Single Post Background

Jak budować kulturę analityczną i rozwijać praktykę data-driven w firmie – rozmowa z Michałem Szymankowskim

CEO

9 grudnia 2025

Czas czytania: 18 min


W kolejnym odcinku podcastu „Date with Data Talks” Mariusz Michalczuk, prowadzący i ekspert Conversion, rozmawia z Michałem Szymankowskim, doświadczonym menedżerem łączącym świat biznesu i technologii. Tematem rozmowy jest fascynująca ścieżka kariery Michała, kulisy transformacji cyfrowej znanej marki jubilerskiej YES, ewolucja od decyzji podejmowanych „na czuja” do strategii opartej na danych, a także kluczowa rola komunikacji i kultury organizacyjnej w skutecznym wdrażaniu technologii.

Podsumowanie
  • Artykuł jest zapisem rozmowy z Michałem Szymankowskim, który pełni rolę „mostu” między biznesem a technologią, specjalizując się w operacjonalizacji celów strategicznych w e-commerce.
  • Omówiono proces transformacji cyfrowej firmy YES, która z tradycyjnego retailu przeszła do dojrzałego modelu omnichannel, podkreślając, że kluczem była nie tylko technologia, ale zmiana mindsetu i odpowiedni ludzie.
  • Przedstawiono ewolucję w podejściu do danych: od decyzji podejmowanych intuicyjnie (case rezerwacji w salonie w czasie pandemii) do kultury, w której dane są podstawą każdej nowej inicjatywy.
  • Szczegółowo opisano wdrożenie programu lojalnościowego YES Club jako kluczowego projektu technologicznego, który pozwolił zintegrować dane o kliencie ze świata online i offline.
  • Podkreślono, że fundamentem sukcesu w projektach technologicznych jest komunikacja, budowanie zespołu w oparciu o „culture fit” oraz unikanie silosów danych poprzez ustalanie wspólnych definicji i metryk.
  • Jako przestrogę przytoczono przykład wejścia na rynek czeski, który pokazał, jak kosztowne mogą być błędy wynikające z pośpiechu, braku analizy rynku i problemów z podstawami (domena, tłumaczenia, asortyment).

 

Czego dowiesz się z tego wywiadu:

Rola pomostu między biznesem a technologią

Ścieżka kariery: Od agencji do transformacji cyfrowej w YES

Ewolucja podejścia do danych: Od intuicji do analityki

YES Club: Technologiczne kulisy programu lojalnościowego

Klucz do sukcesu: Komunikacja i czynnik ludzki

Błędy, z których warto wyciągnąć lekcje

Podsumowanie: Główne wnioski z rozmowy

 

Rola pomostu między biznesem a technologią

Operacjonalizacja celów strategicznych

Mariusz Michalczuk: Cześć, witam Cię serdecznie w kolejnym odcinku z serii Date with Data Talks, czyli podcastu skierowanego od praktyków danych do praktyków wykorzystania danych i vice versa. Dzisiaj moim i Twoim gościem jest Michał Szymankowski. Michale, mega dziękuję za przyjęcie zaproszenia i chęć podzielenia się Twoją wiedzą i doświadczeniem. Jakbyś mógł na wstępie opowiedzieć kilka słów o sobie.

Michał Szymankowski: Cześć. To ja dziękuję za zaproszenie. Zajmuję się zarządzaniem zespołami technicznymi, które w e-commerce wdrażają rzeczy, które biznes sobie wymyśli. Jednocześnie, zarządzając samym zespołem, czyli układając im pracę i rozwiązując problemy, zajmuję się wprost czymś, co profesjonalnie nazywa się operacjonalizacją celów strategicznych.

Na poziomie strategii mamy pewne cele, a ktoś musi wymyślić, jak je osiągnąć. Z tych celów albo ja bezpośrednio, albo osoby, z którymi współpracuję, są rozliczani. To również kwestia wdrażania systemów, ale też pozyskiwania specjalistów i ludzi. Krótko mówiąc, jestem mostem pomiędzy ludźmi biznesu a ludźmi technologii, jednocześnie czując się bliżej technologii. Poruszanie się w tematach biznesowych również nie jest mi obce.

Mariusz Michalczuk: Mega ciekawe jest to określenie „odpowiadać za operacjonalizację celów strategicznych”. Mam wrażenie, że dziś często jest tak, że nie problemem jest stworzenie fajnej strategii, ale dużo większym problemem jest jej egzekucja i doprowadzenie do realizacji. Czy mógłbyś opowiedzieć, jak wyglądała Twoja ścieżka zawodowa do tego momentu, do roli pomostu pomiędzy biznesem i technologią? Uważam, że ten most jest dzisiaj turbo potrzebny.

Ścieżka kariery: Od agencji do transformacji cyfrowej w YES

Początki w agencji i przejście do klienta

Michał Szymankowski: Ten most był zawsze potrzebny, tylko od jakiegoś czasu jest dostrzegany. Pewnych potrzeb biznesowych nie załatwia się gotowym oprogramowaniem out of the box; potrzebni są specjaliści, którzy wymyślą, jak to zrobić. Wracając do Twojego pytania, zaczynałem ponad dziesięć lat temu w agencji White Ducky w Poznaniu. Głównym klientem agencji była biżuteria YES. W którymś momencie przeszliśmy z agencji do YES.

W agencji na początku zajmowałem się bardzo podstawowymi rzeczami, byłem supportem. Już wtedy nieświadomie zaczęła się kształtować moja rola pomostu, bo support był nie tylko deweloperski – trochę testów, dopowiedzenia zadań, pomocy w znajdowaniu danych, wyciąganie tych danych od biznesu. Potem przerodziło się to w rolę supportu biznesu, czyli nie tylko wyciąganie danych, ale też próba zrozumienia, do czego dążymy.

Z tego stanowiska supportowego płynnie przeszedłem w stanowisko bardziej operacyjne. To był pierwszy moment, w którym zacząłem rozmawiać z biznesem. Biznes przychodził z problemem, a my go rozwiązywaliśmy. Zespół był wtedy mały, liczył trzy osoby, ale z biegiem lat rozrósł się do piętnastu osób plus trzy lub cztery firmy outsourcingowe. Trzeba było budować kompetencje, żeby to wszystko ogarnąć – nie tylko rekrutację, ale też zapewnienie dobrych warunków pracy i jasnej komunikacji.

Wyzwania transformacji cyfrowej w branży jubilerskiej

Mariusz Michalczuk: Czyli towarzyszyłeś YES w transformacji cyfrowej. Jest to firma osadzona w offline, która weszła do online’u. Mógłbyś opowiedzieć, jak to wyglądało i jakie były wyzwania?

Michał Szymankowski: Z jednej strony tak, branża jubilerska wywodzi się z offline’u, to typowy retail. Długo mówiliśmy, że to produkt, który klient musi dotknąć i obejrzeć przed zakupem. Rozumiem to podejście – od pewnego pułapu cenowego nie sprzedajemy go online, bo klient chce przyjść, zobaczyć, przymierzyć. Ważne są subiektywne odczucia, jak waga przedmiotu.

Z drugiej strony, YES to pierwszy sklep biżuteryjny online w Polsce, więc innowacje się tam pojawiały. Oczywiście na początku było podejście w stylu „kto będzie kupował biżuterię przez internet, tam można dostać worek ziemniaków”. Ale transformacja w Polsce przebiegała szybko. Było dużo innowacyjnych pomysłów, ale transformacja cyfrowa polegała nie tyle na zmianie myślenia na bardziej cyfrowe, ile na zbudowaniu możliwości realizacji tych pomysłów. Mieliśmy świetny zarząd.

Mariusz Michalczuk: Chodziło o technologię, która wspierałaby te pomysły, dobrze rozumiem?

Michał Szymankowski: Tak, bo pomysły były. Zarówno zarząd, menedżerowie, jak i dyrektorzy zawsze mieli parcie na optymalizację i automatyzację, a najłatwiej to zrobić przez digitalizację procesów wewnętrznych i dawanie wartości dodanej klientowi. Ten mindset był zawsze. Brakowało zasobów albo know-how. Ja znalazłem dla siebie miejsce, gdzie wyłapywałem te pomysły i staraliśmy się je wdrożyć. Nie wszystko się udało, były tematy, które mogły być zrobione lepiej, ale to też jest nauka dla mnie i dla organizacji. Nie ma lepszego nauczyciela niż własne błędy.

Ewolucja podejścia do danych: Od intuicji do analityki

Case study: Rezerwacja w salonie – decyzje „na czuja”

Mariusz Michalczuk: Mówisz o kulturze nauki. Jestem orędownikiem takiego podejścia: „nie bójmy się popełniać błędów, bo jak się nie wywrócisz, to się nie nauczysz”. Powiedz, jak na tej drodze dane wspierały wasze testy i jak je wykorzystywaliście? Mówiłeś, że nie wszystko się udało, więc zakładam, że dane to pokazały. Uważam, że analityka internetowa jest właśnie takim pomostem między biznesem a technologią.

Michał Szymankowski: Na początku nie było żadnych danych. Zmiany były robione na czuja. Można post factum wyciągać dane, że pewne wskaźniki się poprawiły, ale decyzje były podejmowane w oparciu o to, co nam się wydawało i co widzieliśmy na rynku. Nikt 10 lat temu nie bawił się w analizę zachowań użytkowników. To pojawiło się wraz ze skalą, może w ciągu ostatnich pięciu lat.

Idealnym przykładem decyzji podjętej na czuja jest feature rezerwacji w salonie. To był czas COVID-u, lockdownów. Nie wiedzieliśmy, czy wrócimy do rentowności. Zauważyliśmy, i to była jedyna dana w tym kontekście, potężny odpływ ludzi z centrów handlowych. Jednocześnie widzieliśmy ogromny wzrost ruchu online, na tyle duży, że musieliśmy nieplanowanie robić upgrade farmy serwerowej.

Decyzja o stworzeniu tego feature’a była intuicyjna: zróbmy coś, co przekieruje klientów z online do offline. Nie sprawdziliśmy totalnie nic. Jedyne, co dziś możemy sprawdzić, to ile rezerwacji faktycznie jest. Pojawiły się inne problemy, jak zaangażowanie pracowników salonów, od których trochę za dużo wymagaliśmy. Prosiliśmy ich o potwierdzanie dostępności produktu, co często nie działało. Dostawali maila, czyli leada sprzedażowego, ale często dzwonili do klienta bez potwierdzenia w systemie, więc nie wiedzieliśmy, czy doszło do sprzedaży. To było niepoliczalne. Nigdy nie zmierzyliśmy realnego wpływu tego feature’a na biznes.

Przejście na model data-driven

Michał Szymankowski: To była pierwsza faza, gdzie robiliśmy rzeczy, łapaliśmy pojedyncze dane i mówiliśmy „okej, zrobione”. Nie było żadnego retro. Natomiast teraz sytuacja jest odwrotna. Wszystkie funkcje, które wprowadzamy, nawet proste jak karuzela na stronie, są opomiarowane. Wiemy dokładnie, co klienci robią na każdym etapie. To nie jest poziom ogólny, ale bardzo konkretny. Widzimy, że na konkretnym etapie checkoutu klienci spędzają najwięcej czasu, więc to miejsce trzeba poprawić, skrócić tę ścieżkę.

Teraz bez danych nie podejmujemy decyzji. Jeżeli pojawia się jakiś feature u konkurencji albo jest ciśnienie, żeby wprowadzić coś modnego, zadajemy sobie pytanie, czy nam się to opłaca. W większości przypadków nie. Ilość pomysłów, zwłaszcza z narzędziami AI, jest tak duża, że gdybyśmy mieli wszystko analizować, 90% okazałoby się nieopłacalne.

YES Club: Technologiczne kulisy programu lojalnościowego

Wyzwania związane ze starym systemem

Mariusz Michalczuk: A powiedz z technologicznego punktu widzenia o programie lojalnościowym YES Club. Jakie były jego meandry biznesowe? Skąd pomysł i jak wyglądało wdrożenie?

Michał Szymankowski: Zawsze mieliśmy problem z naszym programem lojalnościowym. Technologicznie był napisany na kolanie. Aby założyć kartę, trzeba było wypełnić papierowy formularz. Salony raz na miesiąc przesyłały je do centrali, my je skanowaliśmy i przechowywaliśmy na serwerach. Wyobraź sobie, że klient musi wypisać formularz, a w centrali siedzi osoba, która to wszystko skanuje i kataloguje. Totalne marnotrawstwo potencjału tego człowieka.

Program nie był też atrakcyjny. Oferował dwa progi, a salony traktowały go jako sposób na natychmiastowe danie rabatu 5%, bo można było legalnie wejść do pierwszego progu. Kiedy w organizacji pojawił się Daniel Górny, mózg całego nowego programu, wszystko się zmieniło. Samo przygotowanie do zmiany trwało 13 miesięcy. Daniel wiedział, że trzeba to zrobić dobrze od początku. Program lojalnościowy to podanie ręki klientowi i nawiązanie bliższej relacji. Klient musi nam ufać, że jeśli coś obiecujemy, to dowieziemy.

Łączenie światów online i offline dzięki danym

Michał Szymankowski: Technologicznie wdrożenie pomysłu Daniela nie było problemem. Problemem było pozbycie się starego, „drucianego” programu. Pojawiały się pytania z pogranicza compliance: co zrobić z klientami nieaktywnymi od dawna? Czy możemy się do nich odezwać? Specyfika branży jest taka, że lojalny klient kupuje 2-3 razy w roku. Mogliśmy mieć klienta nieaktywnego przez 9 miesięcy, ale to mógł być normalny cykl zakupowy.

W międzyczasie pojawiła się konieczność stosowania trwałych nośników dla regulaminów. Najcięższa była rezygnacja ze starego programu. W starym systemie zalogowany klient z rabatem widział automatycznie niższe ceny na całym asortymencie. To było proklienckie, ale w nowym programie nie chcieliśmy tak działać.

Mieliśmy też świetnego partnera, Sparta Loyalty. Nie cisnęli czasowo, wiedzieli, że to będzie długi projekt. Zamknął się w około dwa lata. Kluczem była głęboka analiza i odpowiednia osoba prowadząca. Mechanizmy, które wymyślił Daniel, działają świetnie. Udział programu lojalnościowego w transakcjach offline’owych w dobrych momentach sięga 80%.

Po wdrożeniu nie stanęliśmy w miejscu. Mamy ekipę, która cały czas nim zarządza i patrzy na dane. Procent udziału to nasz barometr. Analizujemy, czy program jest angażujący, czy może trzeba poprawić komunikację z salonami.

Mariusz Michalczuk: Program lojalnościowy jest często kluczem do połączenia świata offline i online, zwłaszcza w kontekście rozpoznawania użytkownika i przepływu danych. Jak to pomogło wam we współpracy między kanałami?

Michał Szymankowski: To potężna dawka informacji o kliencie. Zdecydowaliśmy, że program przeniesiemy do aplikacji mobilnej. Mamy tam spiętego klienta. Wiemy, jaki ma budżet, bo program działa już około półtora roku. Możemy go zaszeregować do grup, wiemy, czy kupuje srebro, czy złoto, kolczyki czy coś innego. Mamy dopracowaną koncepcję, aby te dane trafiły do naszego systemu Marketing Automation. Będziemy mieli dane o tej samej osobie z jej działań online i offline. Jeśli pan kupuje srebrne kolczyki, włączymy go w komunikację marketingową w momentach, kiedy można podarować biżuterię.

Klucz do sukcesu: Komunikacja i czynnik ludzki

Budowanie zespołu w oparciu o „culture fit”

Mariusz Michalczuk: Wszystko sprowadza się do ludzi. Mówiłeś o wzroście Twojego zespołu z trzech do kilkunastu osób, o tym, że organizacja rozwinęła się dzięki odpowiednim ludziom. Jak dobierałeś ludzi do zespołu, żeby skutecznie operacjonalizować strategię?

Michał Szymankowski: Zacznę od całej organizacji. To, że się komunikujemy, to efekt dużej pracy każdego menedżera. Ciągle rozmawiamy o tym, że komunikacja może być lepsza, mimo że jest na dobrym poziomie. To praca menedżerów, dyrektorów i HR, żeby mówić o rzeczach i codziennie burzyć silosy, również te kompetencyjne.

Jeśli chodzi o mój zespół, od pierwszej rekrutacji kierowałem się czymś, co dziś nazywam „culture fit” – wpasowaniem w organizację. To może być korporacyjny buzzword, ale jeśli dobrze się go zinterpretuje, chodzi o to, by osoba była otwarta, szczera, przyznawała się do problemów, a nie odkładała je na później. Chodzi o kogoś, kto ma kompetencje, ale wie, że wciąż ma wiele do nauki, chce się rozwijać i dzielić wiedzą.

To były moje główne przesłanki, niezależnie czy rekrutowaliśmy PM-ów, analityków, deweloperów czy liderów. Culture fit był najważniejszy. Jeśli miałbym za czymś tęsknić, to za tym zespołem, bo naprawdę dobrze się rozumie. Otwartość komunikacyjna jest czasem ważniejsza niż umiejętności techniczne. Lepiej wziąć juniora, który jest otwarty i pasuje do kultury organizacji, i go nauczyć, niż wziąć eksperta, z którym nie da się dogadać.

Rola danych w burzeniu silosów komunikacyjnych

Mariusz Michalczuk: W tej komunikacji jaką rolę odgrywały dane? Mówiłeś o burzeniu silosów, co jest dużym wyzwaniem w kontekście danych, gdy każdy zespół ma swoje. Język danych to też rodzaj komunikacji.

Michał Szymankowski: Zgadzam się. Komunikowanie się za pomocą danych to umiejętność, którą trzeba wypracować. Mam ciekawy case. Przy analizowaniu sprzedaży zauważyliśmy z kolegą, że coś jest nie tak z danymi z online’u, że się nie zgadzają. Mamy Magento, gdzie są zamówienia anulowane, niezafiskalizowane, itd. Zaczęliśmy drążyć i okazało się, że problem leży w momencie fiskalizacji.

Nasze raporty, na przykład z Analyticsa, dotyczyły checkoutu, czyli momentu płatności. Raporty działu analiz były raportami fiskalizacyjnymi i dodatkowo, raz na jakiś czas, pomniejszone o zwroty z danego dnia. Nic się nie zgadzało. Dopiero gdy doszliśmy do tego, jakie są składowe tej sumy, zaczęliśmy rozmawiać. Ustaliliśmy, że nie możemy raz tak, a raz inaczej podchodzić do zwrotów. Jeśli bierzemy ruch z danego dnia z Analyticsa, a zamówienia zafiskalizowane z innego okresu, to nie możemy mówić o mierzeniu konwersji.

Od tego momentu zaczęliśmy inaczej patrzeć na raporty. Z działem analiz musieliśmy się dogadać, żeby brali inne dane i przede wszystkim je porozbijali. Kiedyś mówiliśmy, że w styczniu mamy spadki konwersji. Okazało się, że to przez zwroty po świętach. Konwersja była na stałym, sensownym poziomie. Po prostu było więcej zwrotów. Praca na danych była więc pracą komunikacyjną – trzeba było zebrać dane i pogadać o tym, co one reprezentują.

Błędy, z których warto wyciągnąć lekcje

Case study: Problematyczne wejście na rynek czeski

Mariusz Michalczuk: To, o czym mówisz – brak wspólnych definicji – to częsty błąd. Czy mógłbyś opowiedzieć o innych błędach na styku technologii i biznesu, z których można się uczyć?

Michał Szymankowski: Znamiennym błędem było otwarcie naszego pierwszego sklepu online w Czechach. To było nasze pierwsze wyjście za granicę, zderzenie z innymi przepisami. Nie istniała strategia wejścia na ten rynek. Po prostu w pewnym momencie powiedzieliśmy, że musimy tam być, i to szybko, bo pojawiły się atrakcyjne lokalizacje dla salonów offline.

Offline powiedział, że jest w stanie je zagospodarować, ale chciał wsparcia online, żeby legitymizować markę. Musieliśmy działać w krótkim czasie i wyszło nam to średnio. Długo myśleliśmy nad domeną, zmienialiśmy ją dwa czy trzy razy. Częste zmiany domeny powodują spadki widoczności w SEO, które dopiero budowaliśmy. Budżety nie pozwalały na stałą współpracę z agencją, więc działaliśmy z nimi ad hoc, co było nieefektywne.

Mieliśmy problemy z tłumaczeniami. Pierścionki po wrzuceniu do Google Translatora były w Czechach „krążkami”. Zdarzyły się błędy asortymentowe – założyliśmy, że asortyment z Polski będzie się sprzedawał w Czechach, nie robiąc żadnych badań. Koniec końców, przez brak analizy rynku i działanie „na hura”, sklep bardzo długo nie zarabiał.

Dopiero drugie podejście technologiczne, zmiana strategii na markę międzynarodową YES Jewellery, analiza asortymentu z salonów i lepsze przygotowanie technologiczne (integracje z ERP, lokalni przewoźnicy, lokalna bramka płatnicza) przyniosły efekty. Największym problemem za pierwszym razem był skurczony czas. Goniliśmy własny ogon.

Mariusz Michalczuk: Mam wrażenie, że z cross-border to temat na osobną rozmowę. To jak zakładanie firmy od zera, więc pole do popełnienia błędów jest ogromne. Słuchaj, będziemy kończyć. Mega dzięki za podzielenie się doświadczeniem. Wiem, że zaczynasz nową ścieżkę, więc życzę Ci sukcesów. I liczę na dogrywkę na bazie nowych doświadczeń.

Michał Szymankowski: Chętnie. Firma, do której idę, to multibrand, więc będą inne produkty i wyzwania. Obstawiam dużo zabawy integracyjnej. Zobaczymy, ale chętnie za jakiś czas się spotkamy i pogadamy.

Podsumowanie: Główne wnioski z rozmowy

Najważniejsze lekcje dla menedżerów i specjalistów e-commerce

Rozmowa z Michałem Szymankowskim to zbiór cennych lekcji dla każdego, kto działa na styku biznesu i technologii. Jego doświadczenie pokazuje, jak kluczowa jest rola „tłumacza” i „mostu”, który potrafi przełożyć cele strategiczne na konkretne zadania technologiczne i odwrotnie. Historia transformacji cyfrowej YES dowodzi, że sukces w omnichannelu to nie tylko wdrożenie narzędzi, ale przede wszystkim zmiana kultury organizacyjnej, otwartość na eksperymenty i uczenie się na błędach.

Kluczowym wnioskiem jest ewolucja podejścia do danych – od podejmowania decyzji w oparciu o intuicję, do stworzenia środowiska, w którym dane są fundamentem rozwoju. Case programu lojalnościowego YES Club ilustruje, jak skomplikowany projekt technologiczny może stać się sercem strategii omnikanałowej, integrując wiedzę o kliencie z różnych punktów styku. Równie ważna jest nauka płynąca z porażek, takich jak pośpieszne wejście na nowy rynek, co pokazuje, że solidna analiza i przygotowanie są warte każdej poświęconej im godziny.

Ostatecznie jednak rozmowa sprowadza się do czynnika ludzkiego. Sukces zespołu technologicznego zależy nie tylko od kompetencji technicznych, ale od komunikacji, wzajemnego zrozumienia i dopasowania kulturowego (culture fit). Burzenie silosów, zarówno tych kompetencyjnych, jak i tych z danymi, jest podstawą efektywnej i zwinnej organizacji, która potrafi realnie realizować swoją strategię.

bezpłatna konsultacja

TAG picture

Tagi:

Historie sukcesów

Optymalizacja GTM, która odblokowała skalowalność badań HotJar
Zobacz case
Współpraca w modelu opieki analitycznej
Zobacz case
Lepsza jakość danych przy tym samym pokryciu transakcji
Zobacz case

Ostatnie wpisy na blogu

| 21 kwietnia 2026
Zlecenie analitykowi pytania o ilość ruchu z poszczególnych źródeł w marcu 2026 wydaje się proste z biznesowego punktu widzenia. Odpowiedź analityczna powinna być równie ...
Czytaj więcej
| 14 kwietnia 2026
To typowy wykres ruchu organicznego w 2025 roku. Szczególnym momentem jest marzec 2025, kiedy wprowadzono AI Overviews. Od tego czasu wyświetlenia w wynikach wyszukiwania Google ...
Czytaj więcej
| 12 kwietnia 2026
Limango rozwija analitykę w e-commerce, dzięki czemu osiąga 50% wzrost współczynnika konwersji. Branża: E-commerce Klient: Limango Polska (Wrocław, Polska) Strona: www.limango.pl ...
Czytaj więcej