W e-commerce nie sprzedajesz "wszystkim". Próba dotarcia do każdego konsumenta jednocześnie jest najszybszą drogą do przepalenia budżetu i utraty relewantności.

Paradoksalnie, im bardziej zawęzisz grupę docelową, tym skuteczniej możesz skalować sprzedaż. Problem polega na tym, że większość sklepów opiera swoje profile klientów na płytkich danych demograficznych, ignorując kluczowy czynnik: intencję.

Wiedza o tym, że Twój klient to "mężczyzna, 35-45 lat, z dużego miasta", nie mówi absolutnie nic o tym, dlaczego wybrał Twój sklep, a nie konkurencji.

Nie wyjaśnia, dlaczego porzucił koszyk ani jakiego doświadczenia (UX) oczekuje na ścieżce zakupowej. Tymczasem personalizacja oparta na głębokim zrozumieniu odbiorcy przestaje być opcją, a staje się rynkowym standardem. Klienci jej oczekują, a algorytmy ją nagradzają.

Segmentacja to konieczność

Rynek nie toleruje już generycznych komunikatów. Personalizacja ma bezpośredni wpływ na wyniki finansowe. Nie chodzi tylko o wstawienie imienia klienta w e-mailu. Chodzi o dostarczanie odpowiedniej oferty, w odpowiednim kanale, w momencie, gdy klient jest gotowy do zakupu.

Badania potwierdzają ten trend. Aż 81% klientów preferuje firmy oferujące spersonalizowane doświadczenia. Co więcej, to przekłada się na konkretne decyzje zakupowe.

57% konsumentów twierdzi, że wyda więcej w sklepie marki, która oferuje spersonalizowane doświadczenia.

– Źródło: https://www.shopify.com/enterprise/blog/personalization-trends

Ignorowanie tych oczekiwań to realne ryzyko biznesowe. Jeśli Twój sklep traktuje wszystkich klientów tak samo, konkurencja, która lepiej rozumie ich potrzeby, z łatwością przejmie Twój ruch.

Dane twarde: Co robi klient

Pierwszym filarem profilowania są dane ilościowe (quantitative data). To mierzalne, obiektywne fakty dotyczące zachowań użytkowników w Twoim sklepie. Są to fundamenty, które pozwalają zidentyfikować wzorce i trendy na dużą skalę.

Gdzie szukać tych danych:

• Analityka (np. Google Analytics 4):

Źródła ruchu: Które kanały (SEO, Google Ads, social media) generują najbardziej wartościowy ruch? Klient z Instagrama prawdopodobnie zachowuje się inaczej niż ten z organicznego wyszukiwania Google.
Ścieżki konwersji: Jakie kroki podejmuje użytkownik przed zakupem? Czy czyta bloga? Czy wraca kilkukrotnie?
Dane demograficzne i technologiczne: Z jakich urządzeń korzysta? (To kluczowe dla optymalizacji UX mobilnego).
Współczynnik odrzuceń i porzuceń koszyka: Na których etapach klienci rezygnują?

• Dane z platformy e-commerce (CRM/Panel sklepu):

Średnia wartość zamówienia (AOV): Ile średnio wydają?
Wartość życiowa klienta (LTV): Jak często wracają i ile wydają w czasie?
Kupowane produkty: Czy kupują produkty komplementarne? Które kategorie są najpopularniejsze?

Te dane pokazują, co się dzieje, ale rzadko wyjaśniają, dlaczego. Wiemy, że 81% polskich konsumentów preferuje dostawę do automatów paczkowych, ale dlaczego jest to dla nich ważniejsze niż kurier? Odpowiedź leży w danych miękkich.

Dane miękkie: Dlaczego kupuje

Dane jakościowe (qualitative data) to informacje "miękkie", które tłumaczą motywacje, frustracje i kontekst podejmowania decyzji. Pozwalają zrozumieć dlaczego zaobserwowane trendy mają miejsce.

Metody pozyskiwania:

• Ankiety i formularze: Pytaj klientów po zakupie, co zadecydowało o wyborze lub (co ważniejsze) pytaj tych, którzy porzucili koszyk, co ich powstrzymało.

• Wywiady z klientami: Kilka dogłębnych rozmów z idealnymi klientami może dać więcej niż tysiące anonimowych ankiet.

• Mapy ciepła i nagrania sesji (Heatmaps/Session Recordings): Narzędzia te wizualizują, gdzie użytkownicy klikają, jak głęboko scrollują i gdzie się gubią. To bezpośredni wgląd w ich frustracje związane z UX Twojego sklepu.

• Analiza zapytań do BOK: Jakie problemy powtarzają się najczęściej? O co pytają klienci przed zakupem? To kopalnia wiedzy o brakujących informacjach na stronie.

Połączenie danych twardych i miękkich pozwala stworzyć realny, użyteczny profil. Przykładowo: dane twarde mówią: "Wysoki współczynnik porzuceń koszyka na etapie wyboru dostawy". Dane miękkie (z ankiety) wyjaśniają: "Klienci rezygnują, bo nie oferujesz dostawy do ich ulubionego automatu paczkowego".

Model Jobs-to-be-Done

Tradycyjne persony często skupiają się na demografii ("Anna, 30 lat, lubi jogę"). Nowoczesne podejście, "Jobs-to-be-Done" (JTBD), pyta o coś innego: "Jaką pracę (problem) klient próbuje załatwić, zatrudniając (kupując) Twój produkt?".

Ludzie nie kupują wiertarki, bo chcą mieć wiertarkę. Kupują ją, bo chcą mieć dziurę w ścianie.

Teoria JTBD zakłada, że zamiast kupować produkty, ludzie „zatrudniają” je do wykonania zadania.

– Źródło: https://www.hotjar.com/ecommerce/jtbd/

W e-commerce oznacza to zrozumienie kontekstu zakupu. Klient kupujący drogie słuchawki z redukcją szumów może "zatrudniać" je do różnych zadań:

• Zadanie A (Funkcjonalne): "Potrzebuję się skupić podczas pracy w głośnym biurze".

• Zadanie B (Emocjonalne): "Chcę zrelaksować się w pociągu, słuchając muzyki bez zakłóceń".

• Zadanie C (Społeczne): "Chcę wyglądać jak profesjonalista na spotkaniach online".

Każde z tych "zadań" wymaga innego komunikatu marketingowego, innych argumentów sprzedażowych i podkreślenia innych cech produktu na karcie produktu.

Persona a technologia

Posiadanie precyzyjnych profili klientów to fundament do efektywnego wykorzystania nowoczesnych technologii w e-commerce. Bez nich automatyzacja i sztuczna inteligencja działają "na ślepo".

• UX/UI: Projektujesz interfejs dla konkretnego użytkownika. Czy Twój idealny klient potrzebuje zaawansowanych filtrów, czy prostego, szybkiego zakupu jednym kliknięciem? Persona odpowie na to pytanie.

• Automatyzacja marketingu: Zamiast wysyłać ten sam newsletter do wszystkich, możesz segmentować bazę na podstawie profili (np. klienci "oszczędni" vs "premium") i automatycznie wysyłać im dopasowane oferty.

• Sztuczna Inteligencja (AI): Nowoczesne platformy e-commerce wykorzystują AI do analizy danych behawioralnych w czasie rzeczywistym.

Wykorzystanie personalizacji opartej na sztucznej inteligencji, która może na przykład oferować predykcyjne rekomendacje, zwiększyło średni przychód na użytkownika o 166%.

– Źródło: https://emarsys.com/learn/blog/e-commerce-personalization-trends/

Taki poziom personalizacji jest możliwy tylko wtedy, gdy systemy AI są "karmione" dobrymi danymi wejściowymi, czyli precyzyjnie zdefiniowanymi segmentami i profilami klientów.

FAQ - Najczęstsze pytania

1. Czym różni się persona od profilu idealnego klienta (ICP)?

Profil Idealnego Klienta (ICP) jest często używany w B2B i skupia się na charakterystyce firmy (wielkość, branża, przychody). Persona (częściej używana w B2C lub D2C) to pół-fikcyjna reprezentacja konkretnej osoby w ramach ICP, uwzględniająca jej psychografię, motywacje i frustracje. W e-commerce często używa się tych pojęć zamiennie, ale persona jest głębsza i bardziej behawioralna.

2. Ile person powinienem stworzyć dla mojego sklepu?

Mniej znaczy więcej. Zazwyczaj wystarczy zacząć od 1-3 kluczowych segmentów, które generują większość przychodów lub mają największy potencjał wzrostu. Tworzenie dziesięciu person, których nikt nie używa, mija się z celem.

3. Skąd mam brać dane, jeśli dopiero zaczynam i nie mam klientów?

To tzw. "problem zimnego startu". W takiej sytuacji skup się na analizie konkurencji (jak oni komunikują?), badaniu grup na Facebooku i forów (jakie problemy zgłaszają Twoi potencjalni klienci?) oraz na płatnych ankietach skierowanych do szerokiej, ale wstępnie sprofilowanej grupy. Pierwsze profile będą oparte na hipotezach, które zweryfikujesz, gdy pojawią się pierwsi klienci.

4. Czy tworzenie person nie jest zbyt trudne dla małego sklepu?

Jest trudniejsze niż nietworzenie, ale jest też kluczowe dla przetrwania. Nawet prosta analiza danych z Google Analytics i kilka rozmów z klientami da Ci ogromną przewagę. Wdrożenie tego nie musi być skomplikowane; wyzwaniem jest systematyczność.

Słownik pojęć

AOV (Average Order Value): Średnia wartość koszyka/zamówienia. Kluczowy wskaźnik rentowności sklepu.

Dane ilościowe (Quantitative): Mierzalne dane liczbowe (np. "15% konwersji"). Odpowiadają na pytanie "Co?".

Dane jakościowe (Qualitative): Dane opisowe, oparte na opiniach i obserwacjach (np. "Klient jest zdezorientowany..."). Odpowiadają na pytanie "Dlaczego?".

Jobs-to-be-Done (JTBD): Metodologia skupiona na zrozumieniu zadania lub problemu, który klient próbuje rozwiązać za pomocą produktu.

LTV (Lifetime Value): Wartość życiowa klienta; łączny przychód, jaki klient wygeneruje dla sklepu przez cały okres bycia klientem.

Omnichannel: Strategia sprzedaży wielokanałowej, która zakłada spójne doświadczenie klienta niezależnie od punktu styku (sklep online, aplikacja mobilna, media społecznościowe, sklep fizyczny).

UX (User Experience): Całokształt doświadczeń użytkownika podczas interakcji z produktem, w tym przypadku ze sklepem internetowym.

Podsumowanie

Wiedza o kliencie to najcenniejszy zasób, jaki posiada sklep internetowy.

W e-commerce opartym na danych nie ma miejsca na domysły. Skuteczna sprzedaż nie polega na "zgadywaniu", czego chcą klienci, ale na systematycznej analizie ich zachowań (dane twarde) i motywacji (dane miękkie).

Tworzenie profili odbiorców to proces ciągły, a nie jednorazowy projekt. Klienci się zmieniają, trendy ewoluują, a technologia daje nowe możliwości.

Sklepy, które inwestują w głębokie zrozumienie swoich odbiorców – wykraczające poza suchą demografię – będą w stanie nie tylko efektywniej zarządzać budżetem marketingowym, ale także budować lojalność i projektować doświadczenia zakupowe, które realnie rozwiązują problemy klientów.

Źródła

Raport „E-commerce w Polsce 2024”, Gemius: https://gemius.com/documents/66/RAPORT_E-COMMERCE_2024.pdf

"The Future of Personalization Is Here: Trends to Look Out for in 2025", Shopify: https://www.shopify.com/enterprise/blog/personalization-trends

"2025 Trends in E-Commerce Personalization", SAP Emarsys: https://emarsys.com/learn/blog/e-commerce-personalization-trends/

"5 ways to increase ecommerce sales using the JTBD framework", Hotjar: https://www.hotjar.com/ecommerce/jtbd/

"50+ E-commerce Personalization Statistics & Trends (2025)", WiserNotify: https://wisernotify.com/blog/ecommerce-personalization-stats/