działa lepiej nawet bez mojego udziału. Oznacza to:

• większą przewidywalność operacyjną,

• lepszą kontrolę nad danymi i procesami,

• mniejsze ryzyko chaosu przy wzroście,

• większą pewność decyzyjną właściciela.

To fundamentalna różnica między „outsourcingiem odpowiedzialności” a realnym doradztwem biznesowym.

Co zyskują klienci w praktyce

Dzięki temu podejściu właściciele:

• podejmują lepsze decyzje, bo rozumieją ich konsekwencje,

• kontrolują swój biznes, zamiast polegać na domysłach,

• nie działają po omacku, nawet w sytuacjach kryzysowych,

• potrafią ocenić, czy kolejne inwestycje mają sens.

W skrócie: celem nie jest zależność, tylko samodzielność oparta na wiedzy i zrozumieniu systemu e-commerce.

Jakie firmy pracują z moją metodologią?

Moja metodologia nie jest uniwersalnym „pakietem dla każdego”. Najlepiej sprawdza się tam, gdzie firma ma już realną sprzedaż, ale zaczyna odczuwać skutki braku struktury, procesów i spójnych decyzji. To podejście jest skierowane do właścicieli, którzy chcą zapanować nad biznesem, a nie tylko chwilowo poprawić wyniki.

Poniżej najczęstsze typy firm, z którymi pracuję — wraz z realnymi problemami, które rozwiązujemy.

Sklepy internetowe, które „utknęły” we wzroście

To firmy, które sprzedają, często nawet coraz więcej, ale:

• wzrost nie przekłada się na proporcjonalny zysk,

• koszty operacyjne rosną szybciej niż przychody,

• decyzje są podejmowane reaktywnie, pod presją bieżących problemów,

• zespół jest przeciążony, a właściciel wciągnięty w operacje.

W takich przypadkach kluczowe jest zidentyfikowanie blokad wzrostu, a następnie zaprojektowanie modelu, który pozwala skalować sprzedaż bez zwiększania chaosu. To nie jest kwestia „lepszego marketingu”, tylko uporządkowania systemu jako całości.

Sprzedawcy na Allegro z rosnącą liczbą SKU

Druga duża grupa to sprzedawcy, którzy dynamicznie rozwijali ofertę na Allegro:

• liczba SKU rośnie szybciej niż kontrola nad ofertą,

• pojawiają się problemy z marżą, stanami i jakością sprzedaży,

• ręczne zarządzanie przestaje być możliwe,

• reklamy działają, ale coraz trudniej ocenić ich opłacalność.

Tu metodologia skupia się na skalowaniu sprzedaży marketplace w sposób kontrolowany: porządkowaniu oferty, automatyzacji operacji i podejmowaniu decyzji na podstawie danych, a nie intuicji czy „tego, co działało rok temu”.

Firmy lokalne wchodzące w e-commerce

Pracuję również z firmami lokalnymi, które:

• do tej pory sprzedawały offline lub pół-offline,

• chcą wejść w sprzedaż online w sposób przemyślany,

• nie chcą powielać błędów typowych dla „szybkiego startu”,

• potrzebują jasnej ścieżki: od pierwszego kanału do skalowania.

W tym przypadku kluczowe jest zaprojektowanie realnego modelu wejścia w e-commerce, dopasowanego do zasobów, a nie do teoretycznych benchmarków. Często oznacza to mniejsze tempo, ale znacznie większą stabilność i kontrolę.

Właściciele, którzy chcą porządku, a nie kolejnych trików

To najważniejszy wspólny mianownik. Moja metodologia jest dla właścicieli, którzy:

• są zmęczeni „magicznymi rozwiązaniami” i jednorazowymi trikami,

• chcą rozumieć, co się dzieje w ich firmie,

• oczekują jasnych zasad, priorytetów i decyzji opartych na danych,

• myślą o biznesie w perspektywie miesięcy i lat, a nie jednego piku sprzedaży.

Jeśli celem jest stabilny, przewidywalny i skalowalny e-commerce, a nie ciągłe reagowanie na problemy, to właśnie w takich firmach ta metodologia przynosi największą wartość.

Podsumowanie

Moja metodologia pracy jako konsultanta e-commerce nie opiera się na jednorazowych akcjach ani „szybkich zwycięstwach”. To systemowe podejście do budowy przewidywalnego, skalowalnego biznesu, w którym decyzje wynikają z danych, a nie z presji chwili. Każdy etap – od diagnozy po wdrożenie – ma jasno określony cel: zwiększyć kontrolę właściciela nad sprzedażą, kosztami i rozwojem.

W praktyce oznacza to cztery filary, które konsekwentnie się uzupełniają.

Audyt i dane zamiast założeń

Punktem wyjścia zawsze jest rzeczywisty stan firmy, a nie deklaracje czy intuicje. Audyt pozwala zrozumieć, gdzie biznes faktycznie zarabia, a gdzie traci czas, pieniądze lub potencjał. Dane pełnią tu rolę kompasu – pokazują, które decyzje mają sens, a które tylko dobrze brzmią. Bez tej bazy każda optymalizacja jest zgadywaniem.

Procesy zamiast improwizacji

E-commerce, który działa „na wyczucie”, prędzej czy później wpada w chaos. Dlatego kluczowe są jasne procesy end-to-end: od pozyskania klienta, przez realizację zamówienia, po obsługę i raportowanie. Procesy nie ograniczają elastyczności – one ją umożliwiają, bo pozwalają skalować bez ciągłego gaszenia pożarów.

Automatyzacja zamiast ręcznej pracy

Ręczna praca w krytycznych obszarach to jeden z największych hamulców wzrostu. Automatyzacja w tej metodologii nie jest celem samym w sobie, lecz narzędziem do obniżania kosztów jednostkowych, redukcji błędów i odzyskania czasu właściciela. System ma wspierać biznes operacyjnie, a nie generować kolejne obowiązki.

Edukacja zamiast uzależniania klienta

Ostatni filar to transfer kompetencji. Zamiast budować zależność od konsultanta, celem jest nauczenie właściciela rozumienia procesów, danych i logiki decyzji e-commerce. Dzięki temu firma po zakończeniu współpracy działa stabilniej niż wcześniej, a właściciel podejmuje decyzje świadomie, a nie po omacku.

W skrócie: e-commerce jako system, nie ciągły kryzys

Jeśli e-commerce ma być:

• przewidywalny,

• kontrolowalny,

• skalowalny,

• oparty na faktach, a nie intuicji,

To musi być traktowany jak spójny system, a nie zbiór doraźnych działań. Właśnie w taki sposób z nim pracuję – porządkując fundamenty, upraszczając decyzje i budując środowisko, w którym wzrost nie oznacza chaosu.