Zdjęliśmy rabat za zapis do newslettera. Marża wzrosła o 5%, a sprzedaż nie spadła

Rabat za zapis do newslettera to jedna z tych mechanik, których nikt nie kwestionuje. Kosztuje pozornie niewiele, buduje bazę, a wszyscy tak robią. W sklepie, z którym pracowaliśmy, kosztował dwa razy: raz marżą na każdym pierwszym zamówieniu, drugi raz jakością danych, na podstawie których dzielono budżet reklamowy.
Stan początkowy
Sklep prowadził działania w kilku kanałach naraz. Sprzedaż przypisywano głównie do Google Ads i do e-mail marketingu, ale nikt nie sprawdził, czy te przypisania są prawdziwe. Zapis do newslettera nagradzano rabatem na pierwsze zakupy.
To wystarczy, żeby raport zaczął opowiadać własną historię. Ktoś przychodził z wyszukiwarki, w koszyku szukał kodu rabatowego, zapisywał się do bazy, klikał w link z maila i wracał do koszyka. Sprzedaż lądowała w kolumnie „e-mail”, choć wyszukiwarka wykonała całą pracę.
Cel
Zwiększenie zysku na obecnych źródłach, bez podnoszenia budżetów reklamowych. W praktyce oznaczało to cztery rzeczy: sprawdzić poprawność zbierania danych, oznaczyć wszystkie działania tak, żeby dało się je rozróżnić, znaleźć kanały o niskiej jakości ruchu i wycisnąć więcej z tego, co już działa.
Co zobaczyliśmy w danych
Zapis z rabatem nadpisywał źródło sprzedaży na korzyść newslettera i tym samym odbierał zasługi wszystkim pozostałym kanałom. Do tego zachęcał do wielokrotnych zapisów tej samej osoby z różnych adresów, więc baza rosła szybko, ale nie przybywało w niej realnych odbiorców. Otwarcia i kliknięcia spadały, bo lista wypełniała się ludźmi, którzy przyszli po kod, nie po kontakt z marką.
Sama arytmetyka rabatu też nie wyglądała dobrze. Rabat 10% od ceny przy marży brutto 35% zabiera dziesięć z tych trzydziestu pięciu punktów, czyli 29% zysku brutto na tej transakcji. Przy marży 20% zabiera połowę, a przy marży 10% cały zysk z tej transakcji. Sklep płacił marżą za adres e-mail, a potem drugi raz płacił za to, że raporty nie pokazywały, który kanał doprowadził do sprzedaży.
Co zmieniliśmy
Zdjęliśmy rabat za zapis i przebudowaliśmy obietnicę: zamiast zniżki za adres e-mail pojawił się dostęp do nowości i ofert limitowanych. Zmiana była testem, więc od początku wiedzieliśmy, co obserwujemy: przychód, liczbę transakcji i udział poszczególnych źródeł w sprzedaży.
Wyniki: 60 dni po zmianie wobec 60 dni przed nią
Wszystkie liczby poniżej to porównanie dwóch równych okresów: sześćdziesięciu dni po zdjęciu rabatu i sześćdziesięciu dni bezpośrednio przed zmianą.
Wynik sklepu. Marża wzrosła o 5%. To wzrost względny, czyli o jedną dwudziestą dotychczasowej marży, a nie o pięć punktów procentowych; przy marży rzędu 35% odpowiada to mniej więcej 1,8 punktu. Przychód wzrósł o 15%, liczba transakcji o 8%. Z tych dwóch liczb wynika średnia wartość zamówienia wyższa o około 6,5%.
Baza mailowa. Zapisów jest o 18% mniej, ale otwarcia wzrosły o 15%, a kliknięcia o 24%. Została lista ludzi, którzy chcą dostawać wiadomości, a nie kod rabatowy.
Przypisanie sprzedaży do źródeł. Transakcje przypisane do organic +105%, do direct +50%, do Google Ads +25%, do newslettera −86%.
Ta trzecia grupa wymaga ostrożnego czytania i to jest najważniejsze zdanie całego case study. Zmieniło się przede wszystkim przypisanie, a nie skuteczność kanałów. Wcześniej część zamówień, które zaczęły się w wyszukiwarce albo w reklamie, kończyła się kliknięciem w link z maila z kodem i trafiała do kolumny „e-mail”. Po zdjęciu rabatu ten krok zniknął, więc sprzedaż zaczęła zostawać przy źródle, z którego przyszła.
Nie twierdzimy, że nowe przypisanie jest w stu procentach poprawne ani że wyszukiwarka nagle zaczęła sprzedawać dwa razy więcej. Twierdzimy, że poprzedni obraz systematycznie zaniżał udział pozostałych kanałów, a na jego podstawie dzielono budżet. O ile realnie urosła skuteczność któregokolwiek kanału, tego z tych danych nie da się rozstrzygnąć.
Uczciwe zastrzeżenie
To jest obserwacja z jednego sklepu, dwa okresy po sześćdziesiąt dni, bez grupy kontrolnej i bez korekty na sezonowość. W tym samym czasie działy się inne rzeczy: kampanie, sezon, asortyment. Nie da się więc przypisać całego wyniku jednej zmianie i nie robimy tego.
Pokazujemy ten przypadek, bo kierunek zgadza się z mechanizmem, który da się wyjaśnić bez żadnych danych: rabat obniża marżę wprost, a kod w koszyku przestawia przypisanie sprzedaży. Skala u Ciebie będzie inna i zależy od marży, udziału zapisów z rabatem oraz od tego, ile zamówień przechodzi przez koszyk z kodem.
Co policzyć u siebie w tym tygodniu
- Koszt rabatu na pierwszym zamówieniu. Pomnóż wartość rabatu przez liczbę pierwszych zamówień z kodem za ostatni kwartał. To kwota, którą oddajesz co kwartał za adresy e-mail.
- Udział zapisów z rabatem. Ile procent bazy weszło po kod. Jeśli powyżej połowy, Twoje wskaźniki otwarć mówią więcej o kodzie niż o marce.
- Różnicę w przypisaniu. Zestaw transakcje przypisane do e-maila z liczbą wysłanych kampanii i ich kliknięciami. Jeśli sprzedaż nie ma pokrycia w kliknięciach, część tych zamówień prawdopodobnie zaczęła się gdzie indziej.
- Adresy jednorazowe i powtórzenia. Policz, ile razy ten sam koszyk trafia do bazy z innego adresu.
Jeśli wszystkie cztery liczby wskażą to samo, test jest tani: zdejmij rabat na dwa miesiące i patrz na marżę oraz na strukturę źródeł, nie na wielkość bazy.
Co z tego wynika
Promocja, która przestawia pomiar, kosztuje dwa razy. Pierwszy raz w marży, drugi raz w decyzjach budżetowych podejmowanych na podstawie obrazu, który zaniża udział jednych kanałów, a zawyża innych. Zysk rośnie nie wtedy, gdy dosypujemy budżetu, tylko wtedy, gdy przestajemy oddawać marżę tam, gdzie nikt nas o to nie prosił.
Chcesz sprawdzić, ile kosztuje Twój rabat za zapis i czy Twoje raporty pokazują prawdę? Umów rozmowę — zaczynamy od Twoich liczb, nie od gotowej rekomendacji.

Anna Stachurska
e-commerce & marketing · Pro1.pl
Współzałożycielka Pro1.pl i ekspertka e-commerce z ponad 10-letnim doświadczeniem zdobytym po stronie sklepów internetowych. Pomaga właścicielom i zespołom e-commerce podejmować decyzje, które zwiększają przede wszystkim zysk, nie tylko sprzedaż. Zaczyna od diagnozy biznesu, a następnie łączy strategię, marketing, analitykę i technologię w jeden plan rozwoju. Autorka publikacji w „E-commerce w Praktyce” i prelegentka konferencji branżowych.
Czytaj też
GA4 po lecie 2026: okna konwersji, „Unassigned”, import kosztów Meta i jeden raport ROAS
Google Ads pokazuje jedno, Meta drugie, GA4 trzecie, a spora część ruchu ląduje w „Unassigned”. Przechodzę przez letnie zmiany w GA4: własne okna konwersji, diagnostykę brakujących parametrów, raport walidacji importu kosztów i grupy kanałów, żeby na końcu mieć jeden raport ROAS dla wszystkich kanałów.
ChatGPT polecił Twój produkt, ale kupić kazał u konkurencji: jak wybiera sprzedawcę
Sklep sprzedający te same produkty co dziesiątki konkurentów nie pyta, czy AI zna produkt, tylko czy wskaże jego sklep. Pokazuję, jak ChatGPT buduje listę ofert dla jednego GTIN, co przepisuje po swojemu, skąd bierze błędne dane i które 10 pól feedu i karty produktu poprawić w 30 dni.
Sinsay dolicza 1,99 albo 9,99 zł za sztukę. Zanim skopiujesz dopłatę logistyczną, policz ją u siebie
Sinsay dolicza dopłatę logistyczną za każdą sztukę szkła, płynów i produktów gabarytowych. Pokazuję, jak policzyć taki koszt na własnych zamówieniach, gdzie ustawa stawia granicę, i dlaczego dopłata nie może wpaść do przychodu w GA4 ani do ceny w feedzie.