Analityka · rentowność e-commerce

Policz, ile realnie zarabiasz na każdym zamówieniu

Zbieramy dane z Baselinkera, marketplace’ów i systemów kurierskich w jedno miejsce, doliczamy wszystkie koszty i pokazujemy realny zysk — na zamówieniu, produkcie i kanale. Do tego raporty, które powstają same, i alerty, które odzywają się, zanim skończy się miesiąc.

Realny zysk na zamówieniu, produkcie i kanale

Dane zostają u Ciebie — baza, kod i dashboardy

Dostępy tylko do odczytu na czas analizy. Na życzenie NDA

Poznajesz to?

Dane są, raportów brak — a decyzje i tak trzeba podjąć dziś

01

Nie wiesz, ile realnie zarabiasz na zamówieniu — znasz marżę brutto, ale nie to, co zostaje po wszystkich kosztach.

02

Raport na zarząd powstaje ręcznie w Excelu, zajmuje kilka dni i jest nieaktualny w dniu, w którym trafia na maila.

03

Każdy panel pokazuje co innego — Baselinker swoje, Allegro swoje, księgowość jeszcze co innego. Nikt nie wie, która liczba jest prawdziwa.

04

Kosztów kurierskich nie da się odtworzyć: dopłaty za przewymiarowanie i wagę pojawiają się na fakturze, ale nikt nie przypisuje ich do zamówień.

05

Marża liczona jest bez zwrotów i prowizji, więc produkty „najlepiej sprzedające się” bywają tymi, które dokładają do interesu.

06

Decyzje o cenach i wycofaniu produktów zapadają na wyczucie, bo dane byłyby gotowe dopiero za dwa tygodnie.

07

Marketing prowadzi kilka agencji, każda raportuje po swojemu i nikt nie zestawia tych wyników z realną marżą.

08

O problemie dowiadujecie się z podsumowania miesiąca, a nie w dniu, w którym się zaczął.

Każdy z tych punktów z osobna da się przeżyć. Razem powodują, że firma rośnie w obrocie i stoi w miejscu w zysku — bo nikt nie wie, które zamówienia naprawdę zarabiają.

Zakres prac

Co konkretnie robimy w projekcie analitycznym

Pełny zakres albo jego wycinek — zależnie od tego, co dziś najbardziej przeszkadza. Najczęściej zaczynamy od jednego pytania, na które nikt nie umie odpowiedzieć z danych, i budujemy wokół niego.

01

Źródła danych i integracje

Inwentaryzacja źródeł

Spisujemy, gdzie dziś leżą dane: Baselinker, panele marketplace, kurierzy, ERP, arkusze, faktury zakupowe. Zwykle jest ich więcej, niż ktokolwiek w firmie pamięta.

Konektory do API

Baselinker, Allegro, systemy kurierskie, własny sklep. Import ustawiamy na harmonogram, z obsługą limitów API i ponawianiem po błędzie.

Źródła bez API

Tam, gdzie zostaje plik od dostawcy albo zestawienie od kuriera, ustalamy powtarzalny format i automatyczne wczytywanie. Nie zostawiamy nikogo z przepisywaniem ręcznie.

02

Model danych i koszty

Jeden model zamówienia

Sprowadzamy zamówienia ze wszystkich kanałów do wspólnej struktury. To ten krok sprawia, że sprzedaż z Allegro i ze sklepu da się w ogóle porównać.

Przypisanie kosztów do zamówienia

Prowizje, wysyłka, opakowanie i koszt zakupu lądują na poziomie pojedynczego zamówienia, a nie w miesięcznym worku kosztowym.

Historia cen zakupu

Cena zakupu zmienia się w czasie, a marża sprzed pół roku musi być liczona po ówczesnym koszcie. Utrzymujemy wersjonowanie, zamiast nadpisywać.

Uzgodnienie definicji

Ustalamy wspólnie, co znaczy „marża”, „zwrot” i „koszt wysyłki”, i zapisujemy to. Połowa sporów o raporty bierze się z różnych definicji tych samych słów.

03

Dashboardy

Dashboard rentowności

Zysk na zamówieniu, produkcie, kategorii i kanale. Z filtrami po okresie i możliwością zejścia do pojedynczego zamówienia, gdy liczba wygląda podejrzanie.

Widoki per rola

Zarząd, zakupy, marketing i magazyn dostają różne ekrany. Każdy widzi to, czego potrzebuje do swojej decyzji, bez przeklikiwania się przez resztę.

Ranking produktów i kanałów

Lista tego, co realnie zarabia, i tego, co dokłada do interesu. W jednej z realizacji taki ranking wskazał 15% nierentownych produktów.

04

Raporty

Raporty cykliczne

Dzienne, tygodniowe lub miesięczne zestawienia wysyłane automatycznie do wskazanych osób. Bez logowania się do panelu i bez przypominania komukolwiek.

Raport kosztów kurierskich

Zestawienie realnych kosztów wysyłki z cennikiem umownym, z rozbiciem dopłat na przewymiarowanie, wagę i strefę. Dane w formie gotowej do reklamacji.

Raport zwrotów i reklamacji

Poziom zwrotów w podziale na produkty i kanały razem z ich kosztem. Produkt z wysoką marżą i wysokim zwrotem potrafi wyjść na zero.

Zestawienie marketingu z marżą

Wydatki kampanii obok wyniku, który przyniosły. Szczególnie przydatne, gdy kampanie prowadzi kilka agencji i każda raportuje po swojemu.

05

Alerty

Spadki sprzedaży

Powiadomienie, gdy sprzedaż kanału lub produktu odbiega od normy — zanim zauważycie to na podsumowaniu miesiąca.

Anomalie kosztowe

Nietypowe dopłaty kurierskie, zmiana prowizji, koszt wysyłki wyższy niż marża na zamówieniu. To zwykle najszybciej zwracająca się część projektu.

Wzrost zwrotów i braki w danych

Alert o skoku zwrotów na produkcie oraz o tym, że import z któregoś źródła przestał działać. Cichy pipeline to najgorszy rodzaj awarii.

06

Wdrożenie i utrzymanie

Uruchomienie i utrzymanie środowiska

Standardowo hostujemy i utrzymujemy środowisko po naszej stronie — dzięki temu nie płacicie za osobny serwer, konfigurację i jej pilnowanie. Wy dostajecie dostępy i pełny wgląd w dane. Jeśli wolicie mieć wszystko u siebie, uruchamiamy to na Waszej infrastrukturze.

Szkolenie i dokumentacja

Pokazujemy, jak czytać dashboardy i jak samodzielnie zadać własne pytanie danym. Zostaje opis, skąd bierze się każda liczba.

Opieka i rozwój

Reakcja na zmiany w API, nowe źródła danych i kolejne raporty. Opcjonalnie — projekt działa też bez nas.

Co dokładnie liczymy

Realny zysk to nie cena minus koszt zakupu

Większość firm zna marżę brutto i na niej podejmuje decyzje. Problem w tym, że między ceną a realnym zyskiem siedzi kilkanaście pozycji kosztowych rozrzuconych po różnych systemach. Poniżej wszystko, co zbieramy — zakres ustalamy zawsze pod konkretny biznes.

Cena zakupu towaru

Koszt jednostkowy z faktury zakupowej albo z ERP. Przy imporcie doliczamy transport, cło i odprawę rozbite na konkretny produkt — tak liczyliśmy koszt importu w jednej z realizacji.

Prowizje marketplace

Prowizja od sprzedaży, opłaty za wyróżnienia, abonamenty, prowizje od płatności. Zaciągamy je z API i przypisujemy do zamówienia, a nie do miesiąca.

Koszt wysyłki i dopłaty

Realna faktura kurierska, nie cennik. Dopłaty za przewymiarowanie, wagę i strefę potrafią zjeść całą marżę na tanim produkcie — i najczęściej nikt ich nie przypisuje do zamówienia.

Zwroty i reklamacje

Zwrot to nie tylko utrata przychodu: zostaje koszt wysyłki w obie strony, obsługi i czasem obniżenia wartości towaru. Marża bez zwrotów zawsze wygląda lepiej, niż jest.

Koszty reklamy i obsługi agencji

Nie tylko budżet wydany w Allegro Ads, Google Ads czy Meta Ads, ale też faktury agencji i freelancerów, którzy te kampanie prowadzą. Koszt obsługi bywa sporą częścią rachunku za marketing, a prawie nigdy nie trafia do wyliczenia rentowności. Przypisujemy go do produktu lub kategorii tam, gdzie dane na to pozwalają — gdzie nie pozwalają, mówimy wprost, że to rozdzielenie kosztu, a nie atrybucja.

Opakowania i materiały

Karton, folia, wypełniacz, etykieta. Pojedynczo grosze, przy kilkuset zamówieniach dziennie realna pozycja kosztowa, która zmienia ranking rentowności produktów.

Koszty płatności i finansowania

Prowizje bramek płatniczych, raty, odroczone płatności. Różnią się między kanałami, więc ten sam produkt potrafi mieć inną marżę na Allegro i we własnym sklepie.

Koszty stałe przypisane do kanału

Abonamenty systemów, magazyn, obsługa. Nie wrzucamy ich na siłę do każdego zamówienia — pokazujemy osobno jako marżę drugiego stopnia, żeby nie mieszać dwóch poziomów kosztów.

Przykładowy układ wyliczenia

Poglądowa struktura, nie dane rzeczywistego klienta. Pokazuje kolejność, w jakiej zdejmujemy koszty, a nie konkretne kwoty — te wychodzą dopiero z Twoich danych.

Przykładowa, poglądowa struktura wyliczenia marży na zamówieniu
Przychód z zamówienia100%
Koszt zakupu towaru− koszt z faktury zakupowej
Prowizja marketplace− prowizja z API kanału
Wysyłka + dopłaty kurierskie− realna faktura kuriera
Opakowanie i materiały− koszt jednostkowy
Marża I stopnia= zysk na zamówieniu
Udział w kosztach reklamy− budżet kampanii i obsługa agencji
Rezerwa na zwroty i reklamacje− średnia z historii zamówień
Marża II stopnia= zysk po kosztach zmiennych

Jeśli chcesz policzyć to od strony kampanii, zanim w ogóle zaczniemy rozmowę o wdrożeniu — mamy do tego darmowe narzędzie.

Policz próg rentowności w kalkulatorze ROAS

Czym to się różni

„Przecież mamy Google Analytics i raporty w Baselinkerze”

Macie i dobrze. Nie zastępujemy żadnego z tych narzędzi — one odpowiadają na inne pytania. Problem zaczyna się wtedy, gdy chcesz wiedzieć, ile zostało w kieszeni po konkretnym zamówieniu.

Google Analytics

Co robi dobrze

Pokazuje ruch na stronie: skąd przyszedł, co oglądał, gdzie odpadł. Do pracy nad sklepem i kampaniami jest niezastąpiony i nie zamierzamy go zastępować.

Czego nie pokaże

Nie wie nic o Twoich kosztach. Nie zna ceny zakupu, prowizji marketplace, faktury kurierskiej ani zwrotu, który przyszedł trzy tygodnie później. „Przychód” w GA to nie zysk — i nie obejmuje sprzedaży poza sklepem.

Raporty w Baselinkerze

Co robi dobrze

Dobrze pokazują to, co dzieje się w samym Baselinkerze: liczbę zamówień, wartość sprzedaży, statusy, podział na kanały. Przy większości pytań operacyjnych wystarczą.

Czego nie pokaże

Liczą na tym, co jest w systemie. Jeśli koszty zakupu nie są aktualne, a faktury kurierskie i prowizje nie wpadają automatycznie, marża jest wyliczona z niepełnych danych. Trudno też połączyć je z wydatkami reklamowymi.

Panele marketplace i kurierów

Co robi dobrze

Są źródłem prawdy o prowizjach i realnych kosztach wysyłki. Bez nich nie da się policzyć rentowności uczciwie — i dlatego to z nich zaciągamy dane.

Czego nie pokaże

Każdy pokazuje wycinek i w innym formacie. Zestawienie ich ręcznie w Excelu zajmuje dni, jest jednorazowe i nie da się go powtórzyć w przyszłym miesiącu bez tej samej pracy od zera.

Nasza robota to warstwa wyżej: zebrać te źródła w jedno miejsce, uzgodnić definicje kosztów i policzyć marżę na poziomie pojedynczego zamówienia — automatycznie, co dzień, bez zbierania plików ręcznie.

Realizacje

Co z tego wychodziło u innych

Cztery projekty, w których punktem wyjścia były rozproszone dane i brak odpowiedzi na pytanie „ile na tym zarabiamy”.

Analityka

Realny zysk na każdym zamówieniu

Dane rozproszone w Baselinkerze, na Allegro i w panelach kurierów. Brak jednego źródła prawdy o realnym zysku, decyzje podejmowane na podstawie domysłów.

Identyfikacja 15% nierentownych produktów

Pipeline zaciągający koszty zakupu, prowizje marketplace i koszty kurierskie, realna marża na każdym zamówieniu i dashboardy, w których widać, co naprawdę zarabia.

Analityka

System analityki kurierskiej

Dopłaty za przewymiarowanie, wagę i strefy dostawy zjadały marżę, a przy tysiącach przesyłek miesięcznie nie było jak ich kontrolować ręcznie.

Odzyskanie kilkudziesięciu tysięcy złotych rocznie

Automatyczne pobieranie danych z systemów kurierskich, porównanie z cennikiem umownym i raporty gotowe do reklamacji. Wykrywanie 100% dopłat, 4 tygodnie pracy.

Oprogramowanie

Kalkulator kosztów importu

Koszt transportu rozliczany zbiorczo na dostawę, więc realny koszt jednostkowy produktu był zgadywany — a wraz z nim marża.

Precyzja wyceny wzrosła do 98%

Podział kosztów transportu na cm³ każdego produktu, z uwzględnieniem cła, odprawy i ubezpieczenia. Koniec z niespodziankami marżowymi przy wycenie.

Zobacz wszystkie realizacje

Słowniczek

Osiem pojęć, które padną w rozmowie

Bez nich trudno rozmawiać o rentowności, a z nimi łatwo zrobić ścianę z żargonu. Poniżej krótko, co znaczą u nas — żeby wiedzieć, o czym mówimy, gdy pytamy o marżę.

Marża I stopnia
Zysk po odjęciu kosztów bezpośrednio przypisanych do zamówienia: towaru, prowizji, wysyłki i opakowania. Odpowiada na pytanie, czy w ogóle warto było to zamówienie zrealizować.
Marża II stopnia
Marża I stopnia pomniejszona o pozostałe koszty zmienne — reklamę przypisaną do kanału lub produktu i rezerwę na zwroty. Bliżej jej do tego, co realnie zostaje w firmie.
ROAS
Przychód z kampanii podzielony przez jej koszt. Sam w sobie nie mówi, czy zarabiasz — dopóki nie zestawisz go z marżą. Od tego jest nasz kalkulator progu rentowności.
Atrybucja
Przypisanie sprzedaży do źródła, które ją wywołało. W e-commerce wielokanałowym zawsze jest przybliżeniem — mówimy wprost, gdzie kończy się pomiar, a zaczyna założenie.
Pipeline
Zestaw automatycznych kroków, które codziennie pobierają dane ze źródeł, czyszczą je i ładują do bazy. To on sprawia, że raport jest aktualny bez niczyjej pracy.
Dashboard
Ekran z zestawem wskaźników i wykresów odpowiadających na powtarzalne pytania. Dobry dashboard ma kilka liczb, które prowadzą do decyzji, a nie czterdzieści, na które nikt nie patrzy.
Źródło prawdy
Jedno miejsce, które w razie rozbieżności rozstrzyga, jak jest. Ustalamy je na starcie, bo bez tego dwa raporty pokazujące różne liczby potrafią zablokować każdą decyzję.

Jak pracujemy

Od przeglądu źródeł do działających dashboardów

Tydzień 0
01

Przegląd źródeł danych

Sprawdzamy, jakie dane macie, gdzie leżą i w jakim są stanie. Ustalamy pytania, na które raport ma odpowiadać. Z tego wychodzi zakres, termin i wycena.

Tydzień 1–2
02

Pipeline i model danych

Budujemy import ze źródeł, wspólny model zamówienia i reguły przypisania kosztów. Na tym etapie najczęściej wychodzą luki w danych — i mówimy o nich od razu.

Tydzień 3+
03

Dashboardy i weryfikacja liczb

Pierwsze widoki pokazujemy wcześnie i konfrontujemy je z Waszą wiedzą o biznesie. Jeśli liczba wygląda dziwnie, schodzimy do pojedynczego zamówienia i sprawdzamy dlaczego.

Na koniec
04

Alerty, szkolenie, przekazanie

Ustawiamy progi alertów, szkolimy zespół z czytania i rozbudowy raportów, przekazujemy dokumentację i dostępy. Dalej możemy zostać na opiece albo się usunąć.

Gotowość danych

Ile danych trzeba mieć, żeby to miało sens

Nie trzeba mieć uporządkowanych danych, żeby zacząć — od tego jest projekt. Trzeba mieć dane w ogóle. Poniżej granica, przy której analityka zwraca się, i sytuacje, w których powiemy „jeszcze nie teraz”.

Wystarczy

Historia zamówień z ostatnich kilku miesięcy

Żeby policzyć rentowność, potrzebujemy zamówień z kosztami, a nie lat danych. Przy kilkudziesięciu zamówieniach dziennie kilka miesięcy historii daje już sensowne wnioski o produktach i kanałach.

Wystarczy

Ceny zakupu w jakiejkolwiek powtarzalnej formie

Mogą być w ERP, w Baselinkerze albo w arkuszu — byle dało się je zaciągać automatycznie i byle ktoś w firmie odpowiadał za ich aktualność. To najczęstsze wąskie gardło całego projektu.

Wystarczy

Dostęp do rozliczeń kurierskich i prowizji

Faktury i zestawienia kurierskie oraz rozliczenia marketplace. Bez nich policzymy marżę na cenniku, a nie na realnych kosztach — czyli dokładnie to, co już macie.

Za mało

Kilka zamówień tygodniowo i jeden kanał

Przy tej skali dashboard nie zwróci się kosztem wdrożenia — te dane ogarnie arkusz. Powiemy to wprost i zaproponujemy raczej uporządkowanie systemu i procesu, żeby przy wzroście dane już były.

Za mało

Brak jakiegokolwiek zapisu kosztów zakupu

Jeśli nikt nie wie, po ile kupujemy, żaden pipeline tego nie odtworzy. Zaczynamy wtedy od ustalenia, skąd te dane będą brane — to praca organizacyjna, nie techniczna.

Za mało

Dane, których nie możesz udostępnić

Analiza bez danych to zgadywanie. Jeśli dostęp jest problemem, zaczynamy od NDA albo od jednego, wąskiego obszaru — tyle, ile możesz pokazać.

Co zostaje

Co masz w ręku po zakończeniu projektu

Model danych, definicje wskaźników i dashboardy są Wasze — razem z opisem, skąd bierze się każda liczba. Możecie je przenieść do siebie, jeśli kiedykolwiek zechcecie prowadzić to samodzielnie.

Dashboardy dopasowane do ról

Inny widok dla zarządu, inny dla osoby od zakupów, inny dla marketingu. Każdy odpowiada na pytania, które ta osoba realnie zadaje w poniedziałek rano.

Pipeline danych z kodem

Skrypty importu, transformacji i wyliczeń. Zostają w Twoim repozytorium — nie w naszym. Możesz je rozwijać sam albo zlecić komukolwiek innemu.

Baza z historią

Model zamówień, produktów i kosztów razem z danymi historycznymi. Otwarty format, do którego da się podpiąć kolejne narzędzia — nie zamknięta skrzynka.

Zdefiniowane alerty

Reguły powiadomień o spadku sprzedaży, wzroście zwrotów i anomaliach kosztowych — razem z progami, które ustaliliśmy wspólnie i które możesz zmienić.

Dokumentacja i definicje

Skąd pochodzi każda liczba, jak liczona jest marża, co znaczy każde pole. Bez tego po roku nikt nie wie, dlaczego raport pokazuje to, co pokazuje.

Pełny dostęp do własnych danych

Dane, definicje i dashboardy są Wasze — w każdej chwili możecie je wyeksportować albo przenieść projekt do siebie. Nie budujemy zależności na dostępach.

Czego nie robimy

Granice, o których lepiej wiedzieć przed startem

Analityka bywa sprzedawana jako narzędzie, które odpowie na każde pytanie. Nie odpowie. Poniżej to, co zwykle mówimy na pierwszej rozmowie — żeby nikt nie kupował czegoś innego, niż dostanie.

Nie odtworzymy danych, których nie ma

Jeśli koszty zakupu nie były nigdzie zapisywane, żaden pipeline ich nie wymyśli. Możemy pomóc ustalić, skąd będą brane od teraz — ale historia zostanie niepełna i powiemy o tym na starcie.

Nie obiecujemy stuprocentowej atrybucji reklamy

W wielokanałowym e-commerce część ścieżek zakupowych jest niemierzalna. Pokazujemy, co wiemy z danych, i wyraźnie oddzielamy to od założeń przyjętych w modelu.

Nie budujemy dashboardów z czterdziestoma wykresami

Dashboard, na który nikt nie patrzy, to koszt bez zwrotu. Zaczynamy od pytań, na które ktoś faktycznie musi odpowiedzieć, i budujemy tylko to, co do nich prowadzi.

Nie zastępujemy księgowości

To narzędzie do decyzji operacyjnych i handlowych, nie do rozliczeń podatkowych. Liczby mogą się różnić od ksiąg, bo inaczej przypisujemy koszty w czasie — i to jest w porządku.

Nie podejmujemy decyzji za Ciebie

Pokażemy, że 15% produktów nie zarabia. To, czy je wycofać, podnieść cenę czy potraktować jako wabik, jest decyzją biznesową — możemy ją omówić, ale nie klikniemy jej za Was.

Nie sprzedajemy abonamentu za dostęp do własnych danych

Nie ma modelu, w którym płacisz nam miesięcznie, żeby widzieć swoje liczby. Opieka jest opcjonalna i dotyczy rozwoju, nie dostępu.

Dla kogo

Kiedy analityka ma sens — a kiedy lepiej zacząć inaczej

Wolimy powiedzieć „to jeszcze nie ten moment” niż sprzedać projekt, który się nie zwróci. Przy każdym „nie” dopisujemy, co proponujemy zamiast.

To dobry moment, jeśli…

  • Sprzedajesz w kilku kanałach naraz i każdy pokazuje inną wersję tego samego miesiąca.
  • Masz kilkadziesiąt zamówień dziennie albo więcej, a marżę liczysz raz na kwartał w Excelu.
  • Koszty kurierskie i prowizje rosną, ale nikt nie potrafi wskazać, na czym dokładnie.
  • Rozważasz wycofanie produktów lub zmianę cen i chcesz oprzeć to na liczbach, nie na przeczuciu.
  • Marketing prowadzi kilka agencji i nie ma jednego raportu, który zestawia ich wyniki z marżą.
  • Ktoś w firmie spędza kilka dni w miesiącu na składaniu raportu, który i tak jest nieaktualny w dniu wysyłki.

Lepiej zacząć inaczej, jeśli…

To nie znaczy, że nie możemy pomóc. Po prostu pierwszy krok wygląda wtedy inaczej niż budowa dashboardów.

Robisz kilka zamówień tygodniowo i sprzedajesz w jednym kanale.

Przy tej skali arkusz wystarczy, a wdrożenie się nie zwróci. Możemy za to ustawić system i sposób zapisywania kosztów tak, żeby przy wzroście dane już były gotowe do analizy.

Porozmawiajmy o podstawachWdrożenie i uporządkowanie systemu

Dane w systemie są niekompletne, bo integracje nie działają albo statusy są prowizoryczne.

Dashboard na złych danych to szybszy sposób na złe decyzje. Zaczynamy wtedy od uporządkowania samego systemu — dopiero potem od analityki, bo inaczej liczylibyśmy śmieci.

Zacznij od BaselinkeraKonfiguracja, integracje, automatyzacje

Chcesz tylko sprawdzić, przy jakim ROAS kampania zaczyna zarabiać.

Do tego nie potrzeba wdrożenia. Mamy darmowy kalkulator, który policzy próg rentowności na Twoich danych w kilka minut — bez rozmowy i bez zostawiania kontaktu.

Otwórz kalkulator ROASNarzędzie bezpłatne, bez logowania

Problem leży w kampaniach, nie w raportowaniu — wiesz, że przepalasz budżet.

Wtedy analityka jest drugim krokiem, nie pierwszym. Najpierw warto ustawić i rozliczać kampanie z rentowności, a raportowanie dołożyć, gdy skala tego wymaga.

Zobacz prowadzenie Allegro AdsKampanie rozliczane z marży

Nie wiesz jeszcze, czy problemem są dane, procesy czy marketing.

Od tego jest bezpłatny audyt. Przeglądamy magazyn, sprzedaż i marketing, a Ty dostajesz listę miejsc do poprawy z szacunkiem zysku — i dopiero wtedy decydujesz, od czego zacząć.

Zamów bezpłatny audytBez zobowiązań i bez umowy

Bezpieczeństwo

Dane i dostępy — jak to układamy

Pracujemy na jednych z najbardziej wrażliwych danych w firmie: marżach, cenach zakupu i warunkach handlowych. Zasady ustalamy zanim zobaczymy pierwszy rekord.

Dostępy tylko do odczytu na czas analizy

Do przeglądu danych nie potrzebujemy uprawnień do zmiany czegokolwiek. Zakres dostępu ustalamy na piśmie przed startem i ograniczamy do systemów, które są w projekcie.

Twoje dane służą tylko Twojemu projektowi

Standardowo utrzymujemy środowisko po naszej stronie — dane są odseparowane, dostęp mają wyłącznie osoby pracujące przy projekcie, a my nie wykorzystujemy ich do niczego poza nim. Jeśli wolicie trzymać wszystko u siebie, uruchamiamy projekt na Waszej infrastrukturze.

Uprawnienia per rola

Nie każdy musi widzieć marże i koszty zakupu. Ustawiamy dostępy tak, żeby magazyn widział swoje wskaźniki, a dane wrażliwe zostały w wąskim gronie.

NDA i uporządkowane wyjście

Na życzenie podpisujemy NDA przed pierwszą rozmową o danych. Po zakończeniu współpracy nasze dostępy są odbierane, a Wy zostajecie z działającym systemem i dokumentacją.

Wycena

Jak wyceniamy

Przy analityce zakres potrafi różnić się wielokrotnie — inaczej wygląda projekt na dwóch źródłach z porządnymi danymi, a inaczej na sześciu, z których połowa nie ma API. Dlatego zamiast cennika dostajesz konkretną kwotę po przeglądzie źródeł.

Przegląd źródeł danych

Wiesz, że dane są, ale nie wiesz, czy wystarczą i ile pracy wymaga ich uporządkowanie.

Wycena po przeglądzie źródeł danych

Najpierw sprawdzamy, co realnie da się policzyć. Dopiero potem podajemy kwotę i termin — bez widełek z sufitu.

  • Inwentaryzacja źródeł i ocena jakości danych
  • Lista pytań, na które da się odpowiedzieć dziś
  • Wskazanie luk, które trzeba domknąć przed budową
  • Rekomendacja zakresu pierwszego etapu

Wdrożenie analityki

Zakres jest ustalony: wiadomo, jakie źródła, jakie koszty i jakie raporty mają powstać.

Stała cena za wdrożenie

Przy opisanym zakresie wyceniamy ryczałtem — znasz koszt przed startem, a zmiany zakresu ustalamy osobno.

  • Pipeline importu i model danych
  • Dashboardy rentowności i raporty cykliczne
  • Alerty z progami ustalonymi wspólnie
  • Szkolenie zespołu i dokumentacja

Opieka i rozwój

Chcesz mieć kogoś od zmian w API, nowych źródeł i kolejnych raportów.

Miesięczna opieka i rozwój

Zakres dobieramy do skali i liczby źródeł. Bez umowy na rok — system działa też wtedy, gdy zrezygnujesz.

  • Reakcja na zmiany w API i awarie importów
  • Nowe źródła danych i kolejne raporty
  • Przegląd definicji i progów alertów
  • Kontakt z osobą, która zna Wasz model danych

Na wycenę wpływają przede wszystkim: liczba i jakość źródeł danych, dostępność API, to czy prowadzicie ceny zakupu, liczba kanałów sprzedaży oraz liczba raportów i alertów. Jeśli najpierw trzeba uporządkować sam system sprzedażowy, mówimy o tym przed wyceną, a nie w trakcie projektu.

Nie wiesz, od czego zacząć?

Zacznij od bezpłatnego audytu. Sprawdzimy magazyn, sprzedaż i marketing, i pokażemy, co daje największy zwrot — bez zobowiązań.

Bezpłatny audyt

Napisz, na jakie pytanie nie umiecie dziś odpowiedzieć z danych

Odezwiemy się, żeby sprawdzić, czy da się na nie odpowiedzieć z tego, co macie — i powiedzieć wprost, czego brakuje.

  • Odzywamy się w ciągu 24h roboczych.
  • Po przeglądzie źródeł dostajesz zakres, termin i konkretną wycenę.
  • Dostępy tylko do odczytu na czas analizy. Na życzenie NDA.

Wolisz od razu porozmawiać?

+48 798 140 596·biuro@justimprove.eu
Gdzie sprzedajesz?
Co uwiera najbardziej?

Administratorem danych jest Just Improve. Szczegóły w polityce prywatności.

Pytania i odpowiedzi

Najczęstsze pytania o analitykę, rentowność i raportowanie w e-commerce.

Ile trwa wdrożenie analityki?
Pierwsze działające dashboardy zwykle po 3–4 tygodniach, przy założeniu, że dostępy do źródeł są od razu. Pełen zakres z alertami i raportami cyklicznymi to najczęściej 1–2 miesiące pracy etapami. System analityki kurierskiej zajął nam 4 tygodnie.
Co jeśli nasze dane są w bałaganie?
To normalny punkt startu i nie jest powodem, żeby nie zaczynać. Część projektu to właśnie uporządkowanie: uzgodnienie definicji, uzupełnienie kosztów zakupu i ustawienie importów. Powiemy natomiast wprost, czego nie da się odtworzyć wstecz.
Czym to się różni od Google Analytics?
Google Analytics pokazuje ruch i zachowanie na stronie, ale nie zna Waszych kosztów: ceny zakupu, prowizji, faktury kurierskiej ani zwrotu sprzed trzech tygodni. My liczymy zysk, nie przychód, i obejmujemy też sprzedaż spoza sklepu. Nie zastępujemy GA — odpowiadamy na inne pytania.
Mamy raporty w Baselinkerze, po co nam coś więcej?
Raporty w Baselinkerze dobrze pokazują to, co jest w Baselinkerze. Jeśli ceny zakupu nie są aktualne, a prowizje i faktury kurierskie nie wpadają automatycznie, marża jest liczona na niepełnych danych. Dokładamy warstwę, która zestawia to z rozliczeniami marketplace, kurierów i reklamy.
Ile danych trzeba mieć, żeby to miało sens?
Zwykle sensowną granicą jest kilkadziesiąt zamówień dziennie i więcej niż jeden kanał sprzedaży, plus kilka miesięcy historii z kosztami. Przy kilku zamówieniach tygodniowo wdrożenie się nie zwróci i powiemy o tym wprost.
Czy musimy mieć Baselinkera?
Nie. Baselinker jest najczęstszym źródłem, ale pracujemy też z Apilo, własnymi systemami i ERP. Liczy się to, czy dane da się pobrać w powtarzalny sposób — przez API albo w ustalonym formacie pliku.
Gdzie leżą nasze dane i kto ma do nich dostęp?
Standardowo utrzymujemy środowisko po naszej stronie, a Wy dostajecie do niego dostęp — to tańsze niż osobny serwer, licencje i pilnowanie konfiguracji przy każdej firmie z osobna. Dane są odseparowane i służą wyłącznie Waszemu projektowi, a uprawnienia ustawiamy per rola, więc marże i ceny zakupu widzi wąskie grono. Jeśli wolicie mieć całość u siebie, uruchamiamy projekt na Waszej infrastrukturze. Na życzenie podpisujemy NDA przed pierwszą rozmową o danych.
Czy będziemy zależni od Was po zakończeniu projektu?
Nie. Kod pipeline’u, baza, dashboardy i dokumentacja zostają u Was razem z dostępami. Opieka jest opcjonalna i dotyczy rozwoju, nie dostępu do własnych danych.
W czym budujecie te dashboardy?
Dobieramy narzędzia do skali i do tego, jak pracuje Wasz zespół — to nasza część roboty, nie Wasza decyzja. Ważniejsze jest to, że model danych zostaje uniwersalny: jeśli kiedyś zechcecie podpiąć inne narzędzie do wizualizacji albo poprowadzić raporty samodzielnie, nic Was nie blokuje.
Czy policzycie rentowność kampanii reklamowych?
Zestawiamy wydatki kampanii z marżą na poziomie kanału i — tam, gdzie dane pozwalają — produktu lub kategorii. Uczciwie mówimy, gdzie kończy się pomiar, a zaczyna założenie, bo pełna atrybucja w wielokanałowym e-commerce nie istnieje.
Jak wyliczacie koszty kurierskie?
Z realnych rozliczeń, nie z cennika. Pobieramy dane z systemów kurierskich, porównujemy z cennikiem umownym i rozbijamy dopłaty na przewymiarowanie, wagę i strefę. Przy jednym z klientów pozwoliło to wykrywać 100% dopłat i odzyskać kilkadziesiąt tysięcy złotych rocznie.
Czy alerty da się dopasować do naszych progów?
Tak i to część wdrożenia. Progi ustalamy wspólnie, bo „spadek sprzedaży” znaczy co innego przy sezonowym asortymencie, a co innego przy stałej sprzedaży. Progi możecie później zmieniać sami.
Czy raporty zastąpią nam księgowość?
Nie. To narzędzie do decyzji operacyjnych i handlowych. Liczby mogą różnić się od ksiąg, bo inaczej przypisujemy koszty w czasie — i tak ma być.
Ile to kosztuje?
Zależy od liczby źródeł, stanu danych i zakresu raportów — te trzy rzeczy potrafią zmienić pracochłonność wielokrotnie. Przy jasno opisanym zakresie wyceniamy ryczałtem, przy nieznanym stanie danych — po przeglądzie źródeł. Nie podajemy cennika z sufitu.
Co wpływa na wycenę?
Liczba i jakość źródeł danych, dostępność API, to czy ceny zakupu są prowadzone, liczba kanałów sprzedaży, liczba raportów i alertów oraz to, czy trzeba najpierw uporządkować sam system sprzedażowy. Każdy z tych punktów omawiamy przed podaniem kwoty.
Nie wiemy, czy problemem są dane, procesy czy marketing. Od czego zacząć?
Od bezpłatnego audytu. Przeglądamy magazyn, sprzedaż i marketing i dostajecie listę miejsc do poprawy z szacunkiem zysku. Dopiero potem decydujecie, czy analityka jest właściwym pierwszym krokiem.
Chcę tylko sprawdzić, przy jakim ROAS zarabiam. Macie coś prostszego?
Tak, mamy bezpłatny kalkulator progu rentowności kampanii. Policzycie w nim, przy jakim ROAS kampania zaczyna zarabiać, bez rozmowy z nami i bez zostawiania kontaktu.