W e-commerce każdy dzień generuje ogromne ilości danych — od wizyt w sklepie, przez transakcje, po zachowania klientów w social media. Problem w tym, że często te dane są rozproszone w różnych systemach i trudno z nich wyciągnąć szybkie, spójne wnioski.
Intelari pomaga sklepom internetowym i sprzedawcom omnichannel zintegrować wszystkie źródła danych i zamienić je w narzędzie do zwiększania przychodów, poprawy konwersji i optymalizacji kosztów marketingu.
Brak pełnego obrazu sprzedaży – dane z e-sklepu, marketplace, CRM i reklam w jednym miejscu
Niska konwersja w lejku sprzedaży – identyfikacja miejsc, w których tracisz klientów
Wysokie koszty pozyskania klienta (CAC) – optymalizacja kampanii marketingowych i budżetu reklamowego
Brak powtarzalnych klientów – analiza lojalności i skuteczności programów retencyjnych
Problemy z logistyką i realizacją zamówień – monitoring stanów magazynowych i SLA dostaw
Sezonowość i wahania popytu – prognozowanie sprzedaży i planowanie zakupów
www, Allegro, Amazon, social media
konwersja, średnia wartość koszyka, CLV (Customer Lifetime Value), CAC (koszt pozyskania klienta), ROI kampanii
śledzenie skuteczności reklam w Google Ads, Facebook Ads i innych kanałach
segmentacja, analiza koszyków porzuconych, rekomendacje produktów
od rotacji magazynowej po terminowość dostaw
lepsze planowanie kampanii i zamówień
Dashboard sprzedaży w czasie rzeczywistym – ze wszystkich kanałów i platform
Analiza rentowności – produktów, kanałów, zestawów produktowych, aukcji
Analiza lejka sprzedażowego – od wejścia na stronę po finalizację transakcji
Raport skuteczności kampanii marketingowych – koszt, przychód, ROI, ROAS
Analiza lojalności klientów – RFM (Aktualność, Częstotliwość, Wartość pieniężna), kohorty, CLV
Raport porzuconych koszyków – analiza przyczyn i rekomendacje działań
Integracja danych z Idosell, Baselinker, Allegro API i systemu ERP w jednym modelu BI
Automatyzacja raportowania sprzedaży i marketingu w Power BI
Analiza retencji klientów i personalizacja oferty w oparciu o AI
Wdrożenie dashboardów do prognozowania popytu na produkty sezonowe
W e-commerce liczy się szybkość reakcji i trafność decyzji.
Dzięki naszym rozwiązaniom możesz monitorować sprzedaż, koszty i skuteczność kampanii w czasie rzeczywistym – i działać zanim zrobi to konkurencja.
W e-commerce to jeden z najczęstszych problemów: sprzedaż jest w jednym systemie, kampanie w drugim, magazyn w trzecim, a część danych nadal trafia do Excela. Dopiero połączenie tych źródeł w jeden spójny model pozwala naprawdę ocenić sprzedaż, marżę, skuteczność kampanii i sytuację operacyjną bez ręcznego sklejania raportów.
W sklepie internetowym sam przychód nie wystarcza do podejmowania dobrych decyzji, bo trzeba jeszcze uwzględnić koszty reklamy, rabaty, zwroty i marżę. Dlatego najlepiej analizować wyniki równocześnie dla kanałów sprzedaży, źródeł ruchu i kampanii marketingowych, aby zobaczyć, gdzie biznes realnie rośnie, a gdzie tylko rośnie liczba zamówień bez satysfakcjonującego wyniku.
Najpierw trzeba mieć w jednym miejscu dane o ruchu, kosztach reklam, zamówieniach i przychodzie, bo bez tego trudno rzetelnie ocenić skuteczność marketingu. Gdy te dane są spięte, łatwiej porównywać kampanie, kanały, urządzenia i grupy odbiorców oraz szybciej przesuwać budżet tam, gdzie reklama naprawdę pracuje na wynik sklepu.
W takiej sytuacji warto przeanalizować cały lejek sprzedaży — od wejścia na stronę, przez zachowanie użytkownika, aż po checkout i finalizację zamówienia. Taka analiza pomaga zobaczyć, na którym etapie klienci odpadają i czy problem dotyczy oferty, doświadczenia zakupowego, źródeł ruchu, urządzeń czy procesu zakupowego.
Porzucone koszyki warto traktować nie tylko jako pojedynczy wskaźnik, ale jako sygnał, że w którymś miejscu procesu zakupowego pojawia się bariera. Gdy połączy się dane o ruchu, zachowaniu użytkowników, koszykach, źródłach wejścia i urządzeniach, łatwiej ustalić, gdzie klienci rezygnują i jakie działania mogą realnie poprawić domknięcie sprzedaży.
W e-commerce bardzo ważne jest spojrzenie nie tylko na bieżącą sprzedaż, ale też na retencję, lojalność i wartość klienta w czasie. Analizy takie jak RFM, kohorty czy CLV pomagają lepiej zrozumieć, które grupy klientów wracają, które wymagają dodatkowej aktywacji i gdzie warto inwestować w działania retencyjne, a nie tylko w pozyskanie nowego ruchu.
Wiele sklepów patrzy osobno na marketing, sprzedaż i magazyn, a dopiero połączenie tych danych pokazuje, jak naprawdę działa cały biznes. Kiedy w jednym widoku widać popyt, rotację, dostępność produktów, sezonowość i terminowość realizacji zamówień, dużo łatwiej ograniczyć braki towarowe i lepiej planować zakupy oraz kampanie.
Najczęściej największą wartość dają raporty sprzedaży i rentowności, analizy lejka zakupowego, skuteczności kampanii, zachowań klientów, porzuconych koszyków, retencji oraz stanów magazynowych. To właśnie takie dashboardy pomagają połączyć perspektywę właściciela sklepu, e-commerce managera, marketingu i operacji w jeden spójny obraz sytuacji.
Najczęściej najlepsze efekty daje start od obszaru, który dziś najmocniej wpływa na wynik — na przykład sprzedaży, marketingu, konwersji albo retencji. Takie podejście pozwala szybciej zobaczyć wartość biznesową, uporządkować najważniejsze dane i potem spokojnie rozwijać kolejne elementy analityki wraz z rosnącymi potrzebami sklepu.