Od kliknięcia do zwrotu. Jak dane, AI i płatności odroczone zmieniają biznes

Od kliknięcia do zwrotu. Jak dane, AI i płatności odroczone zmieniają biznes Od kliknięcia do zwrotu. Jak dane, AI i płatności odroczone zmieniają biznes

Rosnące koszty pozyskania klienta, presja na marżę i coraz bardziej wymagający konsumenci sprawiają, że e-commerce przestaje być po prostu sklepem internetowym, a staje się złożonym systemem opartym na danych. O przewadze nie decyduje już samo dotarcie do użytkownika, lecz to, jak inteligentnie prowadzimy go przez cały lejek — od pierwszego kontaktu z reklamą, przez wybór metody płatności, aż po obsługę zwrotu. Eksperci z Tpay i Furgonetka.pl pokazują, że w centrum tej zmiany stoją trzy filary. To BNPL, automatyzacja oparta na AI oraz mądre zarządzanie procesem zwrotów.

Płatności odroczone przestały być ciekawostką, a stają się jednym z kluczowych elementów strategii sprzedaży online, szczególnie tam, gdzie średnia wartość koszyka jest wysoka. Jak podkreśla dla Business Growth Review Dawid Cichy, Head of Sales w Tpay: — Płatności odroczone stają się coraz istotniejszym elementem strategii e-commerce w Polsce. W pierwszym półroczu 2025 r. wartość nowych zobowiązań w segmencie BNPL (Buy Now, Pay Later) wyniosła 6,3 mld zł, a liczba aktywnych użytkowników sięgnęła 1,48 mln osób, co pokazuje silny popyt na tę formę finansowania zakupów. Jednocześnie transakcje przekraczające 1000 zł, choć stanowiły tylko 1,7% wszystkich operacji liczbowo, to odpowiadały za aż 15,7% wartości wszystkich transakcji BNPL – konsumenci coraz chętniej sięgają po odroczoną płatność także w przypadku droższych produktów.

To bardzo klarowny sygnał dla biznesu. BNPL to obecnie dźwignia dla kategorii takich jak elektronika, fashion premium czy wyposażenie domu. Operator płatności widzi to w twardych danych.

Nasze doświadczenia pokazują, że dodanie płatności odroczonych może zwiększyć współczynnik konwersji (CR) w sklepach internetowych o 20–30%, szczególnie w branżach o wyższej średniej wartości koszyka, np. elektronice, fashion premium. Ważne jest, aby opcja „zapłać później” była eksponowana już na liście produktów i na karcie produktu – to pomaga klientowi uwzględnić ją w procesie decyzyjnym. Zaobserwowaliśmy, że zmniejsza to porzucenia koszyków na poziomie 10–15%.

Dawid Cichy

Head of Sales , Tpay

Ważne w tym podejściu jest myślenie o BNPL nie jako o kolejnej ikonce na proces kończenia zamówienia, ale jako o elemencie całej ścieżki zakupowej i komunikacji wartości. Informacja „zapłać później” przy produkcie może przechylić szalę decyzji, zanim klient w ogóle trafi do koszyka.

Jednocześnie coraz bardziej zaawansowane stają się modele biznesowe wokół samego BNPL. Dawid Cichy zwraca uwagę na nowy trend: — Sklepy, które skutecznie włączą BNPL w komunikację i ścieżkę zakupową, zyskują nie tylko lepsze wskaźniki sprzedażowe, ale także przewagę konkurencyjną w oczach klienta. Kolejnym, ciekawym trendem, który obserwujemy w Tpay, jest coraz częstsze uruchamianie więcej niż jednej opcji płatności odroczonych. Daje to alternatywę płatnikowi w przypadku „odrzucenia” płatności u jednego z dostawców tego rozwiązania oraz dostęp do wyższego limitu finansowania zakupu. Jeśli płatnik wykorzysta limit u jednego z dostawców tej metody, kolejne zakupy może odroczyć u kolejnego. Tutaj istnieje ryzyko wpadania w tzw. spiralę zadłużenia, choć dane BIK wskazują, że z takim zjawiskiem w Polsce nie mamy jeszcze do czynienia.

To istotny kontekst dla zarządów i działów ryzyka. Z jednej strony BNPL poprawia konwersję i średnią wartość koszyka, z drugiej – wymaga odpowiedzialnej komunikacji i monitorowania zachowań klientów, by nie budować wzrostu na nadmiernym zadłużaniu konsumentów.

Co więcej, analiza skuteczności tej metody płatności nie może ograniczać się do prostych KPI typu konwersja i średnia wartość zamówienia. Ekspert Tpay podkreśla znaczenie głębszych metryk. Warto mierzyć np. udział porzuconych koszyków w całkowitym ruchu (czy udział ten spada po wdrożeniu) oraz „retencję – czy klienci wracają chętniej do sklepu oferującego BNPL. To przesuwa rozmowę z płytkiego „czy BNPL się opłaca” do strategicznego „czy BNPL poprawia jakość relacji z klientem i długoterminową wartość koszyka”.

AI w marketingu. Od masowej produkcji contentu po predykcję płatności

E-commerce coraz mniej przypomina tradycyjny handel, a coraz bardziej – firmę technologiczną działającą na danych. Dotyczy to szczególnie marketingu.

Zauważamy, że trendy w marketingu cyfrowym napędzane są przez dwie główne siły: automatyzację opartą na AI oraz konieczność adaptacji do nowego ekosystemu danych. W content marketingu, szczególnie w branży e-commerce, AI przestało być ciekawostką, a stało się kluczowym elementem produkcji contentu na masową skalę oraz hiper personalizacji. Trend mocno widoczny dzisiaj w branży fashion, gdzie marki wykorzystują generatywną AI do tworzenia tysięcy unikalnych opisów i tłumaczeń produktów, co pozwala obniżyć koszty operacyjne nawet o 30–50% i skrócić time-to-market o 70%. Co istotne, nie jest to już domena gigantów. Obok globalnych graczy jak Zalando, nasze rodzime marki, takie jak naoko, idą o krok dalej, wykorzystując AI nie tylko do opisów, ale do współtworzenia całych kolekcji (projekt naoko.ai), angażując w ten sposób społeczność i maksymalizując trafność oferty.

Agnieszka Nosal

Head of Marketing , Tpay

To pokazuje, jak szybko zmienia się definicja marketingu treści. Nie chodzi już tylko o to, by mieć opisy produktów, ale by były one stale dostosowywane, testowane, lokalizowane i personalizowane pod konkretne segmenty użytkowników. I to w tempie, którego człowiek bez wsparcia AI nie jest w stanie utrzymać.

Równolegle zachodzą duże zmiany w obszarze performance marketingu i reklamy produktowej. — W reklamie produktowej i performance marketingu obserwujemy wyraźne przetasowania. Pojawienie się formatu PLA dla porównywarek cenowych (CSS), choć wymuszone przez unijny Akt o rynkach cyfrowych (DMA), otworzyło przed reklamodawcami szersze możliwości ekspozycji produktów i konkurowania o widoczność w wynikach wyszukiwania — mówi dla Business Growth Review Agnieszka Nosal. — Z jednej strony marki zyskały dostęp do większej liczby aukcji i elastyczniejszych modeli rozliczeń, z drugiej, konieczne stało się znacznie bardziej precyzyjne zarządzanie stawkami i budżetami w wielu równoległych kanałach CSS — dodaje ekspertka.

Zarządzanie kampaniami staje się obecnie zadaniem bardziej analitycznym niż kreatywnym w tradycyjnym sensie. Trzeba łączyć automatyzację oferowaną przez platformy z własnymi modelami atrybucji, feedami produktowymi wysokiej jakości i ciągłymi testami stawek. Nic dziwnego, że – jak podkreśla ekspertka – w praktyce oznacza to, że przewagę zyskują te firmy, które potrafią łączyć automatyzację kampanii z analizą danych w czasie rzeczywistym.

AI nie kończy się jednak na content marketingu i kupowaniu ruchu. Coraz mocniej wchodzi także w obszar płatności i doświadczenia zakupowego. — Całość uzupełnia rozwój AI w obszarze płatności. Operatorzy bramek płatniczych potrafią dziś przewidzieć, którą metodę płatności użytkownik wybierze z największym prawdopodobieństwem (karta, portfel cyfrowy, BNPL), co skraca ścieżkę zakupową i ogranicza liczbę porzuconych koszyków. Firmy, które połączą skalowalny i inteligentny content, automatyzację kampanii oraz personalizację doświadczeń zakupowych, będą wygrywać w erze marketingu, gdzie o przewadze decyduje nie wielkość budżetu, lecz precyzja danych i zrozumienie preferencji użytkownika — podsumowuje Agnieszka Nosal.

Inwestycje w AI nie powinny być więc rozproszone po pojedynczych działach, ale spinane w jeden łańcuch – od ruchu, przez prezentację produktów, po wybór płatności. Tylko wtedy firma jest w stanie konsekwentnie wykorzystywać przewagę precyzji danych, o której mówi ekspertka z Tpay.

Zwrot jako moment prawdy. Logistyka i dane, które ratują marżę

Nawet najlepiej zaprojektowana kampania i najwygodniejsza płatność nie wystarczą, jeśli e-commerce wykłada się na etapie dostawy i zwrotów. To właśnie tutaj często rozstrzyga się, czy klient wróci, czy odejdzie do konkurencji – a jednocześnie jest to obszar, który generuje duże koszty i bywa traktowany po macoszemu.

Marcin Witkowski, e-commerce manager w Furgonetka.pl, widzi to bardzo wyraźnie. — W Furgonetka.pl dostrzegamy, że skuteczność sprzedaży w e-commerce nie kończy się w momencie złożenia zamówienia. Prawdziwe wyzwania często zaczynają się dopiero na etapie obsługi zwrotów — mówi dla Business Growth Review. I dodaje: — Solidnie przygotowane materiały produktowe, realistyczne zdjęcia, precyzyjne opisy oraz dane tworzone przy wsparciu narzędzi AI znacząco ograniczają błędne decyzje zakupowe i redukują liczbę zwrotów. W kampaniach CSS i PLA jakość feedu produktowego ma bezpośredni wpływ na efektywność sprzedaży, dlatego inwestycja w automatyczną optymalizację treści i atrybutów po prostu się opłaca. Zwroty to nie tylko koszt dla sprzedawcy, ale również źródło cennej wiedzy o tym, jak klienci postrzegają ofertę i komunikację marki.

To odwraca perspektywę. Zwrot nie jest tylko problemem operacyjnym magazynu, lecz kopalnią insightów o tym, co w ofercie, opisie czy procesie zakupu nie zadziałało. Firmy, które potrafią połączyć dane o zwrotach z danymi marketingowymi i sprzedażowymi, budują przewagę nie tylko na poziomie CX, ale też efektywności wydatków.

Ekspert z Furgonetka.pl podkreśla:

Włączenie danych o zwrotach do systemów atrybucji pozwala dokładniej obliczać zwrot z inwestycji i trafniej planować budżety marketingowe. Firmy łączące dane operacyjne z marketingowymi szybciej reagują na zmiany i skuteczniej eliminują nieefektywne kampanie. W Furgonetka.pl widzimy, że inteligentne zarządzanie procesem zwrotów to dziś kluczowy element strategii performance. Dzięki nowoczesnym narzędziom technologicznym i analitycznym e-commerce może działać szybciej, precyzyjniej i w oparciu o rzeczywiste dane, a nie przypuszczenia.

Marcin Witkowski

E-commerce Manager , Furgonetka.pl

W praktyce oznacza to konieczność wyjścia poza klasyczne spojrzenie na ROI kampanii – takie, które liczy wyłącznie przychód z transakcji minus koszt kliknięć. Jeśli nie uwzględniamy tego, ile z tych zamówień wraca i jakie są koszty obsługi logistycznej, łatwo wpaść w pułapkę kampanii, które świetnie sprzedają, ale nie zarabiają.

WARTO ZAPAMIĘTAĆ

Rekomendacje dla biznesu

1. Traktuj BNPL jako strategiczny element ścieżki zakupowej, a nie „ikonkę” w checkoutcie

Eksponuj opcję „zapłać później” już na liście i karcie produktu, testuj jej wpływ na CR, porzucenia koszyka i retencję. Jednocześnie zadbaj o odpowiedzialną komunikację (świadomość zadłużenia) oraz politykę ryzyka, zwłaszcza gdy oferujesz więcej niż jednego dostawcę BNPL.

2. Buduj marketing na AI i danych – skaluj content i hiperpersonalizację zamiast tylko „produkować teksty”

Wykorzystuj generatywne AI do masowego tworzenia i lokalizacji opisów, tłumaczeń i treści pod różne segmenty, skracając time-to-market i koszty. Traktuj content jako żywy element: ciągle testowany, dostosowywany i personalizowany, nie jednorazowy „projekt opisów”.

3. Zarządzaj performance marketingiem jak projektem analityczno-technologicznym

Łącz automatyzację kampanii (PLA, CSS itp.) z własnymi modelami atrybucji, wysokiej jakości feedem produktowym oraz ciągłymi testami stawek i budżetów. Przewaga nie wynika z największego budżetu, lecz z jakości danych, precyzji targetowania i szybkiego reagowania na wyniki.

4. Integruj AI w całym lejku – od ruchu po płatność – aby skracać ścieżkę zakupu

Łącz AI w content marketingu, automatyzacji kampanii i w samym procesie płatności (predykcja preferowanej metody: karta, portfel, BNPL). Celem jest maksymalne uproszczenie decyzji użytkownika i ograniczenie porzuceń koszyków na każdym etapie.

5. Traktuj zwroty jako „moment prawdy” i źródło danych, a nie tylko koszt logistyczny

Analizuj, co zwroty mówią o jakości oferty, opisów i komunikacji, włącz dane o zwrotach do atrybucji i kalkulacji ROI kampanii. Optymalizuj nie kampanie „na przychód”, ale „na marżę po zwrotach”, łącząc dane marketingowe, sprzedażowe, płatnicze i logistyczne w jeden system decyzyjny.

E-commerce jako system naczyń połączonych

Komentarze ekspertów pokazują, że e-commerce nie dzieli się już na dział marketingu, dział sprzedaży, dział płatności czy dział logistyki. To system naczyń połączonych, w którym każdy element wpływa na pozostałe.

Płatności odroczone zwiększają konwersję i średnią wartość koszyka, ale wymagają odpowiedzialnego zarządzania i włączenia do strategii komunikacji. AI w marketingu pozwala produkować content i optymalizować kampanie na niespotykaną dotąd skalę, ale prawdziwa przewaga powstaje dopiero wtedy, gdy jest zintegrowana z danymi o zachowaniach klientów i ich preferencjach płatniczych. Logistyka, a szczególnie zwroty, z kosztowego „zła koniecznego” stają się ważnym źródłem wiedzy i jednym z najważniejszych punktów styku z klientem.

Dla zarządów i liderów biznesu wniosek jest prosty, choć niekoniecznie łatwy w realizacji. Wygrają ci, którzy potraktują e-commerce jak organizm oparty na danych – od pierwszego wrażenia w reklamie PLA, przez wybór metody płatności, po sposób obsługi zwrotu. I którzy zamiast działać na wyczucie, podejmą decyzje w oparciu o te dane, które już dziś są w ich organizacjach – tylko trzeba je ze sobą połączyć.

REKLAMA