1. Filozofia działania

Ecommerce Instytut działa jak Twój zewnętrzny dział R&D.

W świecie, gdzie codziennie pojawia się nowe narzędzie AI lub zmiana w algorytmie, łatwo stracić z oczu to, co najważniejsze: wynik finansowy. Dlatego nasza praca nie polega na „newsowaniu”, ale na filtrowaniu szumu.

Nasza metodyka opiera się na autorskim modelu O-S-I:

👁 OBSERWACJA (O) – To nasz Radar.

Automatycznie monitorujemy setki źródeł (raporty, zmiany w API platform, case studies), ale przepuszczamy je przez sito przydatności biznesowej. Interesuje nas tylko to, co ma realny wpływ na P&L.

🧠 SYNTEZA (S) – To nasz Micro-Lab.

Nie wierzymy na słowo. Łączymy dane rynkowe z własnymi eksperymentami. Testujemy hipotezy w boju, wyciągamy wnioski i oceniamy ryzyko. Oddzielamy marketingowy hype od twardych faktów.

🚀 IMPLEMENTACJA (I) – To Twój Wynik.

Przekładamy wnioski na konkretne instrukcje: raporty, audyty i procedury. Każdy materiał kończy się odpowiedzią na pytanie: „Co mam z tym zrobić w poniedziałek rano?”.

2. Jak czytać Radar Trendów? (Legenda)

Każdy sygnał, który trafia do naszego Radaru, otrzymuje status rekomendacji. To nasza ocena dojrzałości technologii i jej wpływu na biznes.

  • [ADOPT] Wdrażaj.
    Technologia lub taktyka sprawdzona, stabilna i przynosząca wymierne korzyści. Brak obecności w tym obszarze oznacza stratę konkurencyjną.
    • Przykład: Google Consent Mode v2, Feed-based PMax.
  • [TRIAL] Testuj.
    Rozwiązanie obiecujące, działające u „early adopters”, ale wymagające weryfikacji w Twojej specyficznej niszy. Rekomendujemy testy A/B na małym budżecie.
    • Przykład: TikTok Shop, AI-generated Video Ads.
  • [ASSESS] Obserwuj.
    Trend wschodzący. Potencjał jest duży, ale technologia może być jeszcze niedojrzała lub droga. Warto trzymać rękę na pulsie.
    • Przykład: Autonomiczni agenci zakupowi AI.
  • [HOLD] Wstrzymaj / Uważaj.
    Rozwiązania ryzykowne, przereklamowane (hype) lub takie, które mogą zaszkodzić Twojej marży. Zalecamy ostrożność.
    • Przykład: Całkowite zastąpienie BOK przez AI bez nadzoru.

3. Protokół Micro-Lab (Nasze standardy badawcze)

W sekcji Micro-Lab nie publikujemy opinii. Publikujemy dowody. Każdy eksperyment przeprowadzamy według rygorystycznego protokołu, aby zapewnić wiarygodność danych.

Nasz proces badawczy:

  1. Hipoteza: Zawsze zaczynamy od pytania badawczego (np. „Czy wyłączenie fraz brandowych w PMax obniży całkowity ROAS?”).
  2. Środowisko testowe: Korzystamy z żywych organizmów e-commerce (sklepy partnerskie o różnej skali), a nie teoretycznych symulacji.
  3. Narzędzia: Do weryfikacji używamy profesjonalnego stacku analitycznego: GA4 (BigQuery), Supermetrics, n8n oraz własnych skryptów Python do analizy istotności statystycznej.
  4. Werdykt: Wynik musi być jednoznaczny. Jeśli test jest niejednoznaczny, oznaczamy go jako „Inconclusive” i powtarzamy.

Standard „Co zrobić w poniedziałek”
Każda analiza kończy się sekcją operacyjną. Nie zostawiamy Cię z wykresem. Dajemy Ci:

  • Listę decyzji do podjęcia w 1–2 tygodnie.
  • Wskaźniki (KPI), które powinny się zmienić po wdrożeniu.
  • Gotowe prompty, skrypty lub ustawienia do skopiowania.

Połączenie AI i Człowieka

W naszej pracy wykorzystujemy zaawansowaną automatyzację (AI Agents, n8n i in.) do researchu i wstępnej obróbki danych. AI odpowiada u nas za szybkość i skalę. Jednak finalna interpretacja, ocena ryzyka i rekomendacja strategiczna zawsze przechodzą przez filtr doświadczenia Eksperta.

AI nie odpowiada za Twój P&L. My bierzemy za nasze rekomendacje odpowiedzialność.

Twój zapis nie powiódł się. Prosimy spróbuj ponownie
Udało się. Sprawdź skrzynkę i POTWIERDŹ zapis.

Newsletter

Dowody. Nie Opinie!