Koniec ery kliknięć. Jak sprzedawać, gdy klient nie wchodzi na Twoją stronę
Sabina Sęk / Customer Success & Implementation Manager · Positive
Prelegentka z grupy Positive (produkty Surfer AI i Usera, CRM i automatyzacja) przekonuje, że decyzje zakupowe przenoszą się z wyszukiwarki do odpowiedzi asystentów AI, takich jak ChatGPT, Gemini, Perplexity i podsumowania AI w Google. Sklep często nie widzi w analityce klienta, który wybrał go po rozmowie z asystentem, więc zamówienie trafia do źródła direct. Wystąpienie jest podzielone na sześć „przystanków" i kończy się listą działań na poniedziałek. W części o spadku klików prelegentka podaje liczby: gdy pojawia się odpowiedź AI w Google, do wyników poniżej przechodzi 8 na 100 użytkowników zamiast 15, a w odpowiedziach AI klika w linki ok. 1% użytkowników. Klikalność reklam płatnych ma spadać o 68%, a wyników organicznych o prawie 60% (rok wcześniej o 35%). Część o tym, jak poleca AI, opiera się na analizie 20 milionów odpowiedzi, którą wykonali koledzy prelegentki. Według niej raporty oparte na API odbiegają od prawdziwego czatu: tylko ok. jedna czwarta odpowiedzi z API uruchamia wyszukiwanie w sieci, odpowiedzi są krótsze (ok. 400 słów wobec 700), a źródeł i marek jest mniej. Radzi więc zapytać agencję, skąd pochodzą dane o widoczności. Wnioski są takie: pozycja w top 10 Google nie gwarantuje cytowania, ok. jedna trzecia cytowań to YouTube (obok m.in. Shopify, Amazona i Reddita), a 38% cytowań pochodzi z pierwszych 100 słów strony. Zaleca przepisać najlepiej zarabiające karty produktów, tak by na początku mówiły, dla kogo jest produkt, i by zawierały porównania oraz kilka najczęstszych pytań. Poleca też sprawdzić w ChatGPT, jakie źródła cytuje się w danej niszy, i wspomina darmowe narzędzie Surfer Pulse. Dalej omawia „ciemny lejek" i problem atrybucji last click. Wzorzec, w którym organic spada, a brand i direct rosną, może jej zdaniem oznaczać ukryty ruch z AI. Powołuje się na badanie Semrush, według którego klient z AI jest ponad czterokrotnie cenniejszy. W części o CRM proponuje trzy działania: zapisywanie źródła i strony wejścia nowego klienta oraz analizę kart produktów najlepszych 20% klientów, pytanie w koszyku „skąd przyszedłeś?" i porównanie segmentu z AI z resztą bazy, a także wykorzystanie czatu supportu jako źródła promptów i pytań FAQ. Do tego dochodzi zbieranie opinii od zadowolonych klientów w wielu miejscach (Ceneo, porównywarki, fora). Opinie mają być cytowane trzy razy częściej, a pięć opinii w pięciu miejscach to dla AI pięć dokumentów. Prelegentka uznaje retencję za nową dystrybucję. Na koniec ocenia, że agenci kupujący są na razie bardziej hype'em niż realnym użyciem (powołuje się na dane o 50 milionach zapytań i jednej firmie na dziesięć), ale warto uporządkować dane produktowe. Wspomina standardy budowane przez OpenAI, Stripe i Google. Pięć rzeczy na poniedziałek to m.in. śledzenie udziału w odpowiedziach AI, znalezienie kluczowych źródeł w niszy, zaangażowanie CRM i przygotowanie danych dla agentów. Przekaz jest praktyczny, ale liczby pochodzą od prelegentki i jej firmy, a część porad ma charakter jej rekomendacji.
Jak zyskać przewagę w dobie automatyzacji kampanii reklamowych? Meta Ads z wykorzystaniem Claude
Jakub Papuga / CEO · Happy Parrots
Prelegent, Jakub Papuga z agencji Happy Parrot, pokazuje własny sposób pracy nad kampaniami Meta Ads z użyciem Claude Code, czyli Claude działającego w terminalu na plikach i folderach użytkownika. Argumentuje, że ma on większe możliwości niż Claude w oknie czatu. Pracuje na plikach z dysku, łączy się przez API z innymi narzędziami, utrzymuje kontekst projektu i wykonuje zadania wieloetapowe. Opisuje też nadrzędny zestaw zasad, np. wymóg ręcznego potwierdzenia zwiększenia budżetu kampanii albo czynności zużywającej ponad 100 kredytów. Najwięcej miejsca zajmuje struktura projektu i integracje. Prelegent poleca Google Drive (wspólny dostęp zespołu i historia zmian), Higgsfield (wiele modeli do grafik, wideo i lektora), DaVinci, CapCut i Canvę (edytowalne pliki). Folder projektu dzieli na sześć części, z których omawia: brand, product, referencje (inspiracje i najlepsze dotychczasowe reklamy), brief, output oraz status workflow. Na przykładach pokazuje generowanie kreacji ze zdjęcia packshotowego i inspiracji z Pinteresta, tworzenie wielu wariantów z nagłówkami, animację ze ścieżką dźwiękową i voiceoverem, montaż rolek z ok. 50 krótkich nagrań z różnymi hookami oraz szybkie tworzenie landing page'ów. Przyznaje, że część grafik ma wady, a przy skali woli je odrzucić niż poprawiać. Druga część dotyczy kampanii i optymalizacji. Według prelegenta jeden prompt wystarczył do utworzenia 13 kampanii, 26 zestawów i 52 karuzel w 12 minut, a Claude korzysta przy tym z danych istniejącego konta i pliku z linkami do produktów. Claude ma też raportować wyniki (wydatki, ROAS, trendy) i rekomendować zmiany budżetów; prelegent ocenia z własnego doświadczenia, że ok. 90% rekomendacji jest trafnych, a wyniki można łączyć z danymi o marżach. Proponuje pętlę: wiele wariantów kreacji i landing page'y, odrzucanie słabych, skalowanie dobrych. Są to jego opinie i doświadczenia, nie zweryfikowane wyniki. Na koniec podaje koszty: Claude w podstawowym płatnym pakiecie ok. 18 dolarów, Higgsfield 19 dolarów miesięcznie, Google Drive bezpłatny. Twierdzi, że w ten sposób zarządza kampaniami o łącznym budżecie ponad 3 mln zł, choć zdarzają się limity. Jako ryzyko wymienia możliwy wzrost kosztów tokenów. Całość kończy zapowiedzią podcastu.
Black Friday bez chaosu: jak zamienić ruch w sprzedaż dzięki komunikacji Onsite?
Tomasz Tomczyk / Key Account Manager · PushPushGo
Prezentacja pokazuje, jak zaplanować komunikaty na stronie sklepu (onsite: dyskretne dymki, popupy, belki) na Black Friday, Black Week i Cyber Monday, tak by zamieniać zwiększony ruch w sprzedaż, a nie zniechęcać odwiedzających. Prelegent reprezentuje dostawcę narzędzia Push.Push.Go, więc część treści to prezentacja jego produktu. Punktem wyjścia są dane przytoczone w wystąpieniu: 62% Polaków deklaruje zakupy w okresie wyprzedaży, ruch rośnie o 103%, a odsetek porzuconych koszyków w e-commerce pozostaje na poziomie ok. 70%. Główna teza: nie pokazywać wszystkim tego samego i od razu. Prelegent krytykuje nagromadzenie okienek, banerów i próśb o zapis na starcie wizyty oraz brak spójności między kanałami (np. inna wysokość rabatu w mailu i na stronie). Różnicuje onsite (dyskretny dymek, pokazywany jednej osobie jeden raz, bez zasłaniania strony) i popup (bardziej natrętny, może wracać cyklicznie, wymusza reakcję). Dobrym zastosowaniem jest exit popup na desktopie, ustawiony tylko dla wybranych adresów URL, np. koszyka, zakupu czy kontaktu. Omawia też targetowanie anonimowych użytkowników na podstawie danych z przeglądarki: urządzenie, system, język, liczba odwiedzonych URL-i, czas na stronie, wartość koszyka (np. między 1 a 150 zł, czyli poniżej progu darmowej dostawy), status subskrypcji, z możliwością łączenia warunków operatorami „i/lub”. Wdrożenie ma wymagać jednej linijki kodu, a przełącznik pozwala jedno powiadomienie wyświetlać w mniejszej formie na mobile. Kampanię dzieli na trzy etapy: - **Przed Black Friday (od 2 listopada):** zapowiedzi promocji, budowanie oczekiwania, zbieranie subskrybentów web push, np. przez switch „zapisz się do powiadomień” z uzasadnieniem korzyści. - **Black Week:** kupony, darmowa wysyłka, opinie klientów (przykład: 8 tys. opinii, średnia 4,8/5) na kartach produktów, przypomnienie o progu darmowej dostawy, testy A/B (np. −10% kontra darmowa wysyłka) z pomiarem przez statystyki i UTM-y. Na Cyber Monday komunikaty o ostatniej chance, pod warunkiem że promocja faktycznie się kończy. Prelegent odradza sztuczne „przekreślone” ceny. - **Po zakupie:** lepszy kupon na kolejne zamówienie, prośba o pozytywną opinię, cross-sell i up-sell, powiadomienia o statusie przesyłki przez web push. Web push opisany jest jako tani, anonimowy kanał, który można wykorzystać do automatyzacji, np. przypomnienia o oglądanym produkcie z kuponem 5% lub odzyskiwania koszyków. Jako przykład wskazany jest klient, który wdrożył tylko web push: 17 tys. subskrybentów w cztery miesiące, średni CTR kampanii masowych 5%, 13% klikalności w powiadomieniach o porzuconych koszykach i zwrot z narzędzia już po pierwszym miesiącu. To wyniki podane przez prelegenta dla jednego klienta, bez szczegółów metodologii. Na końcu pojawia się oferta promocyjna, bezpłatny okres testowy i odwołanie do e-booka.
Peak bez paniki z One Fulfillment - jak dowieźć sprzedaż w szczycie sezonu
Paulina Materna, Jędrzej Mularski / Project Manager, Project Specialist · Allegro
Prezentacja przedstawia usługę One Fulfillment na Allegro jako sposób na przygotowanie sprzedawców do szczytu sezonu (Q4, Black Week, święta). Prelegenci, Paulina Materna (project manager fulfillmentu) i Jędrzej Mularski, zaczynają od scenariusza, w którym sprzedaż rośnie trzykrotnie. Wskazują pięć typowych problemów w peaku: przeciążenie magazynu, błędy w gospodarce magazynowej (duble zamówień, sprzedaż towaru, którego nie ma), lawinę pytań o status paczki, opóźnienia kurierów oraz wyższe koszty operacyjne i liczbę zwrotów. Opisują, jak działa usługa. Są dwa magazyny (okolice Adamowa i Zgierz koło Łodzi). Allegro magazynuje, kompletuje i pakuje towar, a zwroty domyślnie wracają do jego magazynu i są dzielone na pełnowartościowe i niepełnowartościowe. Pytania o dostawę przejmuje obsługa Allegro, a pytania o produkt zostają po stronie sprzedawcy. Obiecywana dostawa to 24 godziny lub szybciej, a w Warszawie do 11 możliwa jest dostawa tego samego dnia. Cut off wynosi do 22:00, a prelegenci zapowiadają jego utrzymanie w całym kwartale. Podają też ograniczenia: maksymalny wymiar produktu to 65×60×46 cm na EAN, a produkty personalizowane i wymagające specjalnej obsługi nie są przyjmowane. Usługa jest opisana jako magazyn szybkiej rotacji, z darmowym magazynowaniem do 30 dni. Liczby w prezentacji pochodzą od prelegentów. Twierdzą oni, że sprzedawcy rosną średnio o 47%, co według Jędrzeja wynika z porównania „bliźniaczych” firm, a nie z samej deklaracji. Za przyczynę podają wyższą widoczność ofert z szybką dostawą: średnio czwarte miejsce na listingu wobec 12. dla ofert z innych magazynów. Podają także 99,5% paczek dostarczanych następnego dnia, 89% ankietowanych wskazujących szybkość dostawy jako kluczową oraz konwersję 60%. Prawie 50% klientów kupuje po 16:00, z peakiem około 21:00. W części praktycznej omawiają start: wybór szybko rotujących produktów, możliwość zaczęcia od jednego produktu lub części asortymentu oraz konwersję istniejącej oferty z historią na fulfillment (zapowiadana jest też konwersja w drugą stronę pod koniec Q4). Onboarding wymaga zaakceptowania regulaminu, statusu czynnego podatnika VAT w Polsce, adresu do wycofań oraz warunków zwrotów i reklamacji. Wymieniają pakiet powitalny (bez opłat dla co najmniej 100 sztuk, więcej dla wyższych statusów), program Małe i Tanie (produkty do 45 zł i 15 litrów, 50% zniżki na ceny podstawowe za abonament) oraz 60% promocji po trzymiesięcznej przerwie. Cennik zależy od rozmiaru produktu, prowizja pozostaje bez zmian, a sprzedawcy mogą partycypować w dopłacie do Smarta. Wspominają też o dostępie do rynków Czech, Słowacji i Węgier. Część wypowiedzi jest szybka i skrótowa, a kilka szczegółów prelegenci odsyłają do stoiska i strony usługi.
Agenci AI w e-commerce: od obsługi zamówień do analizy sprzedaży
Bartłomiej Sikora / ERP System Consultant · OVI4
Prelegent, Bartłomiej Sikora, mentor systemu Owi4 z 10-letnim doświadczeniem wdrożeniowym w e-commerce, przedstawia rozwój AI w sprzedaży online w trzech falach: AI, które pisze (opisy, tłumaczenia, zdjęcia, wyciąganie parametrów), AI, które podpowiada (klientom przy zakupach, w czatach i pracownikom na zapleczu), oraz AI, które działa w systemie. Zaczyna od dwóch pytań do słuchaczy: czy pytali AI, co kupić, i czy AI poleca ich sklep. Radzi sprawdzić to, wpisując SKU lub EAN produktu. W części o klientach przywołuje dane: ruch z AI ma mieć o 60% wyższą konwersję i o 53% wyższe przychody niż inne kanały, a prognoza na 2030 rok to 3,5 biliona dolarów. W Polsce 65% badanych deklaruje korzystanie z narzędzi AI, ale 71% klientów nie chce, by AI decydowało o zakupie. Opisuje próby płatności realizowanych przez AI (Mastercard z polskimi bankami, pilotaż Visa z 31 bankami z końcową autoryzacją przez klienta) oraz porażkę współpracy ChatGPT ze Stripe. Według prelegenta Walmart miał notować trzykrotnie gorszą konwersję niż na własnej stronie i sklepy wróciły do własnego checkoutu. Wniosek: AI podpowiada na podstawie parametrów, więc sklep musi mieć kompletne dane produktowe. Druga część dotyczy systemów dla sprzedawców. Wymienia funkcje AI w Base, Appilo i Sellassist (opisy, agenci wystawiania ofert w trybie szkiców, asystent w panelu, chatbot, oznaczanie zdjęć) oraz MCP jako sposób łączenia systemu lub bazy danych z AI, np. do raportów sprzedaży. Owi4 prezentuje jako przykład trzeciej fali: zespół wyspecjalizowanych agentów AI z rolami, uprawnieniami i własnym stylem komunikacji, który podaje poranną odprawę (zamówienia, braki magazynowe, odbiory kurierów). Uzasadnia podział zawężeniem kontekstu i dostępu. Na żywo pokazuje agentkę produktową, która po kodzie EAN szuka produktu w sieci, proponuje kartę (nazwa, SKU, kategoria, VAT, cena z porównaniem rynkowym, producent, waga i wymiary) i zdjęcia. Użytkownik zatwierdza zmiany. Prelegent powtarza własne stanowisko: agent ma pomagać, a decyzje, zwłaszcza nieodwracalne, powinien podejmować człowiek. Agenci mają zostawiać ślad działań, a firma powinna mieć osoby nadzorujące, bo zależy od zewnętrznych dostawców AI. Na poniedziałek proponuje trzy zadania, m.in. sprawdzić, czy AI poleca sklep, uporządkować dane produktów i zlecić agentowi raport o konkurencji. Prezentacja kończy się zaproszeniem na stoisko, demo i checklistę.
Sprzedawaj więcej, nie taniej – strategie wzrostu na Allegro
Paweł Gorczyński / CEO Prezes Zarządu Pryzmat Media · Pryzmat Media
Warsztaty Pawła Gorczyńskiego, prezesa agencji Pryzmat Media, dotyczą tego, jak zwiększać sprzedaż na Allegro bez obniżania cen. Prelegent opisuje „trzecią drogę" obok dwóch typowych postaw sprzedawców: obniżania cen albo kopiowania ruchów konkurencji. Twierdzi, że ta droga jest najtrudniejsza i rzadko realizowana, choć sprzedawcy znają jej elementy. Opiera się na doświadczeniu agencji, która według niego obsługuje setki klientów. Nie pokazuje jednak pełnych danych źródłowych. Na początku przedstawia też swoją agencję i jej narzędzia (AdsPro, Pozycjomat), a na końcu zachęca do przetestowania współpracy. Pierwsza część dotyczy zwiększania wartości koszyka. Prelegent mówi o zestawach, zwłaszcza elastycznych, które powinny być „przydatne", a nie tworzone dla samego zestawu. Podaje przykłady dodatków: kable samochodowe do telefonu albo własna marka dołożona do innego produktu, żeby zyskać ekspozycję. Omawia też up-selling (tańszy wariant bez dodatków obok droższego pełnego kompletu) oraz „gratis" w tytule. Twierdzi, że jest to dozwolone, a gratis nie musi być fizyczny (np. konsultacja czy instrukcja). Są to jego opinie i doświadczenia, a w sprawie reguł Allegro powołuje się na własną interpretację. Druga część jest analityczna. Prelegent proponuje liczyć współczynniki z raportów: transakcje do dodań do koszyka oraz dodania do ulubionych do transakcji. Według niego wartość poniżej 30% sygnalizuje problem, a przykład z butami BHP w rozmiarze 36 miał pokazać, że niski współczynnik wynikał z oferty, nie z ceny. Wskazuje też, jak sprawdzić, czy klienci czekają na obniżkę. Podaje przykład klienta z ok. 240 tys. aukcji, u którego podniesiono około 22 tys. cen o 15%, a sprzedaż się utrzymała. Trzecia część to praktyczne czynniki poza ceną: miniatura, tytuł, parametry, gwarancja i dłuższy czas na zwrot, oceny produktów, odpowiedzi na negatywne opinie, automatyczne przypomnienia o niedokończonej płatności (ustawiane przez prelegenta na 2 i 4 dni), darmowa najmniej używana forma dostawy oraz późna godzina graniczna wysyłki. Zaleca ostrożność z nadmiarem fraz kluczowych i zachęca do testów oraz analizy CTR. Całość podsumowuje zasadą „poznaj, polub, zaufaj, kup" i tezą, że Allegro to system naczyń połączonych, więc zmiany trzeba oceniać łącznie.
10 automatyzacji, które musisz mieć w swoim e-commerce
Mike Korba / CCO & Co-Founder · User.com
Prezentacja przedstawia 10+ automatyzacji marketingowych dla e-commerce uporządkowanych według ścieżki klienta: świadomość (newsletter pop-up, exit-intent popup, double opt-in, mail powitalny, pre-subskrypcja), rozważanie/decyzja (baner z bestsellerami jako social proof, flash promo z personalizowanym kodem rabatowym, dynamiczny email z artykułami z bloga), zakup/konwersja (ratowanie porzuconego koszyka z „wkładką", ratowanie porzuconego wyszukiwania, upsell pop-up po dodaniu do koszyka), retencja (ankieta 30 dni po zakupie, kampanie replenishment, kupon po pierwszym zakupie z limitem czasu, kampania urodzinowa) oraz dedykowane scenariusze e-commerce (omnichannel ratowanie koszyków email/sms/on-site, ramki rekomendacji produktowych, zgrywalizowany program lojalnościowy z poziomami). Każdy use case opisany jest w tym samym formacie: cel procesu, szczegółowy scenariusz, wymagania techniczne (najczęściej: implementacja User.com, GTM, zdarzenia produktowe, feed produktowy, domena e-mail/SMTP), oraz możliwe kolejne kroki. Rama koncepcyjna prezentacji to „krzywa dojrzałości personalizacji" z wartościami benchmarków: kampanie masowe (OR ~15%, CTR ~2%), dynamiczne pola (OR ~25%, CTR ~4%), kampanie triggerowane (OR ~30%, CTR ~8–12%), segmentacja behawioralna (OR ~40%, CTR ~12%), omnikanałowa komunikacja, personalizacja predykcyjna. Prelegent: Mike Korba, CCO & Co-Founder User.com (Warszawa). Kontekst firmowy: User.com jako CDP + kreator automatyzacji no-code + CDXP, część grupy Positive (49 mln € przychodów 2024, 32 000 klientów w 90 krajach, 350 pracowników, 24 lata doświadczenia, lokalizacje m.in. Sarbacane/Hem, rapidmail, Mailingwork, 4DEM, Signitic, noCRM). Druga część prezentacji to zapowiedź UMA (User Marketing Assistant) — agenta AI w User.com. Obecne funkcje: odpowiadanie na pytania produktowe, rozumienie danych klienta, działanie bezpośrednio w aplikacji. Roadmap: segmenty na życzenie (listopad 2025), inteligentne kampanie (grudzień 2025), doradca automatyzacji, oficjalne wdrożenie 2026. Oferta dla uczestników konferencji: 6 miesięcy UMA za darmo, ograniczone do 17 miejsc z Polski (2 w listopadzie, 5 w grudniu, 10 w styczniu), warunek — zostać klientem User.com do końca listopada. Format: warsztat praktyczny z konkretnymi scenariuszami use case, skierowany do osób chcących przejść od „mamy newsletter" do zautomatyzowanego e-commerce bez zespołu IT.