#58 Maksymilian Kobus: Rola dyrektora e-commerce - Flying with Shopify: Expert Insights | E-commerce | Shopify | B2B commerce

Dla tych, którzy nas słuchają, a nie wiedzą, kanał tradycyjny to te drogerie czy sklepy, które są niezrzeszone w jakiejś sieci albo zrzeszone w bardzo małe sieci, takie franczyzowe wręcz. No i one w związku z tym, że ten rynek tradycyjny się kurczy, no próbują wchodzić do Allegro, tworzą sobie małe sklepy. Tak było w pandemii. Gdzie bardzo dużo takich sklepów internetowych popowstawało. Wchodzą w Amazona. No trzeba popatrzeć co tam się dzieje. Czym ci ludzie się kierują w sprzedaży, żeby wiedzieć jak odpowiedzieć albo dlaczego klient e-commerce'owy porzuca mój koszyk. Dlaczego on w ogóle nie przychodzi, widzi reklamę, Klikam, wchodzę i opuszczam ten sklep. I co się dzieje?

I to też wielospółkowe będzie działać. No i od razu wypluwa te dane w postaci zamówienia do klientów. Z drugiej strony jest drugi moduł, moduł sprzedażowy, który przygotowuje oferty indywidualne dla naszych klientów, analizując co klient kupował Ale my generujemy mu lepszą cenę na przykład na te produkty, bo zobaczyliśmy, że spowolniły zakupy z jego strony. Ale też patrzymy czego nie kupował, więc proponujemy mu też specjalną ofertę na ten asortyment. I trzeci moduł to jest moduł Amazon. Który analizuje sprzedaż na danym listingu ze wszystkich ofert, które na nim są i tworzy zatowarowanie na najbliższe 30 albo 90 dni albo 60 w zależności od tego, co chcemy osiągnąć.

I patrzy też, czy w ogóle się towarować, bo nasza cena zakupu jest OK. Czy może się okazać, że moja cena zakupowa jest za wysoka i nie opłaca mi się towarować tego w Amazonie, bo nie zarobię na tym. Będę po kosztach Amazona na ujemnych wartościach. Więc to są takie trzy moduły. Póki co to jest bardziej baza, która zderza dane. Natomiast docelowo chciałbym, żeby ta aplikacja też pokazywała trendy i nie analizowała tylko sprzedaży Z naszej spółki aktualnej, ale też jeżeli zobaczysz, że klient ma dobrą cenę, dobry stok, ale my tego nie mamy zalistowanego, to przeanalizuje i powie kup ten produkt, super cena, możesz mieć na tym fajną marżę, a jest też produktem trendowym na TikToku na przykład, albo sieci, czy w Google jest bardzo dużo zapytań o ten produkt, a mało sprzedaży z Google Shopping na przykład.

Albo spadek sprzedaży, bo mamy niefajne ceny. Tymczasem się okazuje, i tu pewnie parę osób związanych z e-commercem się uśmiechnie i przytaknie, że może mieć wpływ pogoda na to, jaka jest sprzedaż w internecie. I długi weekend majowy chociażby, to wiadomo, że będzie sezon ogórkowy, chyba że będzie padać deszcz. No to możemy liczyć na to, że ta sprzedaż będzie w miarę wysoka. Natomiast jeżeli będzie ładna pogoda, to ta sprzedaż będzie po prostu bardzo niska. Więc taki przykład. Nie pamiętam jakichś takich wiesz, specyficznych przykładów, ale zdarzały się takie przypadki, że... O, ostatni case. Optymalizacja marek, które mamy na przykład na Amazonie.

Według systemu ERP powinienem pozostawić 15 marek, powiedzmy z 80, które sprzedaję na Amazonie, no bo one stanowią pareto. I to po pierwszej marży, czyli cena sprzedaży minus cena zakupu i ile mi tam zysku zostaje. No ale jak wejdziemy głębiej, I zobaczymy, ile zjada nam Amazon. Te dane zupełnie się przeobraziły, ale trzeba też spojrzeć, zadać sobie pytanie, co ja chcę zobaczyć w tych danych. I ja bardzo lubię patrzeć zarówno na sprzedaż ilościową, ale też na sprzedaż wartościową. I taki case na przykładzie kosmetyków.