Migracja GUGUshop z Shopera na Shopify

+140% przychodów i 7x wyższa konwersja

O kliencie

GUGU to marka z odzieżą streetwear i merchem muzycznym, która rozwija się w szybkim tempie i buduje swoją społeczność wokół limitowanych kolekcji oraz unikalnego podejścia do sprzedaży online. Kilka miesięcy temu opisywaliśmy kulisy migracji sklepu z platformy Shoper na Shopify. Był to projekt, który miał umożliwić dalszy rozwój, wykorzystując rozwiązania nadążające za dynamiką marki: zarówno pod kątem wydajności, doświadczeń użytkownika, jak i możliwości skalowania. Sama zmiana platformy to jednak dopiero początek – prawdziwą wartość każdej inwestycji widać dopiero wtedy, gdy można ją zmierzyć i sprawdzić, jak wpływa na wyniki biznesowe.

Dziś wracamy do tego projektu w zupełnie innym momencie – kilka miesięcy po starcie. To dobry czas, by sprawdzić, czy założenia się potwierdziły i jakie konkretne efekty przyniosła zmiana.

W tej aktualizacji podsumowujemy najważniejsze wskaźniki i dzielimy się wnioskami, które mogą być cenne także dla innych marek stojących przed podobnym wyborem.

Wyniki sprzedażowe

Metodologia

Aby uchwycić realny wpływ migracji, zestawiliśmy dane rok do roku, w identycznym okresie kalendarzowym. Dzięki temu porównanie pokazuje efekt zmiany platformy w porównywalnych warunkach, a nie w innym sezonie czy przy innym natężeniu ruchu.

Świadomie wyłączyliśmy tygodnie, w których pojawiały się dropy, preordery, kolaboracje czy większe kampanie marketingowe. W przypadku GUGU to właśnie one generują największe skoki. Naszym celem było sprawdzenie, jak sklep funkcjonuje w regularnym rytmie sprzedaży, bez efektu premier i jednorazowych akcji.

Podstawą były dane sprzedażowe z Shopify oraz metryki z analityki webowej dotyczące zachowań użytkowników. Wszystkie wskaźniki policzyliśmy w porównywalny sposób rok do roku: przychód netto liczony bez zwrotów i korekt, konwersję jako odsetek sesji zakończonych transakcją oraz średnią wartość koszyka rozumianą jako wartość pojedynczego zamówienia. Z zestawienia usunęliśmy zamówienia testowe, staff orders i ruch botów, tak aby dane odzwierciedlały rzeczywiste zachowania klientów.

Przychody – wzrost ponad 2x

W analizowanym okresie po migracji przychody były wyższe o ponad 140% niż rok wcześniej. Innymi słowy – sklep w standardowych tygodniach generuje dziś ponad 2 x większą sprzedaż niż przed zmianą platformy.

Porównanie obejmuje zwykłe tygodnie, bez premier kolekcji czy dużych kampanii, dlatego dobrze oddaje codzienne funkcjonowanie sklepu. Tak duża różnica pokazuje, że efekt migracji nie jest jednorazowy, ale wiąże się ze zmianą podstawowej skali działania. Można mówić wręcz o nowym „baseline” sprzedaży, który ustabilizował się na wyższym poziomie i utrzymuje się niezależnie od sezonowych skoków.

Na tym tle warto przyjrzeć się wskaźnikom, które pokazują, skąd bierze się ten wzrost i jak zmieniły się zachowania użytkowników.

Konwersja – 7x wyższa skuteczność zakupów

Najbardziej znaczący wzrost zaobserwowano w jednym z najistotniejszych wskaźników - współczynniku konwersji. W analogicznym okresie współczynnik wzrósł ponad 7x – z poziomu ~0,4%, do wartości 2,89%, która jest typowa dla dojrzałych i wydajnych sklepów internetowych. W ujęciu procentowym to ponad 700% poprawy rok do roku, ale łatwiej spojrzeć na to inaczej: przykładowo, jeśli rok temu na sto odwiedzin tylko jedna kończyła się zakupem, to dziś jest to więcej niż sześć transakcji przy tej samej liczbie odwiedzin.

Tak duży skok nie jest efektem jednorazowego impulsu, lecz pokazuje, jak wiele barier usuwa odpowiednia technologia. Poprzednia wersja sklepu miała niski punkt wyjścia – proces zakupowy na mobile był mało intuicyjny, checkout długi, a problemy z wydajnością powodowały, że wielu użytkowników rezygnowało jeszcze zanim dotarło do płatności. Po migracji ścieżka stała się krótsza, prostsza i stabilniejsza.

Wniosek: migracja „odetkała lejek”.

Użytkownicy, którzy wcześniej odbijali się od barier technicznych i funkcjonalnych, dziś przechodzą przez proces zakupowy bez przeszkód. Dlatego wzrost konwersji jest tak spektakularny, ale jednocześnie w pełni wiarygodny – to efekt rozwiązania realnych problemów, które ograniczały potencjał sklepu. Można powiedzieć, że nowy sklep zaczął pracować efektywniej na tym samym ruchu.

Średnia wartość koszyka – wzrost o niemal 40%

Oprócz tego, że więcej osób finalizuje zakupy, wyraźnie zmieniła się też średnia wartość pojedynczego zamówienia. Przeciętny koszyk zmienił swoją wartość z 172,55 PLN do 238,93 PLN - to wzrost o blisko 40%. Innymi słowy – klienci wydają dziś w sklepie średnio o prawie połowę więcej na jedno zamówienie niż wcześniej.

Taka poprawa działa jak mnożnik – nie tylko rośnie liczba transakcji i sama konwersja, ale każda z nich przynosi więcej przychodu. W praktyce wzrost AOV to często efekt drobnych, ale konsekwentnych usprawnień w prezentacji produktów i prowadzeniu użytkownika przez proces zakupowy.

W przypadku GUGUshop na tę zmianę mogło wpłynąć kilka elementów:

bardziej przejrzyste karty produktów i lepsza prezentacja wariantów,
spójne komunikowanie progów darmowej dostawy, które zachęcają do dodania jeszcze jednego produktu,
możliwość łatwiejszego kompletowania zestawów w ramach kolekcji,
wygodniejsze rekomendacje i cross-selling w naturalnych miejscach ścieżki zakupowej.

Wniosek: wyższe AOV pokazuje, że użytkownicy czują się bardziej komfortowo w sklepie i są skłonni poszerzać zakupy – niezależnie od tego, czy oznacza to dodanie kolejnego produktu do koszyka, czy wybór droższego wariantu. To jeden z głównych czynników, który w połączeniu ze wzrostem konwersji przełożył się na tak duży przyrost przychodów.

Liczba transakcji: +33% zamówień

Na przestrzeni porównywanych okresów wzrosła również liczba zamówień, i to o około jedną trzecią. To oznacza, że nie tylko pojedyncze zakupy są dziś większe, ale także samych transakcji jest zdecydowanie więcej.

Ten wzrost jest szczególnie ważny w interpretacji wyników, bo pokazuje, że sklep rozwija się wielowymiarowo: z jednej strony konwersja sprawia, że więcej wizyt kończy się zakupem, z drugiej – większa liczba transakcji potwierdza, że sam proces finalizacji działa płynniej i skuteczniej niż wcześniej.

Potencjalne przyczyny:

zmniejszenie liczby porzuceń w kluczowych momentach ścieżki (np. przy wyborze wariantu lub w koszyku),
prostszy i stabilniejszy checkout, który pozwala szybciej domykać zamówienia,
mniejsze obciążenie serwera i brak problemów wydajnościowych nawet przy większym natężeniu ruchu,
bardziej czytelna komunikacja kosztów dostawy i metod płatności – brak „niespodzianek”, które wcześniej mogły zniechęcać.

Wniosek: liczba transakcji rośnie, bo mniej użytkowników odpada w trakcie procesu zakupowego. Widać to zwłaszcza w stabilnym domykaniu koszyka i braku technicznych barier. Z biznesowego punktu widzenia oznacza to, że nawet bez nowych źródeł ruchu sklep jest w stanie generować znacznie więcej zamówień w codziennym działaniu.

Zachowania użytkowników

Migracja wpłynęła na wyniki sprzedaży, poprzez zmianę sposobu, w jaki klienci poruszają się po sklepie. Dane jasno pokazują, że ścieżka zakupowa stała się płynniejsza i bardziej przewidywalna niż wcześniej, a poszczególne wskaźniki układają się w spójny obraz poprawy doświadczenia użytkownika.

Już na samym początku ścieżki widać wyraźną różnicę. Współczynnik odrzuceń w GUGU wynosi 32%, podczas gdy typowe wartości w branży modowej mieszczą się w granicach 40–55%. To oznacza różnicę rzędu 15 punktów procentowych względem średniej – innymi słowy, GUGU traci na starcie około 1/3 mniej użytkowników niż przeciętny sklep. W praktyce przekłada się to na to, że znacznie większa część odwiedzających zamiast kończyć sesję na stronie wejściowej, przechodzi dalej do kategorii i kart produktów.

Ci, którzy zostają, spędzają w sklepie średnio ponad 200 sekund na sesję, czyli zauważalnie dłużej niż rynkowe 120–180 sekund. To o kilkadziesiąt sekund więcej niż w przeciętnych sklepach modowych – różnica, która zwykle świadczy o większym zaangażowaniu i lepszym dopasowaniu oferty. Potwierdza to liczba odsłon: 6,08 strony na sesję wobec rynkowych 4–5. Klienci oglądają więc średnio o jedną stronę więcej, co sugeruje, że sklep zachęca do eksploracji, a jego struktura sprzyja płynnej nawigacji. Na kolejnych etapach widać kontynuację tego trendu.

Do checkoutu dociera 7,65% sesji – wynik zgodny ze średnią rynkową – ale przewaga pojawia się w momencie finalizacji. Skuteczność checkoutu w GUGU wynosi 42%, więc jest o około 9–11 punktów procentowych wyższa niż standard dla sklepów modowych. Oznacza to, że klienci, którzy przechodzą do kasy, finalizują zakup znacznie częściej niż wskazują dane z rynku.

Te elementy prowadzą do jednego wniosku: GUGU skutecznie utrzymuje użytkowników od pierwszej wizyty aż po płatność, ogranicza liczbę porzuceń na każdym etapie i sprawia, że zakupy przebiegają płynnie. Niski bounce rate, dłuższe sesje, wyższa liczba odsłon i przede wszystkim skuteczność checkoutu składają się na spójną historię – sklep, który działa szybciej, prościej i bardziej przewidywalnie niż rynkowy standard. To nie tylko chwilowy efekt po wdrożeniu, ale fundament pod długofalową retencję: klienci kończą zakupy bez frustracji, a to zwiększa szansę, że wrócą po kolejne kolekcje.

Optymalizacja wydajności – Core Web Vitals

Migracja na Shopify przyniosła nie tylko wzrost sprzedaży, ale też znaczącą poprawę kluczowych wskaźników wydajności strony. GUGUshop spełnia dziś wszystkie kryteria Core Web Vitals zarówno na desktopie, jak i na urządzeniach mobilnych.

Najważniejsze wyniki:

- LCP (Largest Contentful Paint): 1,1 s (desktop), 1,5 s (mobile) – znacznie poniżej progu 2,5 s, co gwarantuje szybkie ładowanie głównych treści.

- INP (Interaction to Next Paint): 61 ms (desktop), 175 ms (mobile) – reakcje strony są praktycznie natychmiastowe, a interakcje płynne.

- CLS (Cumulative Layout Shift): 0 – brak niepożądanych przesunięć elementów, co poprawia doświadczenie użytkownika.

- TTFB (Time to First Byte): 0,4 s (desktop), 0,6 s (mobile) – serwer szybko odpowiada na każde żądanie.

Wyniki te plasują sklep w ścisłej czołówce e-commerce pod kątem wydajności. Dla użytkowników oznacza to krótszy czas oczekiwania, większy komfort zakupów i brak irytujących opóźnień. Dla biznesu - lepsze pozycje SEO, wyższy współczynnik konwersji i większą retencję klientów.

Co stoi za wynikiem?

Patrząc na wszystkie wskaźniki razem, widać, że wzrost sprzedaży nie był wynikiem jednego czynnika, ale nałożenia się kilku efektów. Największą zmianę widać w konwersji: lejek, który wcześniej gubił użytkowników na różnych etapach, po migracji działa znacznie płynniej.

Bounce rate jest wyraźnie niższy, sesje są dłuższe i bardziej angażujące, a sam checkout skuteczniejszy niż w większości sklepów modowych. Efekt jest prosty – mniej porzuceń na każdym etapie oznacza, że do kasy dociera i skutecznie finalizuje zakup większa część klientów niż rok wcześniej.

Na to nałożył się wzrost średniej wartości koszyka. Klienci wydają przy jednym zamówieniu wyraźnie więcej niż rok wcześniej, co oznacza, że każda wygrana sesja ma dziś większą wagę dla przychodów niż w analogicznym okresie sprzed migracji.

To właśnie połączenie tych dwóch efektów – większej liczby finalizowanych transakcji oraz wyższej wartości każdego koszyka – zbudowało nową bazę sprzedaży. Żaden z elementów nie wystarczyłby samodzielnie: konwersja bez AOV dałaby wzrost, ale nie aż tak duży; wyższy koszyk nie zmieniłby obrazu, gdyby transakcji pozostawało niewiele. Dopiero ich wzajemne wzmocnienie sprawiło, że dzienny poziom sprzedaży ustabilizował się na ponad dwukrotnie wyższym pułapie niż rok wcześniej.

Pozostałe składowe

Trzeba jednak zaznaczyć, że nie wszystko można przypisać wyłącznie technologii. Zmiany w wynikach mogły wspierać także inne czynniki, które zadziałały równolegle z migracją. Warto wspomnieć m.in. o lepszym ułożeniu kolekcji i kart produktów – zdjęcia, opisy, warianty czy tabele rozmiarów zostały dopracowane, dzięki czemu proces wyboru stał się prostszy.

Bardziej spójna komunikacja progów dostawy i polityk ograniczyła nieprzyjemne niespodzianki na etapie koszyka, co przełożyło się na mniejszą liczbę rezygnacji. Niewielkie znaczenie mogły mieć także delikatne przesunięcia w miksie ruchu – nie było dużych kampanii ani agresywnych promocji, ale widać, że ruch organiczny i brandowy był bardziej jakościowy niż wcześniej. Nie bez znaczenia jest też rosnąca powtarzalność zakupów w społeczności marki – lojalność klientów i wygoda nowego sklepu sprzyjają temu, że wracają po kolejne kolekcje.

Zawsze warto pamiętać o atrybucji: w przypadku dużych akcjami marketingowych czy radykalnej zmiany źródeł ruchu, należałoby ostrożniej przypisywać zasługi samej zmianie w zakresie technologii. Jednak w przypadku GUGU wykluczone zostały takie czynniki, dlatego można z większą pewnością powiedzieć, że to właśnie połączenie lepszej ścieżki zakupowej, poprawionego doświadczenia użytkownika i wspierających zmian wokół sklepu złożyło się na tak wyraźny efekt.

Ryzyka interpretacyjne (i jak je zminimalizowaliśmy)

Analizując dane sprzedażowe, zawsze istnieje ryzyko, że na wyniki wpłynęły czynniki inne niż sama technologia. Dlatego zestawiając okresy przed i po migracji, świadomie zadbaliśmy o to, by ograniczyć takie zniekształcenia.

- Kalendarz dropów i premier – to one najmocniej kształtują sprzedaż w GUGU. W analizie wyłączyliśmy tygodnie z dużymi premierami, kampaniami czy kolaboracjami, aby ocenić efekt migracji na „zwykłych dniach”, a nie na rekordowych skokach.

- Promocje i ceny – zmiany cen są naturalne w retailu, ale sprawdziliśmy, czy w badanym okresie nie pojawiły się wyjątkowe akcje rabatowe czy jednorazowe „homeruny” produktowe, które mogłyby sztucznie zawyżyć wyniki.

- Struktura asortymentu – nowe kategorie lub kolekcje mogłyby chwilowo zwiększyć przychody. Dlatego porównanie objęło produkty i segmenty o podobnym charakterze, aby zminimalizować efekt „nowości”.

- Retencja vs akwizycja – społeczność GUGU generuje dużą powtarzalność zakupów. Wygodniejszy sklep może szybciej podnieść repeat purchase niż przyciągnąć zupełnie nowy ruch. W kolejnych miesiącach warto więc uzupełnić analizę o szczegółowe dane kohortowe, aby lepiej rozdzielić te zjawiska.

- Tracking i czystość danych – wyniki bazują na ujednoliconych raportach; usunięto zamówienia staff, testowe płatności i ruch botów, aby porównanie rok do roku było rzetelne.