Wkład merytoryczny: Rafał Makula / Opracowanie redakcyjne: Czat GPT
Od ponad dwóch dekad branża e-commerce żyje w przeświadczeniu, że uczestniczy w nieustannej rewolucji. Że każda nowa technologia, każde kolejne narzędzie, każda aktualizacja algorytmu to krok milowy, który zmienia zasady gry. Rzeczywistość jednak wygląda zupełnie inaczej. Jeśli odrzucić marketingowy szum i spojrzeć chłodnym okiem na to, co faktycznie się zmieniło – okazuje się, że e-commerce od 20 lat stoi niemal w miejscu. Jedyną prawdziwą zmianą, która zasługuje na miano przełomu, było wprowadzenie systemów RTB, czyli licytacji powierzchni reklamowej w czasie rzeczywistym. To był moment, w którym struktura rynku rzeczywiście się przesunęła. Wszystko inne to wyłącznie lepiej zorganizowane wersje tego, co już znaliśmy. Cała reszta to raczej kosmetyka ubrana w nowomowę.
Nie chcę przez to powiedzieć, że te wszystkie nowe narzędzia są złe – wręcz przeciwnie, większość z nich jest całkiem przydatna. Ale ich główna rola to raczej upraszczanie codziennej pracy niż zmienianie zasad gry. Weźmy chociażby marketing automation. Jasne, to ułatwia życie, ale przecież schematy, jakie dziś konfigurujemy w interfejsach, robiliśmy kiedyś w Excelu i przez ręczne eksporty/importy. Po prostu teraz mamy do tego lepsze UX. To nie jest rewolucja. To normalna, zdrowa ewolucja.
W ostatnich latach dużą popularnością cieszą się narzędzia typu Senuto, Brand24, Surfer SEO, Ahrefs, Sotrender, czy SimilarWeb. Z pozoru wyglądają jak przełomowe panele analityczne — ale w rzeczywistości oferują jedynie ładnie opakowane i uszablonowane dane, z których doświadczeni e-commercowcy korzystali od dawna, tyle że w bardziej „manualny” sposób. Brand24 to nic innego jak monitorowanie internetu — coś, co kiedyś robiło się za pomocą Google Alerts, forów i social media, tylko wolniej. Senuto czy Surfer SEO ubierają dane z Google Search Console, planera słów kluczowych i SERP-ów w bardziej przystępną formę. Nie oznacza to, że są bezużyteczne — przeciwnie, świetnie skracają czas analizy i demokratyzują dostęp do danych. Ale ich pojawienie się nie zmieniło fundamentów e-commerce — jedynie uprościło dostęp do tego, co i tak było dostępne.
Podobnie jak w przypadku paneli analitycznych, algorytmy optymalizujące kampanie reklamowe pod konkretne KPI — takie jak konwersja, lead czy ROAS — nie są żadną rewolucją, lecz naturalnym rozwinięciem dotychczasowych metod. Bazują one na danych, które od dawna są dostępne: kliknięciach, czasie spędzonym na stronie, liczbie odwiedzonych podstron, typie urządzenia, lokalizacji czy źródle ruchu. Różnica polega na tym, że dziś te dane są przetwarzane w czasie rzeczywistym, na ogromną skalę i z wykorzystaniem zaawansowanych modeli uczenia maszynowego.
Współczesne algorytmy uwzględniają również nowe sygnały — mikrointerakcje (np. najeżdżanie kursorem na przyciski), głębokość scrollowania, szybkość nawigacji, czy wzorce poruszania się po stronie. Do tego dochodzą dane z ekosystemów Google czy Meta: zainteresowania, intencje zakupowe, aktywność w aplikacjach, dane lokalizacyjne czy historia zakupów online. Wszystko to jest wykorzystywane do predykcji zachowań użytkowników i optymalizacji kampanii pod określony cel.
Nie ukrywam, że to już było blisko rewolucji, gdyby nie to, że bazujemy na klasycznych interakcjach, nie udało się wymyślić nic co by zrewolucjonizowało rozpoznanie potrzeb użytkownika.
Inny przykład – chatboty. W teorii miały rozwiązać problem obsługi klienta 24/7. W praktyce bardzo często kończy się to irytacją użytkownika, który po kilku nieudanych próbach i tak pisze do żywego człowieka. Czy to innowacja? Może. Ale raczej nie taka, która radykalnie zmieniła sposób prowadzenia sprzedaży online. Po prostu trochę odciąża support, i tyle.
Voice commerce? Niby fajne, ale nadal nie znam nikogo, kto zamawia płyn do prania przez Alexę. Technologia brzmi dobrze na slajdzie, ale w rzeczywistości nie zagościła w mainstreamie. Nawet same systemy rekomendacyjne, które często pokazuje się jako przykład AI w e-commerce – też działają na danych, które i tak już mieliśmy. Po prostu są trochę bardziej zautomatyzowane i uczą się szybciej. Ale nie pokazują niczego, czego dobry analityk nie byłby w stanie wyłapać samodzielnie.
Marketplace? Znamy to już od baaardzo dawna. Dawno temu, kiedy strony budowało się jeszcze poprzez wycinanie ręczne grafik i wstawianie je w tabele już wtedy pojawiały się pierwsze katalogi, które oferowały produkty z których mogliśmy się przeklikać do strony sprzedawcy. Oczywiście ewoluowały, ale czy była tam gdzieś po drodze rewolucja? moim zdaniem nie.
Z kolei live commerce, czyli sprzedaż na żywo, zyskało spory rozgłos – głównie dzięki Azji – i faktycznie może być skuteczne w niektórych segmentach, ale w Europie to nadal raczej ciekawostka niż codzienność. Podobnie z wirtualną przymierzalnią. Pokazywane jako przyszłość, ale na końcu i tak klient chce wiedzieć, czy coś mu leży – najlepiej fizycznie.
No i oczywiście AI – obecnie temat numer jeden. Wiele narzędzi AI faktycznie pomaga w generowaniu treści, grafik, opisów produktów. Sam korzystam z nich do przygotowywania testowych wersji layoutów czy e-maili. Ale znów – to tylko przyspieszenie pracy, nie zmiana reguł gry. Bo i tak finalnie trzeba sprawdzić, czy to działa. I tu wracamy do sedna: testowania.
Testy A/B to coś, co się nie starzeje. Nie ma znaczenia, ile mamy automatyzacji, AI i buzzwordów – jeśli nie testujesz, to nie wiesz. I nie mówię tu tylko o kampaniach. Testuję dosłownie wszystko: nazwy kategorii, kolejność produktów, format zdjęcia, czy CTA ma być po lewej czy po prawej. Raz zmiana tła banera z niebieskiego na biały zwiększyła konwersję o 17%. Innym razem wystarczyło dodać strzałkę przy buttonie „kup teraz”. To są drobnostki, ale w skali miesiąca czy roku robią ogromną różnicę.
Nie trzeba mieć wielkiego budżetu, żeby testować. Wystarczy chęć i system, który to umożliwia. Ja najczęściej robię testy w małych grupach, czasem nawet z użyciem mockupów produktów, których jeszcze nie mamy fizycznie. Tworzę ofertę, patrzę, ile osób się klika, ile zostawia dane. Jeśli jest potencjał – wchodzimy w produkcję. Jeśli nie – oszczędzam czas i pieniądze.
I teraz najlepsze: można to wszystko automatyzować. Testy mogą się odpalać same, content może być generowany automatycznie. Wystarczy raz to dobrze ustawić. Do tego warto zadbać o środowisko testowe – lekkie, tanie, szybkie do postawienia. Nie trzeba od razu budować całej infrastruktury, wystarczy landing page i trochę ruchu. Tylko tyle – i aż tyle. Oczywiście ważne jest tutaj też emisja reklamy dzięki, której będzie ruch pokazujący nam co jest dobre, a co nie. To równiez jest częśc którą należy optymalizować. Rozrzut użytkowników pomiędzy grupami powinien być jak najmniejszy. To nam pozwoli działać na stosunkowo małych grupach i oszczędzać pieniądze.
Zamiast szukać kolejnego narzędzia, które „zrewolucjonizuje” nasz e-commerce, może warto po prostu zainwestować czas w dobre testowanie. W mierzenie, obserwowanie i wyciąganie wniosków. Bo finalnie to nie AI, nie metaverse i nie voice commerce zdecydują, kto wygra – tylko ten, kto lepiej rozumie swoich klientów. I testy są najlepszym sposobem, żeby to zrozumienie zdobyć.
Nie twierdzę, że jestem nieomylny. Sam też łapałem się na hype nowinek. Ale im dłużej działam w tym świecie, tym bardziej widzę, że najwięcej wygrywają ci, którzy zamiast gonić za kolejnym trendem, po prostu robią rzeczy porządnie, metodycznie i na podstawie danych. Tylko tyle – i aż tyle.
Dodaj komentarz