Pracuj z AI w E-commerce

Jak pracować z AI w e-commerce?
psychology
analytics
lightbulb
trending_up
insights
smart_toy

Jak pracować z AI w e-commerce?

Najprostszy sposób na start z analizą danych – bez znajomości Excela, bez kursów, bez komplikacji.

rocket_launch Sprawdź swoje dane z AI

Na ile można zaufać AI?

AI nie jest wyrocznią – jest narzędziem do pracy z danymi

Wyobraź sobie AI jak bardzo sprytnego praktykanta, który świetnie liczy i znajduje wzorce, ale nie zna kontekstu Twojego biznesu.

ZŁOTA ZASADA: AI pokazuje „co się stało” w danych. Ty musisz odpowiedzieć na „dlaczego” i zdecydować „co dalej”.

Kiedy AI jest wiarygodny?

  • Obliczenia i porównania liczbowe
  • Wykrywanie trendów i anomalii
  • Segmentacja klientów i produktów
  • Analiza korelacji w danych

Kiedy być ostrożnym?

  • Przewidywania przyszłości (to przypuszczenia)
  • Rekomendacje bez kontekstu biznesowego
  • Wnioski z małych próbek danych
  • Interpretacja przyczyn zmian

Przykład bezpiecznego podejścia:

AI: „Sprzedaż serumu spadła o 40% po 15 marca”
TY: „Sprawdź te obliczenia”
AI: „Serum witaminowe: 234 zamówienia (1-14 marca) vs 141 zamówienia (15-31 marca). Spadek: 39.7%”
TY: „15 marca podniosłem cenę z 45 zł na 65 zł. Jak elastyczność cenowa wpływa na sprzedaż?”

Zawsze sprawdzaj kluczowe liczby w swoich raportach przed podjęciem decyzji.

Gotowe analizy – najlepszy start

Tu dane są przygotowane, a polecenia przetestowane

Zamiast zastanawiać się „o co zapytać AI”, zacznij od gotowych analiz. To jak test drive – zobaczysz od razu co AI potrafi i jak odpowiada na różne pytania.

Jak to działa?

  1. Wybierasz gotową analizę – np. „Co się zmieniło w biznesie?”
  2. AI ładuje odpowiednie dane – sprzedaż, produkty, kampanie
  3. Zadajesz pytania – albo czytasz to co AI już przygotował
  4. Rozwijasz temat – każda odpowiedź prowadzi do kolejnych pytań

Przykład: „Co się zmieniło w biznesie?”

AI automatycznie przygotuje:

  • Porównanie miesięczne przychodów
  • TOP produkty które zyskały/straciły
  • Zmiany w kampaniach reklamowych
  • Sygnały od klientów

A Ty możesz zapytać:

„Sprawdź obliczenia dla spadku sprzedaży kremów”
„Rozwiń analizę kampanii Google Ads”
„Jakie konkretne akcje mogę podjąć przy produktach spadających?”
„Pokaż mi podobne trendy z poprzedniego roku”

Praktyczne wskazówki:

Proś o sprawdzenie obliczeń: „Sprawdź matematykę za tym trendem”

Rozwijaj dane które Cię interesują: „Pogłęb analizę produktów anti-aging”

Proś o praktyczne rozwinięcia: „Jakie konkretne akcje mogę podjąć z kremami dziennymi?”

Otrzymasz mnóstwo pomysłów o różnym tempie wdrożenia – od natychmiastowych po długoterminowe.

Praca z wybranymi danymi

Dobre rady dla analizy niestandardowej

Kiedy wiesz już czego szukasz, możesz wybrać konkretne obszary danych. Ale pamiętaj: pytaj o dane które wybrałeś – inaczej AI zacznie zmyślać odpowiedzi.

ZŁOTA ZASADA: „Mów AI co ma w głowie”

✅ Dobrze:

TY: „Analizuję produkty i kampanie Google Ads. Które produkty mają najlepszy ROAS w kampaniach?”
AI: „Z danych produktów i Google Ads widzę 15 produktów z ROAS >3.0…”

❌ Źle:

TY: „Jak wygląda moja sprzedaż na Allegro?”
AI: „Nie mam dostępu do danych Allegro w tej analizie. Wybrałeś tylko produkty i Google Ads”

Praktyczne wskazówki:

Zawsze sprawdzaj obliczenia i logikę:

TY: „Jak policzyłeś ten ROAS?”
AI: „ROAS = Przychód GA / Koszt Google Ads. Krem nawilżający: 3,240 zł / 720 zł = 4.5 ROAS”

Pytaj o źródła danych:

TY: „Skąd masz dane o przychodach?”
AI: „Z tabeli analytics_performance, kolumna 'revenue_ga’, ostatnie 30 dni. To dane z Google Analytics, nie z systemu sklepu”

Proś o wyjaśnienia logiki:

TY: „Dlaczego ten produkt ma niską konwersję?”
AI: „Serum witaminowe: 1,200 wyświetleń → 34 dodania do koszyka → 8 zakupów. Spadek dzieje się między koszyk a zakup (23.5% vs średnio 45%)”

Zaawansowana praca

Od analiz do konkretnych działań

Kiedy już wiesz co się dzieje w danych, AI może pomóc Ci przełożyć to na konkretne działania w systemach które używasz.

build

Kody do systemów

WooCommerce – automatyczne tagowanie produktów:

TY: „Stwórz kod PHP do oznaczania produktów spadających jako 'requires_attention'”
AI: [Przygotuje kod z funkcją sprawdzającą sprzedaż miesięczną i automatycznie dodającą tagi…]

Performance Max – sygnały z danych:

TY: „Jakie sygnały dodać do PMax na podstawie moich najlepszych klientów?”
AI: „Twoi najlepsi klienci: 25-45 lat, kupują wieczorem… Sygnały: audience_age_25_44, weekend_evening_shoppers…”
chat_bubble

Prompty do innych chatów

Dla copywritera (ChatGPT):

TY: „Stwórz prompt do napisania opisu produktu”
AI: „Użyj tego prompta: 'Napisz opis produktu dla [nazwa]. Target: kobiety 25-45, średnia wartość koszyka 89 zł…'”

Dla projektanta graficznego:

TY: „Jakie kreacje przygotować na podstawie trendów?”
AI: „Trendy z danych: +40% sprzedaż 'serum nocne’, best performing colors: deep blue. Brief: 'Stwórz kreacje mobile-first…'”
assignment

Kontekst do rozmów

Przygotowanie do rozmowy z agencją:
TY: „Przygotuj brief na spotkanie z agencją PPC”
AI: „Kluczowe dane: ROAS spadł z 4.2 do 2.8, problem w kampaniach 'universal’… Pytania do agencji: [lista 5 konkretnych pytań]”
Analiza dla księgowej:
TY: „Podsumuj trendy dla prognozy cash flow”
AI: „Kluczowe trendy: średnia wartość zamówienia +12%, sezonowość marcowa +15%… Przewidywany przychód marzec: 89k-94k zł”

Podsumowanie

AI w e-commerce to praktyczne narzędzie, nie magia

Najlepiej zacząć od gotowych analiz – zobaczysz od razu możliwości i zrozumiesz jak AI „myśli”. Potem przejść do własnych pytań z wybranymi danymi, a w końcu wykorzystać wnioski do konkretnych działań w systemach.

calculate

Sprawdzaj obliczenia

AI przed podjęciem decyzji

search

Pytaj o źródła

danych i logikę

psychology

Łącz wnioski AI

z własną wiedzą o biznesie

science

Zaczynaj od testów

nie od rewolucji

AI nie zastąpi Twojego myślenia biznesowego – ale może sprawić, że będzie ono oparte na faktach zamiast domysłów.

launch Rozpocznij pierwszą analizę