Sprzedaż rośnie, ale zysk nie?
Zobacz, gdzie tracisz marżę w e-commerce.
Połącz sprzedaż, marketing i magazyn w jednym rozwiązaniu Business Intelligence.
Zobacz realną rentowność per produkt, kanał i kampanię.
Dla e-commerce z wieloma kanałami sprzedaży i rozproszonymi danymi.
Połącz sprzedaż, marketing i magazyn w jednym widoku.
Zobacz realną rentowność per produkt, kanał i kampanię.
Dla e-commerce z wieloma kanałami sprzedaży i rozproszonymi danymi.
Sprzedaż to nie rentowność
W e-commerce wynik finansowy rzadko jest oczywisty.
- produkt sprzedaje się dobrze, ale nie wiesz, czy zarabia
- koszty marketingu są rozproszone między kanałami
- rabaty i logistyka zjadają marżę
- zapasy blokują gotówkę
Bez jednego modelu danych decyzje opierają się na domysłach.
Obejrzyj film, aby dowiedzieć się więcej!
Obejrzyj film, aby dowiedzieć się więcej!
Co realnie obniża rentowność Twojego e-commerce?
Najczęściej problemem nie jest sam poziom sprzedaży, ale brak pełnego obrazu rentowności.
niepełny obraz marży na poziomie produktów i kategorii
brak powiązania wydatków reklamowych z finansami
nadmiar zapasów i nietrafione decyzje zakupowe
dane rozproszone w kilku systemach i raportach
CASE STUDY
Jakie efekty osiągają firmy e-commerce?
Problem: rozproszone dane, brak widoku marży per kanał, nadmiarowe zapasy.
Co wdrożyliśmy: hurtownia danych + dashboard KPI, predykcja SKU, rekomendacje budżetowe.
Efekt:
- 99,7% redukcja czasu przygotowywania raportów
- 10% redukcja kosztów zatowarowania
- zwrot z inwestycji w mniej niż 12 miesięcy
Sprawdź, gdzie tracisz marżę
Podczas bezpłatnych warsztatów.
Podczas bezpłatnych warsztatów:
✔ pokażemy realną rentowność Twojego biznesu
✔ wskażemy miejsca, gdzie tracisz pieniądze
✔ oszacujemy potencjał poprawy.
Dariusz Nowotczyński
Kierownik Działu Data Science
Kierownik Działu Data Science
Dariusz Nowotczyński
Kierownik Działu Data Science
Kierownik Działu Data Science
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)
Najczęstsze pytania
To usługa BI-as-a-Partner, która łączy dane sprzedaży, marketingu, logistyki i finansów, wizualizuje kluczowe KPI, przewiduje wyniki (sprzedaż, popyt, zapasy) i podpowiada działania optymalizujące rentowność. To nie tylko raporty — to system, który pomaga podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Najważniejsze to:
- 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.
Tak. Integrujemy większość popularnych systemów ERP, platform sklepowych, marketplace’ów i narzędzi marketingowych.
Dodatkowo obsługujemy integracje z hurtowniami produktowymi (asortyment + stany).
Dodatkowo obsługujemy integracje z hurtowniami produktowymi (asortyment + stany).
Tak. Modele predykcyjne AI są 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.
Model cenowy zależy od liczby źródeł danych, zakresu dashboardów, poziomu automatyzacji i użycia modułów predykcyjnych.
Standardowo 2-4 miesiące, w zależności od:
- liczby integracji,
- jakości danych wejściowych,
- zakresu dashboardów i modułów predykcyjnych.
Wdrożenie prowadzimy w modelu partnerskim, w ścisłej współpracy z zespołem klienta.
Współpraca zaczyna się od zrozumienia celów biznesowych i potrzeb zespołów. Następnie integrujemy dane, budujemy dashboardy i modele analityczne oraz uruchamiamy system BI. Po wdrożeniu nie zostajesz sam, w modelu BI-as-a-Partner system jest stale rozwijany i dostosowywany do zmieniających się potrzeb biznesu.
Dla firm e-commerce i multichannel, 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.
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.
Przykładowe efekty to:
- skrócenie czasu przygotowywania raportów o 99%,
- 10% redukcja kosztów zamówień towarów,
- ROI po 12 miesiącach wynoszące ponad 100%,
- oszczędność dziesiątek godzin miesięcznie na raportowaniu.
Umów się na bezpłatną analizę rentowności
Summary
Publisher Name
Aplitt Sp. z o.o.
Publisher Logo
