AI i aplikacje cashback zgarniają budżety reklamowe e-commerce

17 września 2026 r.

Budżety marketingowe w handlu internetowym zaczynają przesuwać się z klasycznej reklamy cyfrowej do narzędzi działających znacznie bliżej decyzji zakupowej klienta. Według badania Northwestern University i firmy Minty 63 proc. dodatkowych środków marketingowych planowanych przez firmy z sektora e-commerce ma trafić do narzędzi zakupowych wykorzystujących sztuczną inteligencję oraz aplikacji oferujących cashback i inne mechanizmy oszczędzania. Badanie objęło 150 osób odpowiedzialnych za decyzje marketingowe.

Zmiana jest szczególnie widoczna w przypadku aplikacji cashback, czyli usług zwracających klientowi część wartości zakupu po dokonaniu transakcji, oraz aplikacji pomagających znaleźć rabaty i tańsze oferty. Ich udział w budżetach badanych firm ma wzrosnąć z 18 do 30 proc. Jednocześnie dwie trzecie respondentów wskazuje AI jako najważniejszą bramę prowadzącą klienta do marki lub sprzedawcy w kolejnym roku. Ponad połowa tej grupy łączy wykorzystanie sztucznej inteligencji z aplikacjami pomagającymi klientom oszczędzać.

Dane pokazują zmianę sposobu myślenia o pozyskiwaniu ruchu. Sprzedawca nie konkuruje już wyłącznie o kliknięcie reklamy w wyszukiwarce, serwisie społecznościowym czy marketplace. Coraz częściej musi znaleźć się w zestawie ofert, które cyfrowy asystent uzna za odpowiednie pod względem ceny, dostępności, warunków dostawy lub możliwego rabatu.

AI staje się nową bramą do wyszukiwania produktów i ofert

Rozwój zakupów wspomaganych przez sztuczną inteligencję zmienia moment, w którym klient styka się ze sklepem. Tradycyjny model zakładał, że konsument wpisuje nazwę produktu w wyszukiwarce albo na marketplace, przegląda reklamy i wyniki wyszukiwania, porównuje kilka ofert i samodzielnie przechodzi do sklepu. Asystent AI może wykonać znaczną część tego procesu przed pierwszą wizytą użytkownika na stronie sprzedawcy.

Klient może poprosić system o znalezienie konkretnego produktu w określonym budżecie, porównanie kilku modeli albo wyszukanie najkorzystniejszej oferty uwzględniającej rabat. Jeżeli do tego procesu zostaną dołączone dane z aplikacji cashback i programów oszczędnościowych, nominalna cena widoczna w sklepie przestaje być jedynym parametrem finansowym. Oferta za 100 euro z 10-procentowym cashbackiem może zostać oceniona inaczej niż konkurencyjna oferta za 95 euro bez dodatkowej korzyści, choć ostateczny wynik zależy również od kosztu dostawy, zasad zwrotu oraz warunków konkretnego programu.

Badanie Northwestern University i Minty wskazuje, że marketerzy przygotowują się właśnie na taki model ścieżki zakupowej. Z każdego dodatkowego dolara przeznaczanego na marketing 63 centy ma trafiać łącznie do narzędzi zakupowych wykorzystujących AI oraz aplikacji cashback i oszczędnościowych. Nie jest to udział całkowitego budżetu marketingowego, lecz sposób rozdysponowania dodatkowych środków, dlatego tych wartości nie można interpretować jako informacji, że klasyczna reklama cyfrowa nagle traci 63 proc. wszystkich wydatków.

Różnica jest istotna także z punktu widzenia polskiego sklepu planującego budżet na ekspansję zagraniczną. Kampania Google Ads lub reklama na marketplace nadal może generować rentowne zamówienia. Nowe środki są jednak coraz częściej kierowane do kanałów, które przechwytują klienta w chwili porównywania ofert i podejmowania decyzji.

Cashback i aplikacje oszczędnościowe przejmują większą część budżetów

Planowany wzrost udziału aplikacji cashback i oszczędnościowych z 18 do 30 proc. pokazuje, jak duże znaczenie zyskuje marketing rozliczany bliżej transakcji. Dla sprzedawcy różnica wobec klasycznej kampanii reklamowej jest zasadnicza. Reklama może sprowadzić użytkownika do sklepu, ale nie gwarantuje zamówienia. Cashback jest natomiast elementem ekonomii konkretnej transakcji, ponieważ klient otrzymuje finansową zachętę do wyboru określonego sklepu lub oferty.

Takie rozwiązanie może zwiększać atrakcyjność produktu bez bezpośredniego obniżania ceny widocznej dla wszystkich klientów. Nie oznacza jednak darmowej sprzedaży. Koszt pozyskania zamówienia może obejmować prowizję partnera afiliacyjnego, koszt finansowania cashbacku, rabat, wydatki reklamowe oraz obsługę programu. Przy sprzedaży produktów o niskiej marży kilka dodatkowych punktów procentowych kosztu pozyskania klienta może zdecydować o rentowności transakcji.

Przykładowo polski sklep sprzedający elektronikę w Niemczech może oferować produkt za 300 euro przy marży handlowej wynoszącej kilkanaście procent. Dołączenie do programu zapewniającego klientowi kilka procent zwrotu może poprawić konkurencyjność oferty w porównywarkach i narzędziach zakupowych, ale część marży zostanie przeznaczona na finansowanie tego kanału. Jeżeli zamówienie zakończy się dodatkowo zwrotem towaru, sprzedawca musi uwzględnić koszty transportu, obsługi magazynowej, ponownej kontroli produktu oraz ewentualnego spadku jego wartości.

Dlatego wskaźnik ROAS, czyli przychód przypadający na każdą jednostkę wydatku reklamowego, nie wystarcza do oceny takich kampanii. Sprzedawca potrzebuje danych o marży po uwzględnieniu kosztu pozyskania zamówienia, płatności, logistyki i zwrotów. Kanał generujący dużą sprzedaż może pozostawać nierentowny, jeżeli jednocześnie wymaga wysokiego cashbacku i przyciąga klientów o ponadprzeciętnej skłonności do zwrotów.

Polski sprzedawca może zapłacić za widoczność w zupełnie innym miejscu niż dziś

Zmiana zachowania klientów będzie szczególnie odczuwalna w sprzedaży cross-border, gdzie liczba parametrów porównywanych przed zakupem jest większa. Polski sklep wchodzący na rynek niemiecki konkuruje nie tylko ceną produktu. Klient bierze pod uwagę koszt i termin dostawy, dostępne metody płatności, zasady zwrotu, wiarygodność sprzedawcy oraz dostępność obsługi w języku niemieckim. Asystent zakupowy może zebrać część tych informacji bez konieczności samodzielnego odwiedzania przez konsumenta kilkunastu sklepów.

Wyobraźmy sobie polską markę wyposażenia domu prowadzącą własny sklep w Niemczech. Jeżeli klient zapyta asystenta AI o produkt do 80 euro z szybką dostawą i możliwością uzyskania rabatu, widoczność oferty będzie zależała od tego, czy system potrafi poprawnie odczytać cenę, wariant produktu, dostępność, koszty przesyłki i informacje o promocji. Sam atrakcyjny baner reklamowy na stronie sklepu nie pomaga na etapie, na którym algorytm dopiero wybiera produkty do przedstawienia użytkownikowi.

W przypadku marketplace mechanizm wygląda inaczej, ale presja cenowa pozostaje podobna. Oferta na platformie może konkurować z własnym sklepem marki, innymi sprzedawcami tego samego produktu oraz ofertami znalezionymi przez zewnętrzne narzędzia zakupowe. Jeżeli klient rozpoczyna poszukiwanie poza marketplace i trafia na platformę dopiero po porównaniu cen, znaczenie ma cała wartość oferty: cena produktu, koszt dostawy, termin realizacji oraz dostępne korzyści finansowe.

Dla zespołów e-commerce pojawia się przy tym problem techniczny. Dane o cenach, stanach magazynowych i promocjach często pochodzą z kilku systemów: ERP, czyli systemu zarządzającego m.in. sprzedażą, magazynem i finansami przedsiębiorstwa, platformy sklepowej, systemu zarządzania informacjami produktowymi oraz integratora marketplace. Niespójność między nimi może sprawić, że zewnętrzne narzędzie pokaże nieaktualną cenę albo produkt, którego nie można już kupić.

Przy zakupach wspomaganych przez AI jakość danych produktowych zaczyna więc wpływać również na marketing. Nazwa produktu, jego parametry, wariant, cena, dostępność i informacje o dostawie muszą być jednoznaczne i aktualne. W sprzedaży zagranicznej dochodzi lokalizacja treści. Automatyczne tłumaczenie polskiego opisu bez dostosowania terminologii do sposobu, w jaki niemiecki klient szuka produktu, może ograniczyć jego widoczność jeszcze przed wejściem użytkownika do sklepu.

Co powinien zrobić sprzedawca z Polski

Pierwszym zadaniem nie powinno być mechaniczne przesunięcie 63 proc. własnego budżetu do AI i cashbacku. Wynik badania opisuje plany 150 ankietowanych decydentów i sposób wykorzystania przez nich dodatkowych środków marketingowych. Nie jest gotową proporcją budżetową dla każdego sklepu.

Znacznie bardziej użyteczne będzie rozdzielenie kosztów według rzeczywistego wpływu poszczególnych kanałów na zamówienie. Sprzedawca powinien wiedzieć, ile kosztuje transakcja pozyskana przez reklamę, afiliację, cashback, marketplace oraz ruch bezpłatny, a następnie zestawić ten koszt z marżą i odsetkiem zwrotów. Przy sprzedaży cross-border trzeba doliczyć koszty płatności, przesyłki zagranicznej, obsługi zwrotu i lokalnej obsługi klienta.

Drugi obszar to dane produktowe. Sklep powinien sprawdzić, czy cena, dostępność, warianty, parametry produktu, koszty dostawy i promocje są spójne między stroną internetową, systemami wewnętrznymi oraz kanałami zewnętrznymi. Im większa część wyboru produktu zostanie wykonana przez cyfrowego asystenta przed wejściem klienta do sklepu, tym większe znaczenie będzie miała możliwość jednoznacznego odczytania tych danych.

Trzecim obszarem są testy nowych źródeł sprzedaży. Cashback można uruchamiać dla wybranych kategorii, rynków lub grup produktów i porównywać rentowność z innymi kanałami. Produkty z wysoką marżą i niskim odsetkiem zwrotów pozwalają na większą swobodę niż kategorie, w których marża jest niewielka, a koszt logistyki zwrotnej wysoki.

Zmiana struktury budżetów marketingowych nie sprowadza się więc do zastąpienia jednej platformy reklamowej kolejną. AI może przejąć część pracy, którą dotychczas wykonywał sam konsument: wyszukiwanie, porównanie i selekcję ofert. Aplikacje cashback dodają do tego warstwę finansowej zachęty. Sprzedawca coraz częściej będzie walczył o wybór swojej oferty jeszcze zanim potencjalny klient zobaczy stronę produktu, reklamę lub checkout.