63% dodatkowych budżetów e-commerce trafi do AI i cashbacku. Klasyczna reklama traci grunt

1. Liczby, które uzasadniają zmianę kierunku

Badanie Northwestern University i Minty objęło 150 decydentów marketingu e-commerce i pokazuje rzadko spotykany dziś poziom zgodności. Z każdego dodatkowego dolara przeznaczonego na marketing w e-commerce 63 centy trafią do narzędzi AI zakupowej oraz do aplikacji cashbackowych i oszczędnościowych. Klasyczna reklama digitalowa — display, klasyczne kampanie performance — traci na rzecz kanałów bliższych procesowi zakupowemu.

Skala zmiany widać najlepiej w planowanym miksie: udział cashbacku i aplikacji oszczędnościowych w budżecie ma według badania wzrosnąć z 18% do 30%. To oznacza, że handlowcy traktują mechaniki oszczędzania nie jako niszę, lecz jako centralny element kontaktu z klientem — zwłaszcza gdy to systemy AI aktywnie wyszukują dla klienta korzyści finansowe i wprowadzają je do procesu decyzyjnego.

Ważne zastrzeżenie metodologiczne: to badanie deklaratywne, a nie twarde dane o przepływie środków. Mimo to jego siła leży w zgodności. Gdy 150 osób odpowiedzialnych za budżety mówi w tym samym kierunku, ryzyko, że „to tylko moda”, jest małe. Dodatkowe pieniądze — czyli te, które decydują o wzroście, a nie o utrzymaniu bieżącej obecności — planują trafić w miejsce, w którym powstaje realna decyzja zakupowa.

2. Dlaczego to się dzieje: AI staje się bramą do klienta

Centralnym motorem tej zmiany jest odmienne zachowanie w wyszukiwaniu i zakupach. Klienci coraz częściej korzystają z systemów AI, które szukają rabatów, ofert cashback i tańszych alternatyw. W takim modelu pytanie „czy marka będzie widoczna” traci sens — zastępuje je pytanie, czy marka będzie widoczna w asystowanym procesie zakupowym: przy porównaniu cen, przy weryfikacji potencjału oszczędności, przy wyborze produktu.

Według badania dwie trzecie z 150 ankietowanych decydentów uznaje AI w nadchodzącym roku za najważniejsze „bramę do klienta”. Co istotne, ponad połowa tej grupy wiąże wykorzystanie AI wprost z aplikacjami oszczędnościowymi. To dowód, że automatyczne rekomendacje produktowe i poszukiwanie korzyści cenowych są coraz częściej myślane razem. Dla marketingu e-commerce oznacza to przesunięcie akcentów: relewancja powstaje tam, gdzie intencja zakupu, zainteresowanie ceną i cyfrowe wsparcie spotykają się w jednym momencie.

Zmiana dotyczy też roli marki. W klasycznym modelu marka budowała widoczność przez dotarcie do jak najszerszych audytoriów i powtórzenia. W modelu, w którym asystent AI filtruje, porównuje i rekomenduje, marka musi być rozpoznawalna i jednoznacznie opisana w danych — w inny sposób „wyświetla się” w odpowiedzi na zapytanie klienta. Nie wystarczy być obecnym w świadomości; trzeba być poprawalnym strukturalnie w systemie, który podejmuje decyzję za klienta.

3. Co to znaczy dla budżetów i struktury wydatków

Konsekwencje dla planowania są konkretne. Dodatkowe pieniądze w e-commerce nie będą już służyć do „bycia widocznym wobec wszystkich” w klasycznym modelu mediowym. Zamiast tego trafią do technologii, które dają dostęp do klienta dokładnie wtedy, gdy istnieje konkretne zainteresowanie produktem, ceną lub alternatywą. Konkurs toczy się o widoczność w asystentach cyfrowych, środowiskach rabatowych i ofertach cashback — nie o pole na stronie wydawcy.

Równolegle rośnie też znaczenie danych transakcyjnych. Aplikacje oszczędnościowe i narzędzia AI zakupowej działają na danych o koszyku i intencji. Siecią, która ma własne first-party data i potrafi je wpiąć w te ekosystemy, zyskuje przewagę, której klasyczna reklama nie jest w stanie skopiować. Ci, którzy swoich danych nie zorganizują, staną się zależni od pośredników kontrolujących dostęp do klienta w nowym kanale.

W Polsce dodatkowym czynnikiem jest ekonomia marż. Sieci handlowe — zwłaszcza spożywcze — operują na marżach netto rzędu 2–4%. Taki model nie wytrzymuje kosztów mediowych, które w klasycznym performance rosną od lat. Kanały cashbackowe i AI zakupowa działają na innym założeniu: płacisz wtedy, gdy decyzja realnie powstaje, a mechanikę oszczędności można przełożyć na koszt pozyskania konkretnego koszyka. Dla sieci z niską marżą to różnica między wydatkiem „na pewno” a wydatkiem rozliczanym z efektu. Tym bardziej że klient cashbackowy przychodzi z jasną intencją — a typ klienta z intencją jest dla handlu zawsze najdroższy do zdobycia klasycznie, a najtańszy w modelu, w którym decyzja powstaje blisko zakupu.

4. Konkretne polecenia dla zarządów e-commerce

Zmiana potwierdzona badaniem daje się przetłumaczyć na konkretne działania. Nie chodzi przy tym o radykalną wymianę całego miksu z dnia na dzień, lecz o świadome przesunięcie punktu ciężkości tam, gdzie decyzja zakupowa naprawdę powstaje — i o przygotowanie organizacji, zanim rynek nasyci się konkurencją. Oto pięć rekomendacji, które rekomenduję zarządom w tym roku budżetowym.

1. Przeprojektuj rozdział budżetu wokół kanałów bliskich zakupowi. Załóż w budżecie na 2027 udział mechanik oszczędnościowych i AI zakupowej na poziomie 25–30% wydatków zmarginalizowanych — zgodnie z kierunkiem 18→30 proc. z badania. Obecność w cashbacku i asystentach AI to już nie test, tylko warunek bycia dostępnym w procesie zakupowym.
2. Zbuduj własną, zorganizowaną warstwę danych. Zanim wybierzesz platformę zakupową lub oszczędnościową, upewnij się, że masz unified customer profile łączący dane transakcyjne, behawioralne i lojalnościowe. Bez tego płacisz pośrednikom za dostęp do własnych klientów.
3. Traktuj obecność w AI zakupowej jak nowy kanał performance. Zdefiniuj, jak Twoja marka jest widziana w asystentach planujących zakupy i porównujących ceny. To wymaga strukturalnych danych o produkcie, cenach i promocji — czyli przygotowania merchandisingu cyfrowego, a nie tylko kolejnej kampanii.
4. Mierz udział w asystowanym procesie, nie tylko licznik i CTR. Klasyczne metryki mediowe zawodzą w kanale, w którym decyzja powstaje w dialogu z AI. Mierz dostępność, share of shelf w wynikach asystenta i konwersję z rekomendacji, a nie tylko kliknięcia.
5. Przygotuj organizację na agentic commerce. 63% dodatkowego budżetu kierowanego do AI zakupowej to zapowiedź, że zakupy zlecane agentom przestaną być niszą. Im wcześniej katalogi, promocje i dane cenowe będą zrozumiałe dla systemów, tym mniejsze ryzyko, że Twój asortyment wypadnie z automatycznego wyboru.

Osobną kwestią jest organizacja. Przełożenie budżetu w stronę AI zakupowej i cashbacku to nie tylko zmiana planu mediowego — to zmiana kompetencji. Wymaga zespołu, który rozumie dane produktowe, warunki integracji z platformami oszczędnościowymi i logikę asystentów. W praktyce oznacza to, że część budżetu, która dziś idzie w egzekucję kampanii, przesunie się w stronę pracy nad strukturą oferty, jakością danych i partnerstwami technologicznymi. Sieć, która przygotuje organizację do tej nowej roli jeszcze w 2026, wejdzie w 2027 z przewagą, której nie da się zbudować wyłącznie budżetem.

Na koniec: nie chodzi o to, by zrezygnować z klasycznego performance, lecz by przestać go traktować jako domyślne przeznaczenie każdej dodatkowej złotówki. W e-commerce o wzroście decydują dziś kanały, w których decyzja powstaje najbliżej zakupu. Badanie pokazuje, że branża już to wie — dane za tym stoją. Pytanie brzmi, czy robi to Twoja sieć.

5. Konkluzja: nie walka o przestrzeń, lecz o miejsce w procesie

Wynik badania Northwestern University i Minty nie jest anegdotą — jest spójny z szerszymi trendami, które widzimy w projektach doradczych. Budżet płynie tam, gdzie decyzja się faktycznie podejmuje. A w 2026 i 2027 roku decyzję coraz częściej podejmuje się w dialogu z systemem AI, który szuka dla klienta najlepszej ceny i największej oszczędności.

Przedsiębiorstwa, które uznają, że „skoro pieniądze przestają iść w klasyczną reklamę, to nie ma co inwestować”, popełnią błąd odwrotny. Pieniądze nie znikają — zmieniają kanał. Trafiają do narzędzi, które dają dostęp do klienta w najbardziej wartościowym momencie ścieżki. Kto zorganizuje dane, strukturę oferty i obecność w asystentach i cashbacku, ten przechwyci strumień wydatków, zanim zrobi to konkurencja.

Jeśli przygotowujesz budżet marketingowy na kolejny rok i zastanawiasz się, jak realnie przesunąć wydatki z klasycznej reklamy do kanałów bliskich zakupowi i AI — pomagam zarządom projektować taką transformację. Porozmawiajmy.