Optymalizator cen
Optymalizator cen
Inteligentny system testów cenowych A/B. Skuvero podnosi cenę o ~1%, czeka kilka dni, mierzy wpływ na sprzedaż i zysk, decyduje czy zostać przy nowej cenie czy wrócić.
Co Cię tu czeka
- Eksperymenty cenowe — automatyczne testy podwyżek
- Strategia katalogu — segmentacja 6-klasowa (bestseller / hidden_gem / etc.)
- AI Review — drugi rzut oka eksperta-AI na konkretną decyzję cenową
- Harmonogram cen — ustawione okna czasowe (np. promocja weekendowa)
- Statystyki sprzedaży — pełna analityka z zamówień BL
Aby to wszystko działało, Skuvero musi mieć dane sprzedażowe z BaseLinkera (zsynchronizowane przez Optymalizator).
Pierwsza konfiguracja
Krok 1 — Sync zamówień z BaseLinkera
- Optymalizator cen → Ustawienia → Synchronizacja.
- Filtr źródeł — które źródła BL zamówień brać pod uwagę (Allegro / Empik / itd.)
- Filtr statusów — które statusy BL zamówień uznawać za sprzedaż (zwykle „Wysłane” + „Zakończone”)
- Sync teraz.
Pierwsza synchronizacja pobiera nawet 365 dni historii. Potrwa kilka minut.
Po zakończeniu masz w bazie pełen historię zamówień z marżami i kosztami snapshotowanymi w momencie zamówienia.
Krok 2 — Ustawienia eksperymentów
- Min sprzedaż / tydzień — kandydat musi sprzedać przynajmniej X w ostatnim tygodniu (próg statystyczny)
- Krok cenowy — domyślnie 1% lub 0.50 zł (większe z dwóch)
- Max wzrost ceny — 10% od baseline (zabezpieczenie żeby nie podnieść za dużo)
- Dni oceny — 7 dni (czas trwania eksperymentu)
- Min orders w eval window — 4 (próg statystyczny do decyzji)
- Max równoczesnych eksperymentów — np. 20 (kontrola ryzyka)
Eksperymenty cenowe
Jak działa cykl eksperymentu
1. Skuvero znajduje kandydata (sprzedaje stabilnie, brak innych eksperymentów aktywnych)
2. Podnosi cenę o 1%
3. Wysyła nową cenę do BaseLinkera → Allegro
4. Mierzy sprzedaż przez 7 dni (okno eval)
5. Porównuje z bazową sprzedażą (30 dni przed eksperymentem)
6. Decyduje: zysk wzrósł → podnieś jeszcze; spadł → wróć do baseline
Co Skuvero mierzy
W każdym eksperymencie porównuje ref window (przed) z eval window (po):
- Wolumen — sztuk sprzedanych
- Cena średnia — realna cena klienta (z zamówień)
- Zysk per sztuka — różnica vs ref
- Velocity — sztuk na dzień (czy spadek)
- Zwroty — % zwrotów (czy rośnie)
- CI bootstrap — przedział ufności 95% (czy zmiana jest istotna statystycznie)
Decyzje
Raise (podnieś jeszcze)
- CI strictly positive (95% pewności że zysk wzrósł)
- Skuvero podnosi cenę o kolejny krok
- Nowy eksperyment startuje
Revert (cofnij)
- CI strictly negative (zysk spadł)
- LUB velocity spadło >30%
- LUB zwroty wzrosły >5pp
- LUB return rate >20%
- LUB 0 sprzedaży gdy baseline pokazywał ≥2 oczekiwanych
- Skuvero przywraca baseline cenę
Inconclusive (czekaj / brak danych)
- CI obejmuje 0 (brak istotnego sygnału)
- LUB za mało zamówień w eval window
- Skuvero czeka kolejne dni LUB oznacza wątek do Twojej decyzji
5 zakładek widoku eksperymentów
- Wszystkie
- 🔴 Wymagają decyzji — eksperymenty z low-mover (długo, ale brak próbki). Tu jest Twoja interwencja: „Zostaw cenę” lub „Cofnij do baseline”.
- Trwają — wszystkie aktywne, w trakcie pomiaru
- Zakończone — decyzje finalne (raise / revert / hold)
- Anulowane — Ty cofnąłeś przed czasem
Kategorie eksperymentów
W każdym widzisz znacznik:
- Zbiera dane — niedawno wystartował, czeka na pierwsze próbki
- Mało zamówień — w trakcie eval window, statystycznie nieistotny
- Sygnał niepewny — CI obejmuje 0
- Brak sygnału po maks. oknie — slow-mover, wymaga Twojej decyzji
- Czeka na świeże dane — Skuvero czeka na enrich z Allegro (kategorie/prowizje)
- Przerwany ręczną zmianą ceny — ktoś ręcznie zmienił cenę w BL, Skuvero wykrywa
Strategia katalogu
Druga część modułu — segmentacja 6-klasowa Twojego katalogu na podstawie sprzedaży:
- Bestseller — wysoki wolumen + wysoki przychód + rosnąca tendencja
- Stable — stabilny wolumen, średni przychód
- Hidden gem — niski wolumen ale wysoka marża per sztuka
- Sleeping — kiedyś sprzedawał dobrze, teraz spadek
- Dead — kilka miesięcy zero sprzedaży
- No data — za mało historii do klasyfikacji
Daily action panel
Co dziennie Skuvero sugeruje 5-10 akcji:
- „Podnieś cenę na produkcie X — bestseller, marża 30%, sprzedaż stabilna”
- „Wycofaj z reklam produkt Y — dead, generuje koszt bez przychodu”
- „Obniż cenę na produkcie Z — sleeping, potrzebuje impulsu”
360° per produkt
Klikasz dowolny produkt → otwiera się modal z:
- Wykresem sprzedaży 12 mies.
- Histogramem cen
- Łańcuchem eksperymentów cenowych (jeśli były)
- AI verdict (drugi rzut oka)
- Brand cross-learning (jak inne produkty Twojej marki reagują na ceny)
AI Review
Sztuczna inteligencja drugiej instancji ocenia konkretną decyzję cenową — używa modelu AI z wyszukiwaniem w sieci (sprawdza ceny u konkurencji w tle):
- Optymalizator → Eksperyment → AI Review.
- AI analizuje:
- Historię tego produktu w Twoim sklepie
- Ceny u konkurencji (przez Google search)
- Trend kategorii
- Daje verdict: kontynuuj eksperyment / cofnij / zwiększ krok / poczekaj.
To dodatkowy filtr przed twoją decyzją.
Harmonogram cen
Time-based pricing — ustawiasz okna czasowe i Skuvero zmienia ceny w tych oknach.
Tryby
Cykliczny (recurring)
Powtarza się każdego dnia tygodnia.
- Wybierasz dni (np. piątek, sobota, niedziela)
- Godziny (np. 18:00–23:59)
- Promocja (np. -10% na wybrane produkty)
Skuvero o 18:00 piątku zmniejsza cenę o 10%, w niedzielę o 23:59 wraca.
Ciągły (continuous)
Jednorazowa kampania w wybranym oknie.
- Wybierasz konkretne daty + godziny start/end
- Po końcu auto-deaktywuje
Idealne dla świątecznych promocji (Black Friday, świąteczna), urodzin firmy, eventów.
Konfiguracja harmonogramu
- Optymalizator → Harmonogram cen → Nowy.
- Nazwa (np. „Weekend kosmetyki -10%”)
- Wybierz produkty (filtr / EAN / kategoria)
- Tryb (cykliczny / ciągły)
- Okno czasowe + procent zniżki
- Marketplace — Allegro lub inny (per marketplace)
- Min margin % — bezpieczeństwo (nigdy nie schodzić poniżej np. 5% marży)
- Soft cap — jeśli faktyczna zniżka będzie mniej niż X% (np. 1%), Skuvero pomija (nie warto)
Co Skuvero robi
- Co minutę sprawdza aktywne harmonogramy
- Gdy okno startuje → wysyła zniżone ceny do BL → marketplace
- Gdy okno kończy → wraca do baseline cen
- Drift recovery — jeśli ktoś ręcznie zmienił cenę w trakcie aktywnego harmonogramu, Skuvero re-aplikuje zniżkę (chyba że Ty wyłączyłeś drift detection)
Historia harmonogramów
Optymalizator → Harmonogram → produkt → Historia:
- Każda sesja apply (kiedy okno startowało)
- Per produkt: jakie były ceny przed/podczas/po
- Filtry rok / miesiąc
- Łączny przychód / zysk podczas sesji
Statystyki sprzedaży
Pełna analityka z zamówień BL — niezależnie od eksperymentów.
Optymalizator → Statystyki ma sekcje:
- Podsumowanie — 12 kafelków (przychód, zysk, marża, koszt prowizji, koszt dostawy itd.) + osobne karty straty
- Per źródło — Allegro / Empik / Erli z kolumną Straty
- Per miesiąc — wykres sezonowości
- Top 20 — najlepsze produkty w okresie
- Worst 10 — produkty na minusie
Plus filtr na źródło + datę od-do.
Opłacalność reklam
Specjalna sekcja w Statystykach — łączy dane Ads (z modułu Allegro Ads) z marżami:
- Estymowany zysk z reklam
- ROI%
- ROAS
- Konwersja
- Avg CPC
- Break-even CPC
- Top zyskowne EAN-y z reklam
- Top stratne EAN-y (do wyłączenia)
- Verdict banner — „Twoje reklamy zarabiają / przepalają X zł/dzień”
Najczęstsze pytania
Mam eksperyment „Wymaga decyzji” od 28 dni. Co zrobić?
To slow-mover. Brak wystarczającej próbki żeby statystycznie zdecydować. Wybierz w UI:
- Zostaw cenę N zł — zatwierdzasz nową cenę, eksperyment zamknięty
- Cofnij do baseline — przywracasz starą cenę
Optymalizator zmienił cenę bez mojej zgody!
Optymalizator zmienia ceny tylko produktów które Ty wskazałeś jako kandydatów lub które wybrał automatycznie z listy znanej (Twoje aktywne sprzedające produkty). Jeśli nie chcesz żeby zmieniał konkretne produkty → wyklucz je w Ustawieniach (lista wykluczeń).
Nigdy nie chcę żeby Skuvero podniósł cenę poniżej X%.
W Ustawieniach Min margin % — Skuvero nigdy nie zaproponuje ceny która daje marżę < tego progu.
Mam dużo eksperymentów decyzja=revert. Co to znaczy?
Twoje aktualne ceny są blisko optimum. Próby podwyżek nie zarabiają więcej (klient się rozmyśla). To jest dobry sygnał — cenniki są przyzwoite. Ale przemyśl też alternatywy: niższa cena + większy wolumen może dać wyższy łączny zysk.
Jak harmonogram chroni przed spadkiem marży?
Min margin % — Skuvero przed apply liczy ile będzie marża po zniżce. Jeśli poniżej progu — pomija produkt (zachowuje normalną cenę).
Eksperyment się zatrzymał — żadna decyzja po 21 dniach.
Slow-mover bez próbki. Skuvero oflaguje jako „Wymaga decyzji” i czeka na Ciebie.
Co dalej?
- Allegro Ads — uzupełnia obraz rentowności
- Co wymaga uwagi — alerty z Optymalizatora