Rosnąca złożoność ekosystemu digital sprawia, że e-commerce stale stoi przed kolejnymi wyzwaniami. Konkurencja nie śpi, odbiorcy karmieni są coraz większą liczbą reklam, zmianie ulegają nawyki zakupowe klientów, a to wszystko sprawia, że proste modele retargetingu i pozyskiwania ruchu mogą nie wystarczać.
Mimo, że marki posiadają ogromne zasoby informacji o swoich klientach, często pozostają one rozproszone w osobnych systemach. Nawet te najbardziej szczegółowe dane stanowią jedynie pasywny zasób. Kto w takim razie może zbudować dziś przewagę rynkową? Są to przede wszystkim organizacje, które potrafią wyciągać jakościowe wnioski z danych i działać w oparciu o nie w czasie rzeczywistym.
Od dostawcy kodu do doradcy biznesowego
Wraz ze zmianami zachodzącymi w ekosystemie digital, rosną oczekiwania marek wobec partnerów technologicznych. Niewystarczający jest już model oparty wyłącznie na byciu dostawcą przekazującym wybrany typ kampanii czy udostępniającym algorytmy i oprogramowania. Dzisiejszy rynek wymaga roli doradcy biznesowego, budowania strategicznej relacji opartej na głębokim zrozumieniu celów klienta, elastyczności i gotowości do szycia rozwiązań na miarę. Marki szukają kogoś, kto pomoże im zidentyfikować niszowe szanse rynkowe, wskaże obszary do optymalizacji i wesprze budowanie długofalowej wartości.
– Współczesny marketing wymaga od partnerów technologicznych wyjścia daleko poza schemat czysto dostawczego wykonawcy retargetingu. Istotne staje się pełnienie roli doradcy biznesowego, który potrafi nie tylko zinterpretować skomplikowane strumienie danych, ale też wdrożyć dedykowane innowacje techniczne wspierające realne cele marki. Sukces buduje się dziś na zaufaniu, elastyczności i wspólnym podejściu do rozwiązywania problemów biznesowych klienta – podkreśla Wojciech Głowacki, CSO – Member of the Management Board w RTB House.
Doradztwo partnerów technologicznych okazuje się szczególnie ważne w obszarze, który obecnie najbardziej spędza sen z powiek marketerom – w zarządzaniu własnymi zasobami informacyjnymi.
Wykorzystując dane z systemu CRM, wpływasz na decyzje zakupowe klientów
Dane z systemu CRM to obecnie bez wątpienia niezwykle skuteczne narzędzie służące kształtowaniu decyzji zakupowych konsumentów. Chodzi o to, by nie ograniczać się do biernej analityki, ale wykorzystać każdy punkt kontaktu na ścieżce zakupowej klientów.
Aby to osiągnąć, dane pochodzące z e-commerce, aplikacji mobilnej oraz sklepów stacjonarnych nie mogą funkcjonować w odseparowanych systemach. Pełną kontrolę nad procesem sprzedażowym da jedynie odpowiednia technologia, która pozwoli na identyfikację tego samego użytkownika zarówno w środowisku online (web/app), jak i offline (sklepy stacjonarne) – łącząc je w czasie rzeczywistym i pozwalając serwować precyzyjnie dobrane komunikaty.
Jak integracja danych może napędzać wyniki. Case study RTB House x Reserved
Marki, które chcą długofalowo skalować swoje wyniki biznesowe potrzebują wsparcia partnera technologicznego. Dobrym przykładem jest współpraca Reserved z RTB House i ich wspólne działania, realizowane od ponad dekady na 20 rynkach.
Oba zespoły regularnie poszukują nowych obszarów do innowacji i optymalizacji wyników. Dzięki wspólnej analizie zwrócono uwagę na istotny, niedoceniony kontekst – zakupy i interakcje, jakich klienci Reserved dokonują bezpośrednio w sklepach stacjonarnych. Chodzi między innym o identyfikację użytkownika poprzez zeskanowanie karty klienta w aplikacji mobilnej podczas płatności przy kasie.
Dzięki tej analizie sformułowano hipotezę, która brzmiała: czy zasilenie algorytmów retargetingowych danymi CRM pochodzącymi z transakcji w sklepach stacjonarnych jeszcze bardziej wzmocni personalizację i zwiększy liczbę konwersji w kanale cyfrowym?
Aby to sprawdzić, zespół RTB House wdrożył rozwiązanie wymagające integracji dotychczas odseparowanych środowisk: danych o zachowaniach użytkowników w serwisie internetowym, aplikacji mobilnej, systemach CRM oraz informacji o zakupach realizowanych w sklepach stacjonarnych. Dzięki temu algorytmy Deep Learning mogły wykorzystywać sygnały z wszystkich kanałów w czasie rzeczywistym i identyfikować tego samego użytkownika na różnych etapach ścieżki zakupowej. W efekcie powstał pełny obraz międzykanałowej aktywności każdego klienta.
Projekt wymagał koordynacji pomiędzy oboma zespołami technicznymi, zaawansowanego mapowania danych oraz połączenia standardowo dostępnych danych transakcyjnych z danymi pochodzącymi z kanałów offline. Integracja pokazała wcześniej niewidoczne wzorce zachowań klientów:
- użytkowników przeglądających produkty online, ale kupujących w sklepie,
- osoby, które szukają informacji w sklepach stacjonarnych przed zakupem online,
- a także klientów gotowych na kolejny zakup w oparciu o ich historię transakcji offline.
Jak zmieniły się wyniki biznesowe
Efekty testów tego podejścia w jego pierwszym pełnym miesiącu (grudzień 2025 r.) funkcjonowania jednoznacznie potwierdziły, że zintegrowania danych pochodzących ze sklepów stacjonarnych miało pozytywny wpływ na efektywność działań digitalowych:
- 2,3x więcej konwersji wygenerowali użytkownicy, których profil zasilano danymi z obu środowisk (w porównaniu do osób rozpoznanych wyłącznie w kanale online),
- 2,1x więcej sesji odnotowano w grupie o pełnym profilu danych,
- +22% wyższy współczynnik konwersji z sesji wykazano w grupie z połączonymi punktami styku.
Testy pokazały, że siła optymalizacji leży przede wszystkim w samych algorytmach Deep Learning, które skutecznie przetwarzają każdy rodzaj sygnału zakupowego – zarówno z e-commerce, jak i ze sklepów stacjonarnych. Dane z CRM działają tu jak dodatkowa warstwa informacji: uzupełniają obraz zachowań konsumentów i wzmacniają i tak wysoką efektywność kampanii.
Sukces projektu skłonił Reserved do rozszerzenia tego modelu na kolejne rynki zagraniczne (m.in. Czechy, Rumunię i Niemcy).
Przyszłość należy do elastycznych i zintegrowanych
To tylko jeden z wielu przykładów udanych współprac z partnerami technologicznymi. Na jego podstawie klaruje się przesłanie dla całej branży e-commerce i marketingu cyfrowego:
- Po pierwsze, synergia danych to wyższa efektywność. Zamknięcie analityki wyłącznie w granicach serwisu www lub aplikacji ogranicza potencjał algorytmów. Łączenie różnorodnych strumieni danych pozwala jeszcze lepiej zrozumieć intencje zakupowe konsumentów.
- Po drugie, technologia wymaga partnerskiego podejścia. Niestandardowe wdrożenia i przełamywanie barier technologicznych są możliwe tylko w warunkach otwartej komunikacji, zaufania oraz gotowości obu stron do dzielenia się wiedzą.
- Po trzecie, podejście data-driven to proces, nie jednorazowy projekt. Wygranymi będą te marki, które traktują analitykę jako ciągłe poszukiwanie przewag i nie boją się stawiać przed swoimi partnerami technologicznymi ambitnych wyzwań.
Artykuł sponsorowany powstały we współpracy z RTB House.