Marcin Dobrzyński, strona główna

Case studies: e-commerce i AI w praktyce

Siedem historii z moich własnych firm, każda w tym samym układzie: sytuacja, co zrobiłem, wynik. Na końcu wszystkie liczby z definicjami i metoda.

01 · Forma działalności

Z polskiej firmy przez Einzelunternehmen do GmbH w Niemczech

2 formyEinzelunternehmen i GmbH w Niemczech

Sytuacja

Od 2011 roku sprzedawałem do Niemiec i Austrii jako polska firma. Wraz ze wzrostem sprzedaży potrzebna była obecność w Niemczech: najpierw zwykła działalność (Einzelunternehmen), a potem spółka GmbH.

Co zrobiłem

Zarejestrowałem Einzelunternehmen i prowadziłem sprzedaż także z terenu Niemiec, a potem przeprowadziłem operacyjną część dla GmbH: konta Amazon i eBay, osobne konta w Billbee, rejestracje VerpackG i WEEE oraz fakturowanie i obieg dokumentów pod VAT, WDT i OSS, wdrożone zgodnie z ustaleniami księgowego i Steuerberatera. W GmbH jestem prezesem zarządu (Geschäftsführer).

Wynik

Dziś trzy podmioty sprzedają z dwóch magazynów, w Polsce i w Niemczech, każdy z własną księgowością i kontami, na wspólnej synchronizacji stanów. Znam obie formy w Niemczech od rejestracji po codzienną operację.

To relacja praktyka, nie doradztwo prawne ani podatkowe. Decyzje o formie prawnej i podatkach podejmuj z doradcą podatkowym (w Niemczech: Steuerberater) i prawnikiem.

Narzędzia: Amazon Seller Central, eBay, Billbee (wiele kont), iFirma, LUCID, własna synchronizacja stanów.

02 · Amazon.de

Amazon.de: oferty, które da się kupić, i reklamy pod kontrolą marży

9 z 10ofert wystawionych przez system jest kupowalnych

Sytuacja

Duże konto na Amazon DE z rozbudowanym katalogiem. Część ofert nie dawała się kupić, a o reklamach trudno było powiedzieć, czy zarabiają, czy tylko generują obrót.

Co zrobiłem

Oferty wystawia mój system: z kompletnymi atrybutami, danymi GPSR i analityką listingów na danych historycznych (m.in. Keepa). Reklamy oceniam po marży, a stawki i budżety ustawiam od progu opłacalności.

Wynik

Ponad 9 z 10 ofert wystawionych przez system jest kupowalnych na Amazon.de (91,6%, stan 25.09.2026). Punkt wyjścia: stare, zaimportowane oferty spoza systemu często były niekupowalne przez blokady GPSR i aliasy SKU bez synchronizacji stanu; porządkuję je osobno.

Narzędzia: Amazon SP-API, Amazon Ads, Keepa, analiza marży netto, Claude Code.

03 · Marketplace'y w Niemczech

Drugie konto marketplace w Niemczech: ten sam system, nowe tempo

3×więcej zamówień rok do roku, III kw. 2025 → III kw. 2026 (do 25.09)

Sytuacja

Drugie konto sprzedażowe w Niemczech działało obok głównego, ale ręcznie: oferty wystawiane pojedynczo, stany pilnowane osobno, reklamy bez wspólnej logiki.

Co zrobiłem

Podłączyłem konto do mojego systemu: wspólne stany obu magazynów, automatyczne wystawianie ofert na eBay i Amazon, repricing i reklamy liczone od marży.

Wynik

W III kwartale 2026 (do 25.09) konto ma trzy razy więcej zamówień niż rok wcześniej: eBay ×4,5, Amazon ×2,5. Jedno konto sprzedawcy należy do jednego podmiotu; liczę zamówienia ze wszystkich kanałów tego konta. Część wzrostu to przeniesienie ofert z głównego konta.

Narzędzia: eBay API, Amazon SP-API, Billbee, własna synchronizacja stanów, Claude Code.

04 · Allegro

Allegro: nowy kanał z automatycznym wystawianiem ofert

4×z 22 do 92 zamówień, II → III kw. 2026 (do 25.09)

Sytuacja

W magazynie leżał towar, który warto było wystawić. Ręczne przygotowanie każdej oferty (tytuł, opis, parametry, zdjęcia) ciągle przegrywało z pilniejszymi zadaniami.

Co zrobiłem

Automat przygotowuje oferty i wysyła je mailem do akceptacji. Jedno kliknięcie zatwierdza ofertę, a link jest podpisany kryptograficznie, więc nie da się go podrobić. Osobny przepływ obejmuje drobne artykuły z automatycznie liczonym narzutem.

Wynik

Kanał uruchomiony w 2026 miał 22 zamówienia w II kwartale i 92 w III (do 25.09).

Narzędzia: Allegro przez Apilo, podpis HMAC linków akceptacji, generowanie treści z Claude.

05 · Reklamy

Reklamy liczone od marży, nie od obrotu

−53%kosztu reklam eBay przy tej samej sprzedaży przypisanej reklamom

Sytuacja

Budżet reklamowy był rozłożony na kilka kanałów, a każdy z nich raportował sukces we własnych metrykach.

Co zrobiłem

Zestawiłem wyniki reklam w jednym widoku, liczone po zysku netto zamiast po przychodzie z reklamy. Nad tym działa automatyczny doradca reklamowy, który codziennie proponuje zmiany stawek do zatwierdzenia, a kampanie eBay ustawiam od marży.

Wynik

Na eBayu ta sama sprzedaż przypisana reklamom kosztuje o 53% mniej (czerwiec → sierpień 2026). Na Amazonie budżet reklam skalowałem o 83% między I a II kwartałem 2026 przy ROAS utrzymanym powyżej progu opłacalności w każdym miesiącu 2026 (sprzedaż z reklam ×2).

Narzędzia: eBay Marketing API, Amazon Ads API, Google Ads API, Claude Code.

06 · Operacje

Trzy podmioty, dwa magazyny i jeden system

3 · 2 · 1podmioty, magazyny, system

Sytuacja

Trzy firmy z Polski i Niemiec sprzedają z dwóch magazynów, w Polsce i w Niemczech, na wspólnych kanałach. Każdy podmiot może kupić i wysłać towar z obu, a między magazynami codziennie jeździ transport. Trzy księgowości, trzy zestawy kont. Bez wspólnego źródła prawdy ten sam towar potrafi być „dostępny” w trzech miejscach naraz.

Co zrobiłem

Jedno źródło prawdy o stanach w obu magazynach i warstwa, która wie, do którego podmiotu należy oferta i jak rozliczyć sprzedaż. Na tym stoją kolejne narzędzia: własne auto-listery działające obok Magnalistera, kolejka druku faktur i etykiet, a od sierpnia 2026 własny helpdesk z AI zamiast LiveAgent, razem z botem głosowym na telefonie (sipgate), który zakłada tickety i rozpoznaje klientów po numerze.

Wynik

Sprzedaż na dowolnym kanale zdejmuje stan u wszystkich podmiotów i w obu magazynach. Każdy podmiot ma osobne konta, uprawnienia i dokumenty; system dzieli tylko stany magazynowe i logikę. Narzędzia znają kontekst firmy, więc robią więcej niż gotowe abonamenty, a tam, gdzie gotowe narzędzie działa dobrze, zostaje i jest lepiej podłączone.

Narzędzia: Claude Code, Python i FastAPI, PostgreSQL, kolejka zdarzeń, integracje z marketplace'ami przez oficjalne API.

07 · Witryny Gambio

Witryny Gambio: moduły, których nie było, napisane z AI

Gambiowłasne moduły i szablony ofert

Sytuacja

Moje witryny na Gambio miały standardowe karty produktów i standardowy koszyk. Brakowało rzeczy, które podnoszą wartość zamówienia: szablonów dopasowanych do produktu, sensownego cross-sellingu i jasnej informacji, ile brakuje do darmowej dostawy.

Co zrobiłem

Własne moduły Gambio napisałem sam, z pomocą Claude, i wdrożyłem je w swoich witrynach, m.in. interaktywny pasek w koszyku „ile brakuje do darmowej dostawy”, liczony na żywo. Mój system ma dostęp do tych kanałów, więc szablony ofert per produkt oraz cross- i upselling generuje automatycznie z danych katalogu.

Wynik

Oferty są atrakcyjniejsze bez ręcznej pracy nad każdą kartą produktu, a klient w koszyku widzi, co dodać, żeby dostać darmową dostawę.

Narzędzia: Gambio (własne moduły), Claude Code, dane katalogu z mojego systemu.

Wszystkie liczby z definicjami

Stan 25.09.2026. III kwartał 2026 jest liczony do 25.09, więc jest niepełny. Definicje okresów i źródeł opisuję niżej, w metodzie.

  1. 1,2 h

    Mediana pierwszej odpowiedzi człowieka w helpdesku, czerwiec → wrzesień 2026 (do 25.09): z 9,7 h do 1,2 h przy pięciokrotnie większej liczbie rozmów. Godziny zegarowe, bez automatycznych potwierdzeń. Co druga odpowiedź zaczyna się od szkicu przygotowanego przez AI.

  2. −53%

    Koszt reklam eBay przy tej samej sprzedaży przypisanej reklamom, czerwiec → sierpień 2026, po przebudowie kampanii od marży.

  3. 9 000+

    Nowe oferty wystawione automatycznie od lutego 2026 (do 25.09): Amazon ok. 3,4 tys., eBay ok. 4,6 tys. aukcji, Allegro ok. 1,1 tys., Kaufland ok. 270. Odrębne nowe oferty, bez importów i aktualizacji istniejących.

  4. ok. 230

    Zamówienia do dostawców przygotowane przez system i wysłane przez API w 4 tygodnie (31.08–25.09.2026). Ilości zatwierdza człowiek.

  5. 11×

    Zamówienia na domabau.pl: z 12 do 132 kwartalnie, I → III kw. 2026 (do 25.09). Witryna ruszyła od zera w styczniu 2026.

  6. 4×

    Zamówienia na Allegro: z 22 do 92, II → III kw. 2026 (do 25.09), przy automatycznym wystawianiu ofert.

  7. 3×

    Zamówienia na drugim koncie sprzedawcy w Niemczech, III kw. 2025 → III kw. 2026 (do 25.09): eBay ×4,5, Amazon ×2,5. Jedno konto sprzedawcy należy do jednego podmiotu; część wzrostu to przeniesienie ofert z głównego konta.

  8. 5% → 19%

    Udział zamówień z kanałów rozwijanych od 2025 roku poza głównym kontem (drugie konto w Niemczech, domabau.pl, Allegro), III kw. 2025 → III kw. 2026 (do 25.09). Dziś to co piąte zamówienie.

  9. 91,6%

    Kupowalne oferty wystawione przez mój system na Amazon.de, stan 25.09.2026. Punkt wyjścia: stare, zaimportowane oferty spoza systemu często były niekupowalne przez blokady GPSR i aliasy SKU.

  10. +83%

    Budżet reklam Amazon skalowany między I a II kw. 2026 przy ROAS utrzymanym powyżej progu opłacalności w każdym miesiącu 2026 (sprzedaż z reklam ×2). To skalowanie, nie wzrost efektywności.

  11. 95%

    Zgłoszenia i powiadomienia zamykane bez udziału człowieka, z ponad 41 tys. od sierpnia 2026 (do 25.09), odkąd własny helpdesk zastąpił LiveAgent. W większości to automatyczne komunikaty marketplace'ów i systemów; sprawy klientów trafiają do ludzi.

  12. 2,6 tys.

    Faktur miesięcznie drukuje się samo (sierpień 2026). Zniknęła czynność ręcznego drukowania i dopasowywania dokumentów do paczek.

  13. 1 600–2 100 h

    Szacunek pracy ręcznej zdjętej z zespołu od stycznia 2026. Założenia: 8–10 min na ofertę, 3 min na odpowiedź, kilka sekund na zgłoszenie zamknięte automatem. To przeliczenie nakładu pracy, nie odzyskany etat.

Metoda

Masz podobną sytuację?

Napisz, czego dotyczy. Odpowiem, czy mam w tym temacie doświadczenie.

Napisz do mnie →Katalog narzędzi