Badania rynku e-commerce czy analityka? Jak zrozumieć, dlaczego klienci nie kupują

Na jakie pytania odpowiada analityka, a na jakie badania rynku

Analityka internetowa i badania rynku nie konkurują ze sobą, tylko odpowiadają na inne klasy pytań. Analityka opisuje to, co wydarzyło się w obrębie własnego serwisu. Badania wyjaśniają, co doprowadziło klienta do tego zachowania i co myślą ci, których w serwisie nigdy nie było.

Badania jakościowe mają nam dostarczyć odpowiedzi na pytanie, jak coś się dzieje i dlaczego coś się dzieje. Badania ilościowe odpowiadają na pytanie ile. W e-commerce’ach brakuje bardziej tej wiedzy jakościowej, bo ta wiedza ilościowa jest dostarczana w dużej części przez analitykę internetową. Brakuje zrozumienia, co stoi tak naprawdę za tymi faktycznymi zachowaniami konsumenta.

Maciej Maj, CEO Openfield

Wybór między tymi ścieżkami porządkuje materiał o tym, jakie badania wybrać – ilościowe czy jakościowe.

Trzy ślepe plamy analityki internetowej

Analityka jest precyzyjna w swoim obszarze i ślepa poza nim. Trzy ograniczenia mają realny wpływ na decyzje podejmowane w e-commerce.

Analityka nie widzi tych, którzy nigdy nie weszli

To najpoważniejsze ograniczenie. Dane z serwisu opisują wyłącznie ruch, który już się pojawił. Nie mówią nic o wielkości rynku, o zestawie marek rozważanych przez klienta ani o powodach, dla których wybrał konkurenta.

Analityka internetowa opowiada o ruchu, o konwersjach, o przepływach na stronie internetowej, o czasie spędzonym na stronie. Natomiast konsument, zanim trafi do danego e-commerce, podejmuje tę decyzję wcześniej. To są pytania, na które analityka nie jest w stanie odpowiedzieć, a badania pozwalają zrozumieć tego konsumenta końcowego i to, jakie stoją motywacje za tym.

Maciej Maj, CEO Openfield

Analityka pokazuje korelację, nie przyczynę

Spadek konwersji w koszyku może wynikać ze zmiany interfejsu, ale równie dobrze ze zmiany struktury ruchu, sezonowości, działania konkurencji albo kampanii przyciągającej użytkowników o niższej intencji zakupowej. Sam wykres nie rozstrzyga, który z tych scenariuszy zaszedł.

Danych jest coraz mniej

Zgody na przetwarzanie danych, tryby zgody, blokowanie skryptów i modelowanie brakujących zdarzeń sprawiają, że obraz w narzędziach analitycznych jest niepełny. Decyzje zapadają na podstawie estymacji, co dodatkowo wzmacnia potrzebę niezależnego źródła wiedzy o kliencie.

Skalę zjawisk spoza serwisu dobrze ilustrują dane rynkowe. Według raportu “E-commerce w Polsce 2025”, przygotowanego przez Gemius wspólnie z PBI i IAB Polska, zakupy online deklaruje 78 proc. internautów, a wśród najczęściej wskazywanych barier powtarzają się chęć obejrzenia produktu przed zakupem, koszty dostawy oraz obawy o bezpieczeństwo płatności i reklamacje [1]. Żadnej z tych barier nie widać w raportach z własnego sklepu.

Podobny obraz daje statystyka publiczna. Według Głównego Urzędu Statystycznego w 2025 roku zakupów przez internet dokonało 69,7 proc. osób w wieku 16-74 lata, wobec 67,4 proc. rok wcześniej, przy czym w miastach było to 73,8 proc., a na terenach wiejskich 63,7 proc. [3]. Dla sklepu planującego ekspansję poza duże ośrodki to informacja o potencjale i o barierach, której analityka własnego serwisu nie dostarczy w żadnej formie.

Czego analityka nie powie o powodach rezygnacji z zakupu

Najczęściej cytowane przyczyny porzucania koszyka nie pochodzą z analityki, tylko z badań deklaratywnych. To rozróżnienie bywa pomijane, a ma znaczenie dla interpretacji wyników.

Baymard Institute, na podstawie metaanalizy kilkudziesięciu badań, szacuje średni poziom porzuceń koszyka na około 70 proc. Wśród deklarowanych przyczyn dominują nieoczekiwane koszty dodatkowe ujawniane dopiero w koszyku, wymuszone zakładanie konta oraz zbyt długi proces zakupowy, a potencjał poprawy konwersji dzięki usprawnieniu checkoutu instytut szacuje na około 35 proc. [2]. To wartościowe benchmarki, ale pochodzą z ankiet, nie z logów sklepów, więc podlegają tym samym ograniczeniom co dane deklaratywne zbierane we własnym serwisie.

Przyczyny rynkowe

• cena względem konkurencji w momencie decyzji, a nie w momencie wizyty
• dostępność produktu i realny termin dostawy u konkurenta
• poziom zaufania do marki, szczególnie przy pierwszym zakupie
• doświadczenia z wcześniejszej reklamacji lub zwrotu

Przyczyny sprzed wejścia na stronę

Znacząca część decyzji zapada zanim użytkownik uruchomi wyszukiwarkę. Świadomość marki i zestaw marek rozważanych w kategorii determinują, czy sklep w ogóle trafi do rozważanych opcji. Punktem wyjścia do pracy nad tym obszarem jest rzetelna analiza potrzeb klienta.

Jak połączyć analitykę z badaniami – model w czterech krokach

Najskuteczniejszy schemat pracy prowadzi od danych ilościowych do jakościowych i z powrotem do ilościowych. Każdy krok odpowiada na inne pytanie i ogranicza ryzyko błędnej interpretacji poprzedniego.

Taką sekwencję ilustruje projekt segmentacyjny zrealizowany dla marki z branży health & beauty. Badanie CAWI na reprezentatywnej próbie klientów dostarczyło struktury i skali zjawisk, a kolejne sesje FGI z przedstawicielami wyodrębnionych segmentów wyjaśniły motywacje zakupowe i preferencje komunikacyjne. Efektem były rekomendacje dotyczące komunikatów, kanałów dystrybucji i polityki cenowej, czyli decyzje, których sama analityka nie mogłaby uzasadnić.

Badania jako wspólny język organizacji

Poza warstwą metodologiczną połączenie obu źródeł ma efekt organizacyjny. Zespół e-commerce, marketing i obsługa klienta patrzą zwykle na innego klienta, bo korzystają z innych wskaźników.

Uzupełnienie analityki internetowej o wiedzę o konsumencie pomaga tak naprawdę być tym spoiwem w organizacji, które pozwala wszystkim patrzeć na tego klienta końcowego w taki sam sposób, a nie tylko przez pryzmat statystyk.

Maciej Maj, CEO Openfield

Kiedy badania rynku zwracają się szybciej niż kolejna optymalizacja

Badania mają przewagę nad optymalizacją zawsze wtedy, gdy źródło problemu leży poza stroną. Kolejna iteracja testów A/B na przycisku nie pomoże, jeżeli klient odpada na poziomie zaufania do marki albo ceny względem konkurenta.

• wejście na nowy rynek geograficzny lub do nowej kategorii produktowej
• planowana zmiana polityki cenowej lub progu darmowej dostawy
• rebranding i zmiana pozycjonowania oferty
• uruchomienie nowego kanału sprzedaży
• spadek sprzedaży przy stabilnym ruchu i braku błędów technicznych

W każdej z tych sytuacji koszt badania jest ułamkiem kosztu błędnej decyzji wdrożonej na skalę całego asortymentu. Openfield realizuje projekty tego typu zgodnie ze standardami Programu Kontroli Jakości Pracy Ankieterów, prowadzonego przez Organizację Firm Badania Opinii i Rynku, co obejmuje kontrolę doboru próby i jakości zebranych danych na każdym etapie. Pełen zakres prac obejmują badania i analizy rynku.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Czy Google Analytics wystarczy do zrozumienia klientów sklepu?

Nie. GA4 opisuje zachowanie w obrębie serwisu, ale nie dociera do motywacji, nie obejmuje osób, które na stronę nie trafiły, i nie wyjaśnia, dlaczego klient wybrał konkurencję.

Kiedy wybrać badania jakościowe, a kiedy ilościowe?

Jakościowe wtedy, gdy potrzebne jest wyjaśnienie mechanizmu i języka klienta. Ilościowe wtedy, gdy trzeba zmierzyć skalę zjawiska i ustalić priorytety wdrożeń.

Ile trwa badanie rynku dla sklepu internetowego?

Pojedyncze badanie CAWI realizuje się zwykle w trzy do pięciu tygodni. Projekty wieloetapowe, łączące część ilościową z jakościową, trwają od kilku tygodni do kilku miesięcy.

Jak duża próba jest potrzebna w badaniu e-commerce?

Zależy od liczby analizowanych segmentów i oczekiwanej precyzji. Przy badaniu ilościowym decyduje wielkość i struktura próby, przy jakościowym – liczba wywiadów w obrębie jednego segmentu.

Czy da się zbadać klientów konkurencji?

Tak. To jedna z podstawowych przewag badań nad analityką, ponieważ próbę dobiera się z całej populacji kupujących w kategorii, a nie z bazy własnych użytkowników.

Czy badania zastępują testy A/B?

Nie, uzupełniają je. Badania pozwalają sformułować trafną hipotezę, test A/B ją weryfikuje na realnym ruchu.