Business Intelligence dla e-commerce – dane, prognozy i lepsze decyzje
Zyskaj pełny obraz sprzedaży, marży i zapasów w jednym miejscu
Prognozuj wyniki nawet na 12 miesięcy dzięki predykcjom AI
Podejmuj konkretne działania zwiększające marżę dzięki rekomendacjom
Integracja danych i wizualizacja KPI – pełny obraz sprzedaży, marży i zapasów w jednym miejscu
Predykcje oparte na AI – prognoza wyników nawet na kolejne 12 miesięcy
Rekomendacje optymalizacji – konkretne działania zwiększające marżę
Business Intelligence dla E-commerce
Poniżej prezentujemy przykładowy dashboard w trzech perspektywach: zarządczej (CEO/COO), finansowej (CFO) oraz sprzedażowo-marketingowej. Przełącz widoki i sprawdź, jak w jednym miejscu można połączyć kluczowe KPI i szybciej identyfikować obszary wpływające na wynik.
BI-as-a-Partner
Wizualizacja
Wszystkie KPI w jednym miejscu, z widokami dopasowanymi do zarządu, marketingu czy operacji.
Predykcja
Prognozy sprzedaży, zapasów i rentowności 12–16 miesięcy naprzód, z uwzględnieniem sezonowości i kampanii.
Optymalizacja
Rekomendacje działań (zmiany cen, alokacja budżetu, priorytety SKU), każda z oszacowanym wpływem na wynik.
Partnerstwo
BI jako usługa, nie jednorazowy projekt. Wdrażamy, utrzymujemy i rozwijamy system tak, aby stale odpowiadał.
Kalkulator ROI
Parametry
Raporty
Źródła danych
Zasoby po stronie klienta
Wynik
Ten projekt wymaga dodatkowych konsultacji
To przypadek, w którym standardowy model nie oddaje pełnego potencjału — sprawdź go na warsztatach ROI
Warsztaty ROI -
Zobacz ile możesz zyskać!
Dwa spotkania warsztatowe, w których analizujemy Twoje dane i koszty, a następnie tworzymy mapę działań z rekomendowanym zakresem BI i optymalizatorami w obszarach największego ROI.
Dostajesz konkretny raport ROI z liczbami, które jasno pokazują, czy i kiedy inwestycja zacznie się zwracać.
Bezpłatne warsztaty ROI.
Zobacz ile możesz zyskać dzięki BI!
Czym są?
Dwa spotkania, podczas których analizujemy Twoje dane i wskazujemy miejsca, w których marża ucieka lub kapitał jest zamrażany. Następnie pokazujemy, jakie widoki BI i predykcje powinny powstać, aby wcześniej wykrywać te sytuacje i podejmować lepsze decyzje.
Otrzymujesz raport ROI, plan wdrożenia i jasną odpowiedź: czy inwestycja w BI ma sens, ile może przynieść i kiedy zacznie się zwracać.
Kierownik Działu Data Science
Kierownik Działu Data Science
CASE STUDY
Problem: rozproszone dane, brak widoku marży per kanał, nadmiarowe zapasy.
Co wdrożyliśmy: hurtownia danych + dashboard KPI, predykcja SKU, rekomendacje budżetowe.
Efekt:
- -99,7% czas przygotowania raportów
- -10% koszt zamówień
- >100% ROI po 12 miesiącach
Przykładowe KPI, które mierzymy
- Realizacja budżetu sprzedaży netto (plan vs wykonanie)
- Realizacja budżetu marży netto i marży % (plan vs wykonanie)
- Przychody netto, koszty operacyjne, zysk/strata netto (RZiS)
- Dynamika przychodów netto i wyniku netto (miesiąc/miesiąc, rok/rok)
- Udział kluczowych kosztów (marketing, logistyka, płatności, obsługa klienta) w przychodach
- Marża netto i marża % per kanał sprzedaży (sklep, marketplace’y, social commerce)
- Wartość sprzedaży netto (ogółem, według kanałów, krajów)
- Liczba zamówień (zrealizowanych i w trakcie realizacji)
- Dynamika sprzedaży netto i liczby zamówień (dzień/dzień, miesiąc/miesiąc, rok/rok)
- Średnia wartość koszyka (AOV)
- Średnia liczba pozycji w koszyku
- Współczynnik konwersji e-commerce
- Przychód na sesję / na użytkownika
- Udział sprzedaży marketplace vs sklep własny (Allegro, Amazon, inne)
- Udział sprzedaży cross-border w całkowitej sprzedaży online
- ROAS (zwrot z wydatków reklamowych) według kanałów kampanii
- Koszt pozyskania zamówienia (koszt kampanii / liczba zamówień)
- Współczynnik konwersji e-commerce (całość, per kanał ruchu)
- Udział nowych vs powracających klientów w sprzedaży
- Częstotliwość zakupów (liczba zamówień na klienta w okresie)
- LTV (Lifetime Value) klienta – średnia wartość marży z klienta w czasie
- CAC (Customer Acquisition Cost) – koszt pozyskania klienta vs jego LTV
- Udział zakupów w social mediach w sprzedaży online (social commerce)
- Ranking kategorii produktowych wg sprzedaży netto, marży netto, marży % i liczby zamówień
- Ranking produktów wg sprzedaży netto, marży, liczby zamówień i udziału w sprzedaży
- Udział procentowy kategorii / marek / dostawców w sprzedaży netto i marży netto
- Marża netto i marża % na poziomie SKU, kategorii, marek i dostawców
- Udział produktów nierentownych (poniżej docelowej marży)
- Rotacja magazynowa wg kategorii, marek i produktów (dni zapasu, liczba obrotów w okresie)
- Efektywność nowości (sprzedaż i marża nowych SKU vs reszta asortymentu)
- Wrażliwość cenowa – zmiana sprzedaży i marży przy zmianie cen (dla kluczowych grup produktów)
- Liczba zamówień zrealizowanych vs w trakcie realizacji (backlog operacyjny)
- Średni czas obsługi zamówienia (od złożenia do wysyłki / dostawy)
- % zamówień dostarczonych w deklarowanym czasie (SLA dostawy)
- Udział poszczególnych form dostawy (automaty paczkowe, kurier, punkt odbioru, odbiór w sklepie)
- Koszt dostawy na zamówienie oraz koszt dostawy wg formy dostawy
- Liczba i wartość zwrotów, reklamacji oraz transakcji nieudanych
- Udział zwrotów, reklamacji i transakcji nieudanych w sprzedaży (return rate, claim rate)
- Najczęstsze przyczyny zwrotów i reklamacji (produkt, logistyka, obsługa)
- Wartość zapasu magazynowego ogółem i wg kategorii, marek, dostawców
- Rotacja magazynu oraz udział zalegającego towaru (slow movers / dead stock)
Integracje - gotowe połączenia, szybki start
IdoSellDealavoLivePriceMagentoBaselinkerPIM ErgonodeStreamsoft VertoPostgreSQLGoogle Analytics 4Hurtownie produktoweCSVXLSXXML
Pilot BI. Zobacz swoje dane w akcji!
9 900 zł netto lub 0 decydując się na pełne wdrożenie.
Co dostarczymy:
– integrację z Twoim systemem
– zestaw 3 dashboardów analitycznych
– rekomendacje oparte na Twoich danych
Po 30 dniach będziesz wiedział, czy to ma sens dla Twojego biznesu. Bez długoterminowych zobowiązań, bez ukrytych kosztów.
Najczęstsze pytania
Business Intelligence dla e-commerce oferuje takie korzyści jak:
- pełna transparentność wyników i marż w kanałach,
- precyzyjne prognozy sprzedaży i zapasów,
- rekomendacje cen, budżetów i priorytetów produktowych,
- lepsza efektywność marketingu (ROAS, CAC, LTV),
- oszczędność czasu dzięki automatycznemu raportowaniu 24/7.
Dodatkowo obsługujemy integracje z hurtowniami produktowymi (asortyment + stany).
Dobrze zaprojektowany system BI, rozbudowany o modele predykcyjne AI jest w stanie prognozować:
- sprzedaż dla kategorii i SKU,
- popyt z uwzględnieniem sezonowości, kampanii i historii,
- rotację magazynową i zapotrzebowanie zakupowe.
Wyniki są prezentowane wraz z rekomendacjami działań.
Standardowe wdrożenie systemu Business Intelligence w e-commerce trwa od 2 do 4 miesięcy, w zależności od:
- liczby integracji,
- jakości danych wejściowych,
- zakresu dashboardów i modułów predykcyjnych.
Wdrożenie prowadzimy w modelu partnerskim, w ścisłej współpracy z zespołem klienta.
Usługa BI dla e-commerce dedykowana jest firmom multichannel i e-commerce, które:
- operują na rozbudowanym asortymencie,
- chcą lepiej kontrolować marże, zapasy i budżety,
- potrzebują prognoz i rekomendacji w czasie rzeczywistym,
- chcą zastąpić ręczne raportowanie automatyzacją BI.
W rozbudowanym rozwiązaniu BI dla e-commerce AI odpowiada za:
- prognozy sprzedaży, popytu i zapasów,
- modelowanie rotacji SKU,
- identyfikację trendów, odchyleń i anomalii,
- rekomendacje optymalizacji (marketing, ceny, zapasy).
AI nie zastępuje człowieka, wzmacnia proces decyzyjny.
Odpowiednio dobrane i wdrożone rozwiązania Business Intelligence są w stanie uzyskać w e-commerce efekty takie jak:
- skrócenie czasu przygotowywania raportów o 99%,
- 10% redukcja kosztów zamówień towarów,
- ROI po 12 miesiącach wynoszące ponad 100%,
- oszczędność dziesiątek godzin miesięcznie na raportowaniu.
Porozmawiaj z nami!
