Wielu właścicieli sklepów internetowych regularnie analizuje sprzedaż, obroty i liczbę zamówień. To jednak tylko wierzchołek góry lodowej. W praktyce o rentowności e-commerce decydują dane, które często są dostępne „od ręki” w systemach takich jak Google Analytics, BaseLinker, ERP czy Allegro — ale pozostają niewykorzystane. Poniżej omawiam najważniejsze z nich.

Kluczowe dane Ecommerce, które właściciele sklepów ignorują

Rentowność produktu, a nie jego sprzedaż

Jednym z najbardziej kosztownych błędów w e-commerce jest utożsamianie „dobrze sprzedającego się produktu” z „dobrym produktem biznesowo”. W praktyce wysoki wolumen sprzedaży bardzo często maskuje realne straty lub minimalną rentowność, która nie uzasadnia dalszego skalowania.

Właściciele sklepów analizują zazwyczaj:

• liczbę sprzedanych sztuk,

• obrót generowany przez dany produkt,

• pozycję produktu w bestsellerach.

Tymczasem są to wskaźniki sprzedażowe, a nie finansowe.

Marża po uwzględnieniu kosztów wysyłki

Koszt wysyłki bywa traktowany jako „koszt globalny”, a nie element kalkulacji rentowności konkretnego produktu. To poważny błąd, zwłaszcza przy:

• produktach gabarytowych,

• zamówieniach o niskiej wartości,

• promocjach typu „darmowa dostawa”.

Jeżeli koszt wysyłki zjada 20–40% marży, produkt może generować obrót, ale nie generuje zysku. Co gorsza, często wymaga dodatkowej obsługi logistycznej.

Prowizje marketplace

Na platformach takich jak Allegro czy Amazon prowizje są realnym i nieuniknionym kosztem, który musi być przypisany do konkretnego SKU.

Najczęściej ignorowane elementy:

• prowizja od sprzedaży,

• opłaty za wyróżnienia i programy promocyjne,

• koszty dodatkowych usług (np. fulfillment, pakowanie).

Produkt sprzedawany masowo na marketplace może wyglądać dobrze w raportach sprzedaży, a jednocześnie mieć marżę netto bliską zera.

Koszt reklam przypisanych do konkretnego SKU

Wiele sklepów analizuje reklamy na poziomie całej kampanii lub kanału, zamiast schodzić do poziomu produktu.

W efekcie:

• produkty „ciągną” budżet reklamowy, nie generując zysku,

• brak wiedzy, które SKU realnie zarabiają,

• skalowanie strat poprzez zwiększanie budżetu.

Prawidłowa analiza wymaga przypisania kosztu reklamy do konkretnego produktu lub grupy produktów — tylko wtedy widać faktyczną rentowność.

Koszty zwrotów i reklamacji

Zwroty to jeden z najbardziej niedoszacowanych kosztów w e-commerce.

Poza samym zwrotem pieniędzy dochodzą:

• koszt transportu w obie strony,

• czas i koszt obsługi klienta,

• ponowne przyjęcie towaru na magazyn,

• utrata wartości produktu (np. opakowanie, sezonowość).

Produkty o wysokim współczynniku zwrotów często wyglądają dobrze w sprzedaży, ale realnie obciążają cash flow i zespół operacyjny.

Marża netto jako jedyny właściwy punkt odniesienia

Dopiero po uwzględnieniu wszystkich powyższych kosztów można mówić o rzeczywistej rentowności produktu. To właśnie marża netto na produkcie powinna decydować o:

• skalowaniu sprzedaży,

• inwestycjach reklamowych,

• obecności produktu w ofercie.

Produkt, który sprzedaje się „świetnie”, ale nie zostawia pieniędzy w firmie, nie jest aktywem — jest problemem operacyjnym. W e-commerce wygrywają nie ci, którzy sprzedają najwięcej, lecz ci, którzy najlepiej kontrolują zysk na poziomie pojedynczego SKU.

Koszt pozyskania klienta (CAC) vs. wartość klienta (LTV)

Jednym z najczęściej popełnianych błędów w e-commerce jest analizowanie marketingu wyłącznie przez pryzmat miesięcznego budżetu i przychodu „tu i teraz”. W efekcie kampanie są oceniane na podstawie bieżącego ROAS-u, bez zrozumienia, jaką realną wartość przynosi klient w czasie.

Tymczasem rentowność marketingu nie zależy od tego, ile sprzedaży wygenerujesz w danym miesiącu, lecz od relacji między kosztem pozyskania klienta (CAC) a jego wartością życiową (LTV).

Ile realnie kosztuje pozyskanie jednego klienta (CAC)?

CAC to nie tylko wydatek na reklamy. W praktyce jest to suma wszystkich kosztów, które ponosisz, aby klient złożył pierwsze zamówienie.

Najczęściej pomijane elementy CAC:

• koszty kreacji reklamowych (grafika, wideo, copy),

• narzędzia marketingowe i systemy (np. automatyzacje, feedy),

• rabaty i kody powitalne,

• koszty obsługi przedzakupowej.

Jeżeli CAC jest liczony zbyt optymistycznie, sklep może wyglądać na rentowny, mimo że realnie każdy nowy klient generuje stratę na starcie.

Ile klient zostawia w sklepie w czasie (LTV)?

LTV pokazuje, ile pieniędzy klient przynosi firmie w całym okresie relacji ze sklepem — nie tylko przy pierwszym zakupie.

Kluczowe elementy LTV:

• liczba zamówień w czasie (3, 6, 12 miesięcy),

• średnia wartość zamówienia,

• marża netto na kolejnych zakupach.

Bez tej wiedzy łatwo błędnie ocenić kampanie, które:

• na pierwszym zamówieniu są „na minusie”,

• ale w dłuższym okresie generują bardzo wysoki zysk.

Klienci powracający vs. jednorazowi

Nie każdy kanał marketingowy generuje klientów o tej samej jakości.

Często:

• reklamy performance przynoszą klientów jednorazowych,

• SEO, e-mail marketing i polecenia budują klientów powracających,

• marketplace przyciągają klientów lojalnych wobec platformy, nie sklepu.

Jeżeli nie analizujesz powrotności klientów per kanał, możesz inwestować budżet w sprzedaż, która nie buduje długoterminowej wartości.

Skalowanie sprzedaży bez skalowania zysku

Największe zagrożenie pojawia się w momencie skalowania:

• zwiększasz budżet reklamowy,

• rośnie liczba zamówień,

• rośnie obrót… ale zysk stoi w miejscu lub spada.

Dzieje się tak wtedy, gdy CAC zbliża się do marży z pierwszego zakupu, a LTV nie kompensuje tej różnicy. Sklep zaczyna „karmić” system reklamowy, zamiast budować rentowny biznes.

Właściwa perspektywa decyzyjna

Prawidłowa analiza CAC vs. LTV pozwala:

• określić maksymalny akceptowalny koszt pozyskania klienta,

• zdecydować, które kanały warto skalować,

• inwestować w retencję zamiast wyłącznie w akwizycję.

W e-commerce wygrywają nie ci, którzy pozyskują najwięcej klientów, lecz ci, którzy najlepiej monetyzują relację z klientem w czasie. Bez powiązania CAC z LTV każda decyzja marketingowa opiera się na niepełnych danych i przypadkowych wynikach.

Dane o klientach powracających

Jednym z największych paradoksów e-commerce jest to, że sklepy inwestują ogromne budżety w pozyskiwanie nowych klientów, jednocześnie nie wykorzystując potencjału tych, którzy już zaufali marce i dokonali zakupu. Tymczasem to właśnie klienci powracający odpowiadają za stabilność sprzedaży i najwyższą rentowność.

W wielu sklepach dane o powrotach istnieją w systemach analitycznych, ale nie są wykorzystywane decyzyjnie.

Procent klientów powracających

Podstawowym, a często ignorowanym wskaźnikiem jest udział klientów, którzy dokonali więcej niż jednego zakupu.

Dlaczego to kluczowe:

• wysoki procent powracających oznacza realne dopasowanie oferty do rynku,

• niski udział sygnalizuje problem z produktem, ceną lub obsługą,

• wzrost tego wskaźnika bez zwiększania ruchu automatycznie podnosi zysk.

Sklepy, które nie mierzą tego parametru, nie wiedzą, czy budują biznes relacyjny, czy wyłącznie jednorazową sprzedaż.

Czas między kolejnymi zakupami

Sama informacja, że klient wraca, to za mało. Kluczowe jest kiedy to robi.

Najczęściej pomijane pytania:

• po ilu dniach, tygodniach lub miesiącach następuje drugi zakup,

• które produkty skracają czas do ponownej transakcji,

• w którym momencie klient „wypada” z cyklu zakupowego.

Znajomość tych danych pozwala precyzyjnie zaplanować:

• e-mail i SMS marketing,

• remarketing,

• oferty dosprzedażowe w odpowiednim momencie.

Średnia wartość zamówienia: klient stały vs. nowy

Klienci powracający zazwyczaj:

• wydają więcej na jedno zamówienie,

• rzadziej korzystają z rabatów,

• chętniej kupują produkty premium lub zestawy.

Porównanie średniej wartości koszyka nowego i stałego klienta często ujawnia, że różnica w marży jest znacząca, nawet jeśli wolumen zamówień jest podobny.

Dlaczego klienci powracający są najbardziej rentowni

Kluczową przewagą klientów powracających jest brak kosztu ponownego pozyskania (CAC). Oznacza to:

• wyższą marżę netto na każdym kolejnym zamówieniu,

• mniejszą wrażliwość na ceny,

• niższe koszty obsługi.

W praktyce często okazuje się, że 20–30% klientów generuje 60–80% zysku sklepu.

Właściwa perspektywa operacyjna

Analiza danych o klientach powracających pozwala:

• ocenić realną jakość sprzedaży, nie tylko jej skalę,

• przesunąć budżet z akwizycji na retencję,

• stabilizować przychody bez ciągłego „dokładania” do reklam.

Sklep, który nie zna zachowań swoich klientów powracających, jest skazany na nieustanną walkę o nowy ruch. Sklep, który je analizuje i wykorzystuje, buduje długoterminową przewagę konkurencyjną i przewidywalny zysk.

Czas rotacji magazynu

W wielu sklepach internetowych magazyn traktowany jest wyłącznie jako zaplecze logistyczne: miejsce, z którego wysyła się towar. Tymczasem stan magazynowy to jedno z najważniejszych źródeł danych finansowych, bezpośrednio wpływających na płynność, rentowność i tempo rozwoju e-commerce.

Brak analizy rotacji powoduje, że pieniądze „leżą na półkach”, zamiast pracować w sprzedaży lub marketingu.

Ile dni produkt leży na magazynie

Jednym z kluczowych, a często pomijanych wskaźników jest czas rotacji zapasu – liczba dni, przez które produkt pozostaje na magazynie od momentu zakupu do sprzedaży.

Dlaczego to krytyczne:

• im dłużej produkt leży, tym dłużej kapitał jest zamrożony,

• rosną koszty magazynowania i obsługi,

• zwiększa się ryzyko przeterminowania, uszkodzeń lub dezaktualizacji oferty.

Produkty o długim czasie rotacji często nie są problemem sprzedażowym, lecz problemem planowania zakupów.

SKU, które zamrażają kapitał

Nie każdy produkt w magazynie ma taki sam wpływ na finanse firmy. Najczęściej ignorowane są:

• produkty wolnorotujące, ale zamawiane „na zapas”,

• SKU sezonowe, które nie zdążyły się sprzedać,

• warianty, które generują śladową sprzedaż.

Każde takie SKU:

• blokuje gotówkę,

• zajmuje miejsce,

• zwiększa złożoność operacyjną.

W praktyce często okazuje się, że kilkanaście procent produktów odpowiada za większość zamrożonego kapitału, nie generując przy tym proporcjonalnego przychodu.

Sezonowość rotacji

Rotacja magazynu nie jest stała w czasie. Wiele sklepów ignoruje fakt, że:

• produkty sprzedają się cyklicznie,

• piki sprzedażowe są przewidywalne,

• zamówienia składane „na oko” pogarszają rotację.

Brak analizy sezonowości skutkuje:

• nadmiarem towaru po sezonie,

• wyprzedażami „ratunkowymi” obniżającymi marżę,

• brakiem środków na zatowarowanie bestsellerów w szczycie sprzedaży.

Wpływ rotacji na płynność finansową

Nadmiar zapasów to nie tylko problem magazynu — to problem finansowy.

Konsekwencje złej rotacji:

• ograniczona płynność,

• brak środków na reklamy i rozwój,

• konieczność finansowania zapasu kredytem lub leasingiem.

Sklep może mieć wysoką sprzedaż i jednocześnie borykać się z brakiem gotówki właśnie przez źle zarządzany magazyn.

Magazyn jako narzędzie decyzyjne

Świadome zarządzanie rotacją pozwala:

• optymalizować zakupy i dostawy,

• szybciej reagować na zmiany popytu,

• uwalniać kapitał bez zwiększania sprzedaży.

W e-commerce wygrywają nie ci, którzy mają największy magazyn, lecz ci, którzy najszybciej obracają zapasem. Rotacja magazynu to realny lewar finansowy, który bezpośrednio wpływa na tempo wzrostu i bezpieczeństwo biznesu.

Dane o porzuconych koszykach

Porzucone koszyki to jeden z najbardziej niedoszacowanych obszarów optymalizacji w e-commerce. Większość właścicieli sklepów ma świadomość ich istnienia, ale traktuje je jako „naturalne zjawisko”, zamiast jako konkretny sygnał problemu w procesie zakupowym. Tymczasem za każdą porzuconą transakcją stoi powód, który bardzo często można zidentyfikować i usunąć.

Na jakim etapie klienci rezygnują?

Pierwszym krokiem jest ustalenie, gdzie dokładnie klient odpada:

• koszyk,

• wybór dostawy,

• wybór płatności,

• formularz danych,

• finalne potwierdzenie.

Każdy z tych etapów oznacza inny problem. Rezygnacja na etapie koszyka często wynika z braku jasnych informacji, a odpadający klienci przy płatności sygnalizują bariery techniczne lub brak zaufania.

Bez tej wiedzy optymalizacja checkoutu opiera się na domysłach.

Koszt dostawy, płatności i UX jako główne bariery

Najczęściej ignorowane przyczyny porzuceń to:

• zbyt wysoki lub nagle ujawniony koszt dostawy,

• brak preferowanej formy płatności,

• konieczność zakładania konta,

• zbyt długi lub nieczytelny formularz,

• problemy na urządzeniach mobilnych.

Co istotne, klient rzadko komunikuje powód rezygnacji. Dane analityczne są jedynym źródłem prawdy o realnych barierach zakupowych.

Wartość porzuconych koszyków w skali miesiąca

Jednym z najczęstszych błędów jest analizowanie porzuceń procentowo, bez przeliczenia ich na pieniądze.

Kluczowe pytania brzmią:

• jaka jest łączna wartość niedokończonych koszyków miesięcznie,

• ile sprzedaży można odzyskać przy nawet niewielkiej poprawie konwersji,

• które produkty lub kategorie generują największą wartość porzuceń.

Często okazuje się, że odzyskanie kilku procent koszyków daje większy efekt finansowy niż zwiększenie budżetu reklamowego.

Małe zmiany, duży efekt

Optymalizacja porzuconych koszyków nie zawsze wymaga dużych wdrożeń. W praktyce bardzo często wystarczają:

• wcześniejsze pokazanie kosztu dostawy,

• uproszczenie checkoutu do minimum,

• dodanie płatności odroczonych lub BLIK,

• poprawa komunikatów i microcopy,

• automatyczne przypomnienia e-mail lub SMS.

Każda z tych zmian bezpośrednio wpływa na sprzedaż, nie zwiększając kosztu pozyskania klienta.

Porzucone koszyki jako szybka dźwignia wzrostu

Dane o porzuconych koszykach to jeden z najszybszych sposobów poprawy wyników sklepu:

• działasz na istniejącym ruchu,

• zwiększasz konwersję bez reklam,

• poprawiasz doświadczenie zakupowe.

Sklep, który regularnie analizuje porzucone koszyki i reaguje na ich przyczyny, odzyskuje sprzedaż, która już była „na stole”. To jedna z nielicznych optymalizacji w e-commerce, gdzie efekt finansowy widać niemal natychmiast.

Dane o zwrotach i reklamacjach

Zwroty i reklamacje są w wielu sklepach traktowane wyłącznie jako „koszt uboczny sprzedaży”. To podejście powoduje, że e-commerce traci pieniądze w sposób systemowy, często nie zdając sobie z tego sprawy. Tymczasem dane o zwrotach to jedno z najcenniejszych źródeł informacji o ofercie, komunikacji i procesach operacyjnych.

Brak ich analizy sprawia, że sprzedaż rośnie, ale rentowność maleje.

Produkty z najwyższym procentem zwrotów

Pierwszym krokiem jest identyfikacja SKU, które generują nadproporcjonalną liczbę zwrotów.

Najczęstsze błędy:

• patrzenie na liczbę zwrotów zamiast na ich procent względem sprzedaży,

• brak porównań między kategoriami,

• ignorowanie wariantów (rozmiar, kolor, wersja).

Produkty o wysokim wolumenie sprzedaży często „maskują” problem, podczas gdy w ujęciu procentowym są jednymi z najbardziej problematycznych w ofercie.

Przyczyny zwrotów: opis, zdjęcia czy jakość

Każdy zwrot ma powód — nawet jeśli klient go nie komunikuje wprost.

Najczęściej pomijane analizy obejmują:

• rozbieżność między opisem a rzeczywistym produktem,

• zdjęcia wprowadzające w błąd (kolor, skala, kontekst),

• brak kluczowych informacji (wymiary, skład, zastosowanie),

• realne problemy jakościowe lub produkcyjne.

Analiza przyczyn zwrotów bardzo często prowadzi do wniosków, że problem leży w komunikacji oferty, a nie w samym produkcie.

Realny koszt jednego zwrotu

Zwrot to nie tylko koszt przesyłki zwrotnej. W praktyce składa się na niego wiele elementów:

• koszt transportu w obie strony,

• czas pracy obsługi klienta,

• przyjęcie i weryfikacja towaru,

• ponowne magazynowanie,

• utrata wartości produktu (opakowanie, sezonowość).

Po ich zsumowaniu okazuje się często, że jeden zwrot potrafi zjeść całą marżę z kilku udanych sprzedaży.

Zwroty jako sygnał problemu systemowego

Wysoki poziom zwrotów nie jest „normalnym kosztem e-commerce”. Jest sygnałem, że:

• oferta jest źle dopasowana do oczekiwań klientów,

• komunikacja sprzedażowa wprowadza w błąd,

• proces zakupowy zachęca do impulsywnych decyzji.

Ignorowanie tych danych prowadzi do sytuacji, w której sklep skaluje sprzedaż razem ze stratą.

Zwroty i reklamacje jako narzędzie optymalizacji

Świadoma analiza zwrotów pozwala:

• poprawić opisy i zdjęcia produktów,

• ograniczyć sprzedaż nierentownych SKU,

• zmniejszyć koszty obsługi,

• realnie zwiększyć marżę netto.

Sklep, który analizuje zwroty i reklamacje, nie tylko ogranicza straty, ale podnosi jakość oferty i zaufanie klientów. Bez tej wiedzy nawet dynamicznie rosnąca sprzedaż może prowadzić do pogarszających się wyników finansowych.

Efektywność kanałów sprzedaży

Sprzedaż wielokanałowa jest dziś standardem w e-commerce, jednak w wielu firmach każdy kanał funkcjonuje jak osobna „wyspa”. Obroty są raportowane oddzielnie, koszty nie są przypisywane konsekwentnie, a decyzje podejmowane są na podstawie przychodu, nie zysku. W efekcie sklepy bardzo często skalują kanały o niskiej rentowności, tylko dlatego, że generują wysoki wolumen sprzedaży.

Tymczasem efektywność kanałów sprzedaży powinna być oceniana wyłącznie przez pryzmat marży netto i obciążenia operacyjnego.

Marża netto per kanał sprzedaży

Podstawowym błędem jest porównywanie kanałów wyłącznie po obrocie lub liczbie zamówień.

Każdy kanał ma inną strukturę kosztów:

• prowizje marketplace (Allegro, Amazon),

• koszty promocji i wyróżnień,

• różnice w cenach i polityce rabatowej,

• koszty reklam przypisanych do kanału.

Dopiero po ich uwzględnieniu widać, że kanał o najwyższych przychodach może mieć najniższą marżę netto.

Koszt obsługi zamówienia w danym kanale

Obsługa zamówienia nie kosztuje tyle samo w każdym kanale, choć często jest tak raportowana.

Najczęściej pomijane różnice:

• liczba zapytań i kontaktów z klientem,

• czas kompletacji i pakowania,

• integracje, błędy synchronizacji i ręczne korekty,

• wymagania platform (terminy, standardy, obsługa posprzedażowa).

Kanał, który generuje dużo zamówień, ale wymaga intensywnej obsługi, może obciążać zespół i obniżać realny zysk.

Udział zwrotów i reklamacji

Zwroty i reklamacje znacząco różnią się w zależności od kanału sprzedaży.

Warto analizować:

• procent zwrotów per kanał,

• średni koszt zwrotu,

• częstotliwość sporów i reklamacji.

Marketplace często generują większy wolumen zwrotów, co przy niskiej marży powoduje, że realna rentowność kanału spada jeszcze bardziej.

Kanał o największym obrocie ≠ najlepszy kanał

Największym zagrożeniem w sprzedaży wielokanałowej jest utożsamianie wzrostu obrotu z poprawą wyniku finansowego.

W praktyce:

• kanał własny ma zwykle najwyższą marżę,

• marketplace dają skalę, ale kosztem rentowności,

• niektóre kanały pełnią rolę akwizycji, nie zysku.

Bez jasnego rozróżnienia tych ról sklep podejmuje decyzje, które powiększają sprzedaż, ale nie powiększają zysku.

Efektywność kanałów jako narzędzie strategiczne

Spójna analiza kanałów sprzedaży pozwala:

• świadomie alokować budżet i zasoby,

• zdecydować, które kanały skalować, a które optymalizować lub wygaszać,

• ustalić realną rolę każdego kanału w całym ekosystemie sprzedaży.

W e-commerce wygrywają sklepy, które wiedzą gdzie zarabiają, a gdzie tylko sprzedają. Kanał o najwyższych obrotach bywa jednocześnie tym, który najbardziej obciąża firmę finansowo i operacyjnie.

Podsumowanie

W większości sklepów internetowych problemem nie jest brak danych, lecz brak ich właściwej interpretacji i połączenia w jeden spójny obraz biznesu. Systemy analityczne, platformy sprzedażowe, narzędzia marketingowe i magazynowe już dziś dostarczają wystarczającej ilości informacji — wyzwaniem jest odczytanie ich przez pryzmat zysku, a nie samej sprzedaży.

Zbyt często decyzje podejmowane są na podstawie obrotu, liczby zamówień lub chwilowych wzrostów, które nie przekładają się na realny wynik finansowy. W efekcie e-commerce funkcjonuje reaktywnie: ciągłe promocje, gaszenie problemów z płynnością, presja na zwiększanie budżetów reklamowych.

Dane, które zmieniają sposób prowadzenia sklepu

Moment przełomowy następuje wtedy, gdy właściciel sklepu zaczyna opierać decyzje na kluczowych wskaźnikach finansowo-operacyjnych:

• marża netto – pokazuje, na czym sklep faktycznie zarabia, a które produkty i kanały generują jedynie obrót,

• LTV klienta – pozwala ocenić, ile wart jest klient w czasie i ile realnie można zapłacić za jego pozyskanie,

• rotacja magazynu – ujawnia, gdzie zamrożony jest kapitał i jak szybko pieniądze wracają do biznesu,

• realne koszty kanałów sprzedaży – pokazują, które kanały warto skalować, a które wymagają optymalizacji lub zmiany roli.

To właśnie te dane oddzielają sprzedaż „na papierze” od zysku w kasie.

Od chaosu operacyjnego do kontroli

Gdy analiza opiera się na powyższych wskaźnikach:

• decyzje przestają być intuicyjne, a zaczynają być oparte na faktach,

• budżet marketingowy jest inwestycją, a nie kosztem,

• magazyn przestaje blokować gotówkę,

• kanały sprzedaży mają jasno określoną rolę.

E-commerce przestaje działać w trybie „ciągłego gaszenia pożarów” i zaczyna funkcjonować jak przewidywalny, skalowalny model biznesowy, w którym wzrost sprzedaży idzie w parze ze wzrostem zysku.

Ostateczny wniosek

Sklepy, które wygrywają w długim terminie, nie sprzedają najwięcej — zarządzają najlepiej danymi, które już posiadają. Gdy dane są analizowane spójnie, w jednym standardzie kosztowym i z perspektywy rentowności, e-commerce przestaje być grą o wolumen, a staje się świadomie rozwijanym biznesem z pełną kontrolą nad finansami.

+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