Wróć do bloga
ecommerce analityka SEO

Jak analizować rynek e-commerce w Polsce - przewodnik po danych

Praktyczny przewodnik po analizie polskiego rynku e-commerce z wykorzystaniem danych o technologiach, widoczności SEO i profilu firmowym sklepów internetowych.

Zespół HarvestQuery
4 min czytania

Polski rynek e-commerce przekroczył 90 miliardów złotych w 2025 i wciąż rośnie. Dla agencji, dostawców oprogramowania, brandów FMCG i funduszy inwestycyjnych zrozumienie jego struktury to nie opcja, lecz konieczność. Problem w tym, że większość dostępnych raportów pokazuje zagregowane liczby. Nie mówią, które konkretnie sklepy rosną, jakiej technologii używają i czy w ogóle inwestują w reklamy.

Dane pozwalają to zmienić.

Co warto wiedzieć przed analizą rynku

Zanim zaczniesz, warto zadać sobie kilka pytań:

  • Co chcesz zmierzyć? Udział platform (WooCommerce, Shoper, PrestaShop)? Widoczność organiczną według branży? Kondycję techniczną sklepów?
  • Jaka jest Twoja jednostka analizy? Domena, firma, segment rynku?
  • Do czego trafią wyniki? Kampania sprzedażowa, raport strategiczny, model ML?

Odpowiedzi determinują, które dane będą potrzebne i jak je połączyć.

Trzy warstwy danych o e-commerce

Rynek e-commerce można badać na trzech poziomach, a każdy wymaga innego zestawu danych.

Warstwa technologiczna

Pierwszy krok to odpowiedź na pytanie: na czym działa sklep? Informacja o platformie e-commerce (WooCommerce, Shoper, PrestaShop, IdoSell, Magento, Shopify) to fundament większości analiz segmentacyjnych.

Typowi odbiorcy tych danych to dostawcy SaaS targetujący sklepy na określonej platformie, agencje szukające sklepów gotowych do migracji i firmy integracyjne (ERP, logistyka, płatności) wchodzące na rynek. Pytanie, które można postawić tym zbiorom: Ile sklepów w Polsce działa na WooCommerce z aktywną bramką PayU i pluginem do Allegro?

Warstwa widoczności i SEO

Sama technologia to za mało. Kluczowe pytanie to: czy sklep ma ruch organiczny, który cokolwiek znaczy?

Dane SEO i widoczności dostarczają informacji o liczbie fraz, na które sklep pojawia się w Google, szacowanym ruchu organicznym i konkurencyjności domeny. Pozwala to oddzielić sklepy aktywnie pozyskujące klientów przez wyszukiwarkę od tych, które są niewidoczne.

Przykładowe analizy: sklepy z widocznością powyżej 10 000 fraz to aktywni gracze rynkowi; sklepy z wysoką widocznością bez aktywnych reklam Google Ads to potencjalni klienci dla agencji performance; sklepy z niską widocznością i wysoką aktywnością reklamową są zależne od płatnego ruchu i wrażliwe na wzrost CPC.

Warstwa firmowa

Domena to tożsamość techniczna. Firma to tożsamość prawna i biznesowa. Połączenie obu otwiera zupełnie nowe możliwości.

Dane firmowe (KRS, branże PKD, daty rejestracji, adresy) pozwalają segmentować sklepy nie tylko według tego, jak wyglądają w internecie, ale też według ich rzeczywistego profilu biznesowego. Segmentacja według kodu PKD dla kampanii B2B w konkretnej branży, filtrowanie firm zarejestrowanych w ostatnich 12 miesiącach albo weryfikacja, czy sklep to JDG czy spółka z o.o. - to zastosowania, których nie da się zrealizować bez tej warstwy.

Łączenie danych: klucz to domena

Siłą tego podejścia jest możliwość łączenia wszystkich warstw przez wspólny klucz, jakim jest domena internetowa.

Przykładowy segment wynikający z połączenia trzech źródeł:

Sklepy na Shoper + widoczność > 500 fraz + aktywne Google Ads + spółka z o.o.

Taki zbiór to nie losowa lista. To kwalifikowana lista firm, które mają ugruntowaną pozycję SEO, aktywnie inwestują w reklamy i są wystarczająco dużym podmiotem, żeby mieć budżet i decydenta. Dla dostawcy oprogramowania dla e-commerce lub agencji to gotowy pipeline sprzedażowy.

Praktyczne przypadki użycia

Agencja SEO / content

Cel: znaleźć sklepy, które płacą za reklamy, ale mają słabą widoczność organiczną. Takie firmy rozumieją wartość ruchu, ale nie mają jeszcze wyników SEO - to idealni klienci.

Zapytanie: sklepy e-commerce + widoczność organiczna < 1 000 fraz + aktywna kampania Google Ads.

Dostawca oprogramowania dla e-commerce

Cel: zidentyfikować sklepy gotowe do migracji platformy.

Zapytanie: sklepy na PrestaShop 1.6 lub Magento 1.x + aktywne od ponad 3 lat + widoczność > 2 000 fraz.

Sklepy na przestarzałej technologii z realnym ruchem mają motywację do zmiany i środki, żeby za nią zapłacić.

Brand wchodzący w e-commerce

Cel: zmapować dystrybutorów i sprzedawców w swojej kategorii produktowej.

Zapytanie: sklepy w kategorii zdrowie / uroda + widoczność organiczna > 5 000 fraz + posortowane według szacowanego ruchu.

To gotowa mapa kanałów dystrybucji online z oceną siły każdego z nich.

Na co uważać przy analizie

Dane o e-commerce mają swoje ograniczenia, o których warto wiedzieć.

Wysoka widoczność SEO nie oznacza automatycznie wysokich przychodów - sklep może rankować na tysiące fraz z niską intencją zakupową. Sklep na WooCommerce może być profesjonalnym biznesem z obrotem 10M PLN albo porzuconym projektem z jedną kategorią produktów. KRS aktualizuje się z pewnym opóźnieniem, więc spółka może być w likwidacji, zanim dane to odzwierciedlą.

Połączenie kilku źródeł jednocześnie znacząco redukuje te ryzyka. Sklep z wysoką widocznością, aktywnymi reklamami, aktualną technologią i spółką zarejestrowaną 3+ lata temu to bardzo wiarygodny profil aktywnego gracza.

Podsumowanie

Analiza rynku e-commerce nie musi opierać się na drogich raportach ani ręcznym scrapingu. Gotowe, standaryzowane datasety pozwalają przejść bezpośrednio do analizy, bez etapu czyszczenia i normalizacji danych.

Zacznij od pytania, nie od danych. Łącz warstwy, bo technologia plus SEO plus profil firmowy daje wielokrotnie więcej niż każde źródło osobno. Kwalifikuj agresywnie - mniejszy, bardziej trafny segment jest zawsze lepszy niż duża, niedopasowana lista.

Jeśli chcesz zobaczyć, jakie dane są dostępne i jak pasują do Twojego konkretnego zastosowania, opisz nam swój przypadek. Pomożemy dobrać odpowiedni dataset i format dostarczenia.

Tematy: ecommerce analityka SEO

Gotowy na dostęp do danych?

Skorzystaj z datasetów HarvestQuery w swoich analizach, kampaniach i produktach AI.