Mentionsy
Dlaczego search bez danych nie działa (i co z tym zrobić)?
Zapraszamy na drugi odcinek naszego podcastu „E-commerce w pudełku”. W dzisiejszym odcinku porozmawiamy o tym, jak dane i ich uporządkowanie przez systemy PIM wpływają na jakość wyszukiwania w e-commerce. Z rozmowy Marty Kwiatkowskiej z Kamilem Niedziewiczem dowiecie się m.in jak uporządkowane dane przekładają się bezpośrednio na konwersję i dlaczego PIM staje się dziś fundamentem skalowalnego e-commerce. Usłyszycie też, jak połączenie PIM i wyszukiwania realnie odciąża zespoły, skraca procesy i poprawia jakość doświadczeń klientów.
Rozdziały (12)
Marta przedstawia Kamil Niedziewicza z Ergonote, który opisuje swoją rolę i funkcje PIM (Product Information Management).
Kamil Niedziewicz wyjaśnia, co to jest PIM i jak pomaga w zarządzaniu danymi produktowymi. Podkreśla znaczenie danych dla wyszukiwarki i rekomendacji.
Kamil Niedziewicz opisuje problemy związane z brakiem odpowiednich danych w wyszukiwaniu produktów i wskazuje na potrzebę systemu PIM do zarządzania danymi.
Kamil Niedziewicz omawia kryteria gotowości firmy do wdrożenia PIM, takie jak stopień wypełnienia danych i zrozumienie procesu zarządzania danymi produktowymi.
Kamil Niedziewicz omawia problemy związane z zarządzaniem danymi w firmie, takie jak wielość Exceli i brak integracji między działami. Podkreśla korzyści z PIM, takie jak zwiększenie jakości danych i automatyzacja procesów.
Rozmowa o skalowaniu i implementacji PIM w firmach, z podkreśleniem, że PIM jest dla firm gotowych do zmian, nie tylko dużych marek.
Analiza, kto najbardziej odczuje zmiany w organizacji, z podkreśleniem wpływu na dział marketingu i kontrolę.
Diskussja na temat najważniejszych pól danych sprzedażowych, z podkreśleniem, że nie da się ich zredukować do kilku.
Opis funkcji AI w PIMie, jego korzyści oraz ograniczenia, z przykładami zastosowań.
Rozmowa koncentruje się na przykładach usprawnień technologicznych dzięki systemowi PIM, skalowalności produktów i roli UX w zarządzaniu danymi.
Rozmowa na temat znaczenia danych dla doświadczenia użytkownika i potrzeby UX designerów z wiedzą o danych. Przykłady nieudanych wdrożeń PIM i konsekwencji niewłaściwego użycia systemu.
Porady na temat analizy procesu przed wdrożeniem PIM, znalezienia odpowiedniego momentu do wdrożenia oraz korzyści płynące z użycia systemu w odpowiednim czasie.
Szukaj w treści odcinka
Ja taką CSV-kę bez najmniejszego problemu jestem w stanie bardzo szybko wrzucić, czy do swojego Pima, czy na swój sklep internetowy i prawie natychmiastowo zacząć sprzedawać dane produkty.
Więc tutaj, jeżeli chodzi o skalowalność, jeżeli mówimy o takim sklepie właśnie jak Sportofino, gdzie z tych produktów jest naprawdę, naprawdę dużo, jest dużo różnych, jest ogrom też kategorii, to praca bez Pima jest potężnym wyzwaniem.
Ja nie wyobrażam sobie, ile tam gdzieś musiało być ludzi, jak te dane musiały być wcześniej gdzieś tam poukładane, jak w ogóle wyglądała praca na tych danych, bo w tym momencie, jeżeli oni mają zaimplementowanego Pima, to mają, wiadomo, wszystkie mają poukładane, mają stworzone konkretne model danych pod daną kategorię, więc onboarding, wprowadzenie nowych produktów do sprzedaży, to jest dla nich o wiele szybsze.
mieli wdrożonego jakiegoś Pima i potrzebują teraz zmigrować, bo np.
Inną kwestią jest to, jeżeli firma właśnie nie wdroży Pima całościowo.
Bardzo często pojawiają się takie sytuacje, że ktoś wdraża Pima, bo ja gdzieś usłyszałem, że konkurencja ma, to my też musimy mieć.
A się okazuje, że inne działy, które też mogłyby z tego Pima korzystać, tego nie korzystają.
Albo właśnie sama kwestia, że ktoś stwierdził, że sam sobie wdrożył Pima, bo poczytał, czy obejrzał jakiś filmik na YouTubie.
Z pójścia, że tak powiem, z uporządkowania bałaganu, zrobiło się u klienta coś takiego, że mieli tych danych aż zbyt dużo i ilość danych była po prostu tak przytłaczająca, że ludzie pracowali wolniej i zamiast pracować wydajnie, to im po prostu wdrożenie Pima to utrudniło.
To to już nam pokazuje, że to może być ten moment, gdzie tego Pima trzeba wdrożyć.
Ostatnie odcinki
-
AI Act w e-commerce: kto ponosi ryzyko błędów AI?
25.03.2026 15:29
-
AI jako silnik e-commerce. B2B, B2C i sprzedaż ...
23.02.2026 14:28
-
Czy sklepy potrzebują własnych doradców AI?
20.01.2026 14:38
-
Dlaczego search bez danych nie działa (i co z t...
19.11.2025 12:44
-
Jak wyszukiwarka zwiększa przychody e-commerce?
07.10.2025 11:19