Europejski e-commerce rośnie mimo słabszego popytu
24.06.2026
Europejski handel internetowy pozostaje na ścieżce wzrostu mimo słabszego klimatu konsumenckiego, ale sama wartość rynku nie pokazuje pełnego obrazu. McKinsey w raporcie „Europe’s new e-commerce agenda: How AI is resetting growth and competition” szacuje, że e-commerce w pięciu największych europejskich rynkach, czyli w Niemczech, Wielkiej Brytanii, Hiszpanii, Włoszech i Francji, będzie rósł o około 6 proc. rocznie i do 2029 roku może osiągnąć łączną wartość około 600 mld euro. Forrester, w osobnej prognozie dla tych samych pięciu gospodarek, przewiduje wzrost sprzedaży internetowej z 389 mld euro w 2024 roku do 565 mld euro w 2029 roku, przy średniorocznym tempie 7,8 proc.
Ten wzrost nie znosi presji cenowej. Dane NIQ Einzelhandelskaufkraft Europa, czyli badania siły nabywczej przeznaczanej na wydatki w handlu detalicznym, pokazują Europę jako rynek wielu prędkości. Niemcy pozostają ogromnym rynkiem e-commerce, ale z wynikiem 6 226 euro na mieszkańca w handlu detalicznym znajdują się około 7 proc. poniżej średniej dla 25 analizowanych państw. Polska z wynikiem 4 939 euro pozostaje wyraźnie za rynkami zachodnimi, chociaż krajowy e-commerce jest operacyjnie coraz dojrzalszy.
Dla polskich sprzedawców różnica między skalą rynku a siłą nabywczą klienta ma znaczenie praktyczne. Duży rynek nie daje automatycznie swobody cenowej, szczególnie w kategoriach porównywalnych, takich jak elektronika użytkowa, wyposażenie domu, moda, kosmetyki, produkty dla dzieci czy akcesoria sportowe. Klient widzi nie tylko cenę produktu, ale także koszt dostawy, termin doręczenia, warunki zwrotu, dostępne metody płatności i wiarygodność sprzedawcy. Oferta atrakcyjna w polskim sklepie może stracić konkurencyjność w Niemczech po doliczeniu prowizji marketplace, reklamy sponsorowanej, obsługi zwrotów, płatności odroczonych i kosztu lokalnej obsługi klienta.
Wzrost europejskiego e-commerce odbywa się w warunkach silnej konkurencji platformowej. Amazon, Zalando, eBay, Allegro, Kaufland, About You, Temu i Shein przyzwyczajają klientów do szerokiego wyboru, szybkiej dostawy, promocji i czytelnych zasad zwrotu. Sama obecność na marketplace nie wystarcza, jeżeli produkt nie ma poprawnie zbudowanej karty, lokalnego opisu, właściwych atrybutów, zgodnych zdjęć, przewidywalnego czasu dostawy i ceny uwzględniającej pełny koszt sprzedaży. Sprzedawca, który przenosi ofertę za granicę bez przeliczenia marży dla każdego rynku osobno, może zwiększyć obrót bez poprawy wyniku finansowego.
Niemcy są duże, ale nie są prostą wersją „bogatszej Polski”
Niemcy pozostają dla polskich sprzedawców naturalnym pierwszym kierunkiem ekspansji, ponieważ łączą ogromną skalę rynku, bliskość logistyczną i dojrzałość zakupów online. Nie dają jednak automatycznie wysokiej swobody cenowej w każdej kategorii. McKinsey i Forrester pokazują Niemcy jako jeden z filarów europejskiego wzrostu e-commerce, ale dane o sile nabywczej detalicznej przypominają, że przeciętny budżet na zakupy w handlu detalicznym nie plasuje tego kraju w europejskiej czołówce.
Niemiecki klient mocno reaguje na przejrzystość ceny końcowej, termin dostawy, możliwość łatwego zwrotu oraz wiarygodność sprzedawcy. Część dochodów gospodarstw domowych pochłaniają koszty mieszkań, energii, transportu i usług, więc decyzje zakupowe w wielu kategoriach są bardziej selektywne, niż sugeruje sama wielkość gospodarki. Polski sklep, który traktuje Niemcy wyłącznie jako rynek o wyższych cenach, może przeszacować akceptowalny poziom marży, źle ustawić próg darmowej dostawy i przepalić budżet reklamowy w kampaniach prowadzonych bez segmentacji regionalnej.
Różnice regionalne bywają równie ważne jak różnice między państwami. W danych NIQ Paryż osiąga 12 944 euro siły nabywczej detalicznej na mieszkańca, podczas gdy sąsiedni departament Seine-Saint-Denis notuje 6 314 euro. W Wielkiej Brytanii centralne regiony Londynu dochodzą do 15 785 euro, a Birmingham znajduje się w okolicach 5 846 euro. Kampania ustawiona szeroko na cały kraj może generować ruch, ale nie musi generować koszyka pokrywającego koszt kliknięcia, dostawy i zwrotu.
AI przechodzi z rekomendacji produktów do aktywnego udziału w zakupie
Przez ostatnie lata sztuczna inteligencja w e-commerce była kojarzona głównie z rekomendacjami produktów, automatyzacją obsługi klienta, segmentacją odbiorców i analizą zapasów. Sklep wykorzystywał algorytmy, ale klient widział przede wszystkim efekt: sekcję „podobne produkty”, lepszą wyszukiwarkę albo automatyczną odpowiedź na pytanie o dostawę. McKinsey opisuje obecny etap jako przesunięcie od pojedynczych pilotaży do integracji AI z procesami handlowymi i operacyjnymi.
Zmiana dotyczy samego momentu wyboru produktu. Klient nie musi wpisywać krótkiego hasła w wyszukiwarce sklepu. Może opisać potrzebę: prezent dla dziecka w określonym wieku, krem bez konkretnych składników, ładowarkę zgodną z kilkoma urządzeniami, buty do określonej aktywności albo zestaw produktów mieszczący się w budżecie i dostępny z szybką dostawą. System AI porównuje marki, modele, ceny, opinie, terminy dostawy i warunki zakupu, a następnie zawęża wybór do kilku propozycji.
Według McKinsey 38 proc. europejskich konsumentów korzysta już z generatywnych narzędzi AI przy researchu produktowym i wspieraniu decyzji zakupowych. Ta liczba nie oznacza jeszcze masowego oddawania zakupów w pełni autonomicznym agentom. McKinsey w analizie agentic commerce wskazuje, że konsumenci chętniej używają AI do porównywania, odkrywania produktów i selekcji ofert niż do samego finalizowania transakcji. Decyzja zakupowa jest już częściowo kształtowana przez AI, natomiast wykonanie zakupu nadal częściej pozostaje po stronie człowieka.
Dla sprzedawcy z Polski konsekwencja jest konkretna. Karta produktu musi być czytelna nie tylko dla klienta, ale także dla systemu, który odczytuje dane produktowe. Jeżeli oferta zawiera ogólny opis marketingowy, niepełne parametry, słabe tłumaczenie i niejasne warunki dostawy, może zostać pominięta jeszcze przed wejściem klienta na stronę. Jeżeli karta zawiera ustrukturyzowane dane, konkretne cechy, informacje o kompatybilności, terminach doręczenia, zwrotach, gwarancji i zastosowaniu produktu, system ma więcej sygnałów potrzebnych do dopasowania oferty do intencji użytkownika.
Agent zakupowy wymusza porządek w danych
McKinsey opisuje agentic commerce jako model, w którym systemy AI interpretują intencję klienta, oceniają opcje i wykonują wieloetapowe działania w jego imieniu. Klient może zlecić znalezienie najkorzystniejszej oferty, automatyczne ponowienie zamówienia standardowego produktu albo zbudowanie koszyka według kryteriów ceny, marki, szybkości dostawy lub deklaracji środowiskowych. Globalny potencjał takich modeli McKinsey szacuje do 2030 roku na 3–5 bln dolarów sprzedaży detalicznej B2C, czyli sprzedaży firm do konsumentów.
Polski sprzedawca elektroniki użytkowej działający na Amazon i we własnym sklepie w Niemczech nie może opisywać produktu jedynie jako „ładowarka szybka 65 W”. Karta powinna wskazywać zgodność z konkretnymi urządzeniami, standard ładowania, zabezpieczenia, długość przewodu, typ wtyczki, certyfikaty, warunki gwarancji i realny czas dostawy. Asystent AI, który porównuje oferty dla klienta szukającego ładowarki do laptopa i telefonu na podróż służbową, będzie premiował ofertę z czytelnymi parametrami i przewidywalną dostawą, a nie ogólny opis z najniższą ceną.
Podobny mechanizm dotyczy kosmetyków. Klientka z Francji może zapytać system AI o krem bez określonych składników, odpowiedni do skóry wrażliwej, z dostawą przed weekendem i możliwością łatwego zwrotu. System będzie analizował skład, deklaracje producenta, opinie, terminy dostawy, dostępność towaru i zaufanie do sprzedawcy. Polska marka, która nie przygotuje poprawnego tłumaczenia składu, lokalnego opisu zastosowania i spójnych danych w sklepie, marketplace oraz systemie magazynowym, może wypaść z rekomendacji zanim klient zobaczy jej cenę.
Konwersja, marża i zapasy: AI zmienia rachunek zysków i strat
Wpływ AI na e-commerce nie kończy się na lepszym wyszukiwaniu produktów. McKinsey podaje, że firmy wykorzystujące boty AI w bezpośrednim kontakcie z klientem notują współczynniki konwersji wyższe o ponad 50 proc. względem regularnego kanału zakupowego. Współczynnik konwersji oznacza odsetek użytkowników, którzy wykonali oczekiwane działanie, na przykład złożyli zamówienie po wejściu na stronę, po rozmowie z asystentem lub po kliknięciu w rekomendację.
Wzrost konwersji wynika z ograniczenia tarcia w procesie zakupowym. Klient widzi mniej przypadkowych wyników, szybciej otrzymuje produkty zgodne z potrzebą i rzadziej porzuca koszyk z powodu braku informacji. Sprzedawca może skrócić ścieżkę zakupową, ale tylko wtedy, gdy system ma dostęp do poprawnych danych o produkcie, cenie, dostępności, wariantach, kosztach dostawy i terminach zwrotu. Błąd w integracji magazynowej niszczy efekt dobrej rekomendacji, ponieważ klient otrzymuje propozycję produktu, którego nie da się dostarczyć w deklarowanym terminie.
McKinsey wskazuje również wpływ AI na marżę i operacje. Algorytmy cenowe, czyli systemy automatycznie równoważące konkurencyjność oferty i rentowność sprzedaży, mogą poprawiać marżę brutto o 2–5 pkt proc. Modele asortymentowe ograniczają braki magazynowe o 15–30 proc., a narzędzia wykorzystywane w łańcuchu dostaw pozwalają obniżać koszty magazynowe o 10–20 proc. przy jednoczesnym utrzymaniu lepszej dostępności produktów.
Dla sprzedawcy cross-border te wartości mają bezpośrednie znaczenie finansowe. Jeden punkt procentowy marży może zostać skonsumowany przez prowizję marketplace, koszt reklamy sponsorowanej, obsługę zwrotu lub droższą dostawę zagraniczną. AI może pomagać w wyznaczaniu ceny, która nie tylko zwiększa sprzedaż, ale nie niszczy rentowności. System podłączony wyłącznie do ceny sprzedaży i stanu magazynowego będzie jednak optymalizował obrót, a nie wynik. Do poprawnej kalkulacji potrzebne są dane o koszcie zakupu, prowizji platformy, płatnościach, logistyce, reklamie, poziomie zwrotów i obsłudze klienta.
Polski sprzedawca działający na kilku rynkach często widzi ten problem dopiero po kilku miesiącach ekspansji. Firma z Wielkopolski sprzedająca wyposażenie domu może uruchomić niemiecką wersję sklepu, ustawić kampanie na cały kraj i przyjąć próg darmowej dostawy na poziomie 49 euro, bo podobny mechanizm działał w Polsce. Po miesiącu raport pokazuje dużo wejść, ale słabą finalizację zamówień, ponieważ klient widzi dostawę wolniejszą niż u lokalnych sprzedawców, nie znajduje zakupu na rachunek ani popularnej płatności odroczonej, a koszt zwrotu jest opisany zbyt ogólnie. AI może pomóc w lepszym kierowaniu reklam i dopasowaniu oferty, ale nie naprawi błędnej kalkulacji ceny, niewłaściwego progu darmowej dostawy i braku lokalnego checkoutu.
Fulfillment i zwroty stają się częścią konkurencji o klienta
Fulfillment, czyli usługa magazynowania, kompletowania, pakowania i wysyłki zamówień przez zewnętrznego operatora lub platformę, przestaje być wyłącznie kosztem operacyjnym. Dla klienta jest elementem decyzji zakupowej, ponieważ wpływa na termin dostawy, koszt przesyłki, łatwość zwrotu i zaufanie do sprzedawcy. Dla marketplace jest sygnałem jakości oferty, który może wpływać na widoczność produktu i udział w sprzedaży.
Sprzedawca z Polski wysyłający wszystkie zamówienia do Niemiec z jednego magazynu krajowego może być konkurencyjny cenowo przy lekkich produktach i stabilnym popycie. Przy sezonowych kategoriach, takich jak ogród, zabawki, elektronika prezentowa lub moda, opóźnienie dostawy o jeden lub dwa dni potrafi obniżyć konwersję bardziej niż niewielka różnica w cenie. Systemy analizujące dostępność i czas dostawy mogą faworyzować oferty z lokalnego fulfillmentu, nawet jeżeli są droższe.
Zwroty są drugim obszarem, w którym automatyzacja wpływa bezpośrednio na koszty. W modzie i obuwiu wysoki poziom zwrotów jest wpisany w model sprzedaży, ale AI może ograniczać część odesłań przez lepsze dopasowanie rozmiaru, bardziej precyzyjne opisy i analizę powodów zwrotu. Sklep, który zbiera dane o przyczynach odesłań i łączy je z kartami produktowymi, może poprawiać opisy, tabele rozmiarów oraz rekomendacje wariantów. Marketplace będzie premiować sprzedawców, którzy obniżają liczbę reklamacji i utrzymują stabilną jakość dostawy, bo redukują koszt obsługi klienta po stronie platformy.
Retail media staje się paliwem dla platform i kosztem wejścia dla sprzedawców
Retail media, czyli sprzedaż powierzchni reklamowej i formatów promocyjnych przez sklepy internetowe oraz marketplace na podstawie ich danych zakupowych, staje się jednym z najbardziej dochodowych obszarów handlu cyfrowego. Platformy wiedzą, czego klient szukał, co dodał do koszyka, co kupił, z czego zrezygnował i w jakiej kategorii porównuje ceny. Te dane są cenne reklamowo, ponieważ znajdują się bliżej decyzji zakupowej niż klasyczna reklama zasięgowa.
Według McKinsey marże w retail media mogą być nawet dziesięciokrotnie wyższe niż marże w podstawowym handlu detalicznym. Marketplace i duże sklepy internetowe wykorzystują dane o wyszukiwaniach, koszykach i transakcjach do sprzedaży reklam bliżej momentu zakupu, a uzyskane środki mogą finansować kolejne inwestycje w AI, automatyzację i narzędzia dla sprzedawców.
Dla polskich firm retail media oznacza rosnącą zależność od płatnej widoczności. Oferta może być poprawnie opisana i konkurencyjna cenowo, ale w zatłoczonej kategorii bez kampanii sponsorowanej będzie przegrywać miejsce w wynikach z markami, które traktują reklamę na marketplace jako stały koszt sprzedaży. Budżet reklamowy przestaje być dodatkiem do ekspansji zagranicznej. Staje się kosztem wejścia na rynek.
Polska marka sprzedająca wyposażenie domu na Amazon, Kaufland i we własnym sklepie w Niemczech musi planować kampanie inaczej niż w Polsce. Koszt kliknięcia w konkurencyjnej kategorii może szybko przekroczyć poziom, przy którym sprzedaż pierwszego zamówienia jest rentowna. W takim modelu trzeba liczyć wartość klienta w czasie, czyli przychody z kolejnych zakupów, oraz koszt pozyskania klienta, czyli całkowite wydatki reklamowe przypadające na jednego kupującego. Jeżeli produkt nie generuje powtórnych zakupów, reklama marketplace musi zwrócić się w pierwszej transakcji.
Retail media będzie zmieniać relacje między producentami, sprzedawcami i platformami. Mniejszy sprzedawca z Polski może szybciej testować popyt w Niemczech lub Francji, ale oddaje platformie część kontroli nad ruchem, danymi i marżą. Sprzedaż cross-border oparta wyłącznie na płatnej widoczności jest wrażliwa na wzrost stawek reklamowych, zmiany algorytmu i wejście konkurentów z większym budżetem. Najbardziej ryzykowny jest model, w którym reklama generuje obrót, ale sklep nie ma policzonej rentowności po zwrotach, kosztach dostawy i prowizjach.
Co powinien zrobić sprzedawca z Polski
Sprzedawca z Polski powinien połączyć audyt danych produktowych z audytem siły nabywczej i kosztu zamówienia na każdym rynku. Katalog przygotowany pod AI, marketplace i porównywarki musi zawierać pełne atrybuty, lokalne opisy, poprawne tłumaczenia, jasne informacje o dostawie, zwrotach, gwarancji i zgodności produktu. Sama jakość danych nie wystarczy, jeżeli cena końcowa nie odpowiada lokalnej skłonności do zakupu. W Niemczech trzeba policzyć prowizję Amazon, Kaufland lub eBay, koszt reklamy sponsorowanej, obsługę niemieckojęzyczną, płatności, logistykę, zwroty i ewentualny magazyn bliżej klienta.
Drugim krokiem jest policzenie rentowności sprzedaży dla każdego rynku osobno. Cena z polskiego sklepu nie może być automatycznie przenoszona do Niemiec, Francji lub Włoch. Trzeba doliczyć prowizję marketplace, koszt reklamy, koszt płatności, pakowania, dostawy, obsługi zwrotów, lokalnej obsługi klienta, tłumaczeń, zgodności prawnej i finansowania zapasu. Dopiero taki rachunek pokazuje minimalną cenę sprzedaży oraz maksymalny budżet reklamowy. AI może wspierać optymalizację cen, ale nie zastąpi poprawnej kalkulacji marży.
Trzecim obszarem jest logistyka. Sprzedawca powinien sprawdzić, czy wysyłka z Polski zapewnia czas dostawy akceptowany na danym rynku i w danej kategorii. Przy produktach lekkich, mniej pilnych i o niższym poziomie zwrotów model centralnego magazynu może być opłacalny. Przy kategoriach sezonowych, produktach prezentowych, modzie i towarach o wysokiej konkurencji lokalny fulfillment może poprawić konwersję oraz pozycję oferty na marketplace. Koszt magazynu zagranicznego trzeba porównać z utraconą sprzedażą wynikającą z wolniejszej dostawy.
Czwartym zadaniem jest uporządkowanie integracji. System ERP, czyli oprogramowanie do zarządzania zasobami firmy, stanami magazynowymi, zamówieniami, dokumentami i finansami, powinien przekazywać spójne dane do sklepu, marketplace, operatora płatności, magazynu i systemu obsługi klienta. Jeżeli każdy kanał korzysta z innej wersji ceny, stanu magazynowego lub terminu dostawy, AI nie naprawi chaosu operacyjnego. Będzie szybciej powielać błędy.
Piątym elementem jest checkout, czyli końcowy etap składania zamówienia obejmujący koszyk, dane klienta, wybór dostawy i płatności. Klient z Niemiec oczekuje metod płatności znanych na lokalnym rynku, w tym płatności odroczonych, przelewów natychmiastowych, kart płatniczych i portfeli cyfrowych. Płatność odroczona pozwala klientowi zapłacić po zakupie lub po otrzymaniu produktu, a dla sprzedawcy oznacza współpracę z operatorem płatności, który przejmuje część ryzyka i rozlicza transakcję według własnych zasad. Brak lokalnych metod płatności może obniżać konwersję nawet przy dobrej cenie i atrakcyjnym produkcie.
Największe ryzyko dla sprzedawców polega na czytaniu prognoz e-commerce wyłącznie przez wartość rynku. Wzrost do setek miliardów euro w największych gospodarkach Europy pokazuje przesunięcie sprzedaży do kanałów cyfrowych, ale nie znosi presji cenowej, regionalnych różnic dochodowych i kosztów obsługi cross-border. AI przyspieszy porównywanie ofert, retail media podniesie koszt widoczności, a marketplace będą premiować oferty z dobrą konwersją, szybką dostawą i niskim poziomem problemów posprzedażowych. Polski sprzedawca wchodzący na rynki zachodnie będzie konkurował nie tylko z lokalnymi sklepami, ale także z platformami, markami globalnymi i systemami, które wybierają oferty na podstawie coraz większej liczby sygnałów. Przewaga powstaje przed kliknięciem klienta: w katalogu, integracjach, kosztach, dostawie i jakości informacji przekazanej maszynie oraz człowiekowi.
https://www.mckinsey.com/de/news/presse/2026-06-22-e-commerce-agenda-eu
