71% NIE CHCEZAKUPÓW PRZEZ AI

71% przeciwko automatycznym zakupom. Co naprawdę pokazuje raport Gemius?

Badanie „E-commerce w Polsce 2026” przygotowano przy współpracy Gemius, Polskich Badań Internetu, IAB Polska i Akademii Leona Koźmińskiego.

Część ankietową przeprowadzono metodą CAWI w dniach 14–22 lipca 2026 roku na grupie 1874 internautów w wieku co najmniej 15 lat. Wyniki zostały zważone między innymi ze względu na wiek i płeć. Raport zawiera również dane Mediapanel i gemiusAdReal.

Przy interpretacji wyników ważne jest to, że poszczególne pytania zadawano różnym grupom respondentów.

Pięć liczb, które warto znać

Źródła: Gemius, 30.09.2026 oraz Akademia Leona Koźmińskiego, 23.10.2026.

Nie należy dodawać tych wyników ani porównywać ich jak odpowiedzi z jednego pytania.

Co ważniejsze, 71% nie oznacza, że tyle osób nie ufa AI w ogóle lub nigdy nie skorzysta z rekomendacji chatbota.

Chodzi o znacznie konkretniejszy scenariusz: pozostawienie sztucznej inteligencji samodzielnego wyboru i zakupu produktu.

To różnica, która ma ogromne znaczenie dla sklepów internetowych.

Klient może przecież korzystać z ChatGPT codziennie, pytać o różnice między produktami i sprawdzać ich parametry, ale nadal chcieć samodzielnie wybrać sprzedawcę i zatwierdzić płatność.

AI może porównać produkty. Ale czy powinna samodzielnie wydawać pieniądze?

Wyobraźmy sobie, że klient szuka laptopa do pracy w budżecie 4000 zł.

W pierwszym scenariuszu otwiera ChatGPT i prosi o porównanie urządzeń. Podaje swoje wymagania, a asystent przedstawia kilka modeli, opisuje różnice i wskazuje potencjalne ograniczenia.

Kupujący sprawdza propozycje, czyta opinie, otwiera sklepy i dokonuje wyboru.

W drugim scenariuszu klient przekazuje AI budżet i mówi: „Wybierz najlepszy laptop i kup go za mnie”.

System sam wskazuje urządzenie, sprzedawcę i rozpoczyna proces zamówienia.

Technologicznie oba scenariusze zmierzają do uproszczenia zakupów, ale z perspektywy człowieka oznaczają coś zupełnie innego.

W pierwszym przypadku AI pomaga uporządkować informacje.

W drugim klient musi zaufać, że algorytm właściwie rozumie jego potrzeby, aktualne ceny, dostępność i warunki zakupu.

I właśnie przy tym drugim poziomie automatyzacji pojawia się wyraźny opór konsumentów.

Nawet młodzi nie chcą oddawać pełnej kontroli

Według analizy Akademii Leona Koźmińskiego 67% badanych poniżej 30. roku życia nie chciałoby powierzyć AI samodzielnego zakupu artykułów codziennego użytku.

To istotny wynik, ponieważ mówimy o grupie, która jest stosunkowo dobrze zaznajomiona z nowymi technologiami.

Sam wiek i częstotliwość korzystania z AI nie wystarczają więc, aby przewidywać gotowość do autonomicznych zakupów.

Właściciel sklepu powinien rozróżniać trzy poziomy automatyzacji:

• Doradztwo – AI wyjaśnia parametry, porównuje oferty i odpowiada na pytania.
• Rekomendacja – AI zawęża wybór i proponuje konkretny produkt.
• Samodzielny zakup – AI podejmuje ostateczną decyzję i przeprowadza transakcję w zakresie przyznanych uprawnień.

Zgoda klienta na pierwszy lub drugi poziom nie oznacza automatycznie zgody na trzeci.

Źródło: Akademia Leona Koźmińskiego – AI doradza, klient decyduje.

Inne polskie badanie: 20% świadomie korzysta z AI podczas zakupów

W kwietniu 2026 roku IAB Polska opublikowało omówienie raportu „AI jako nowy nawigator zakupowy. Raport dla E-commerce 2026”, przygotowanego przez Altavia Kamikaze + K2.

Badanie objęło 1085 dorosłych internautów w Polsce i analizowało zachowania konsumentów w 13 kategoriach produktowych.

Wyniki pokazują, że kontakt z AI w procesie zakupowym nie zawsze jest świadomy.

• 20% badanych deklarowało świadome korzystanie z narzędzi takich jak ChatGPT, Gemini czy Claude przy decyzjach zakupowych.
• 19% nie miało pewności, czy wykorzystywane przez nich rozwiązanie opierało się na sztucznej inteligencji.
• 61% nie korzystało z takich narzędzi podczas zakupów internetowych.

Druga grupa może obejmować między innymi użytkowników mających kontakt z odpowiedziami generowanymi przez AI w wyszukiwarkach.

Nie każda osoba czytająca automatyczne podsumowanie Google postrzega to jako świadome korzystanie ze sztucznej inteligencji.

Źródło: IAB Polska – AI jako nowy nawigator zakupowy, 24.04.2026.

Dlaczego wyniki badań tak bardzo się różnią?

Gemius informuje o 65% badanych korzystających z narzędzi AI. Altavia Kamikaze + K2 wskazuje natomiast 20% świadomie wykorzystujących określone narzędzia w procesie zakupowym.

Z kolei raport „Omni-commerce. Kupuję wygodnie 2026”, opracowany przez Mobile Institute dla Izby Gospodarki Elektronicznej, podaje, że ponad 90% badanych Polaków korzysta ze wsparcia AI podczas zakupów, przy szeroko rozumianych zastosowaniach technologii.

Nie należy traktować tych liczb jak trzech pomiarów dokładnie tego samego zjawiska.

Badania mogą odmiennie definiować korzystanie z AI, uwzględniać inne formy jej obecności w usługach cyfrowych oraz analizować różne grupy konsumentów.

To szczególnie ważne przy ocenie potencjału nowych funkcji e-commerce.

Kontakt z technologią AI, świadome wykorzystanie chatbota i gotowość do przekazania mu pieniędzy to trzy różne zachowania.

Źródła: Gemius 2026, Altavia Kamikaze + K2 / IAB Polska, Izba Gospodarki Elektronicznej – Omni-commerce 2026.

Nie każda branża skorzysta na AI w taki sam sposób

Jednym z ciekawszych elementów badania Altavia Kamikaze + K2 jest porównanie zachowania konsumentów w poszczególnych kategoriach.

Okazuje się, że sztuczna inteligencja może pełnić zupełnie inną funkcję w sklepie z elektroniką niż w sklepie kosmetycznym.

Elektronika i AGD: 37% wraca do tradycyjnej wyszukiwarki

W badaniu dotyczącym tej kategorii 37% użytkowników po rozmowie z AI wracało do tradycyjnej wyszukiwarki, żeby zweryfikować informacje techniczne.

To istotny sygnał dla sprzedawców elektroniki.

AI może pomóc wybrać laptop, smartfon czy pralkę, ale klient nadal chce sprawdzić specyfikację urządzenia.

Jeżeli sklep udostępnia wyłącznie krótki opis marketingowy, nie ułatwia tej weryfikacji.

Znacznie większą wartość mogą mieć dokładne parametry, porównanie modeli, informacja o kompatybilności i przejrzyste warunki gwarancji.

Dom i ogród: 62% korzysta z AI do porównywania modeli

W analizie kategorii dom i ogród 62% badanych użytkowników AI wykorzystywało ją do porównywania konkretnych modeli produktów.

Przy zakupie kosiarki, odkurzacza czy urządzenia ogrodowego parametry mają bezpośredni wpływ na wybór.

To dobry przykład branży, w której AI może pomagać klientowi uporządkować informacje przed zakupem.

Dla sklepu oznacza to konieczność zadbania o dane, które da się porównywać: moc, rozmiary, zastosowanie, wyposażenie i różnice między modelami.

Motoryzacja: 42% przechodzi do źródeł

W kategorii motoryzacyjnej badanie wykazało, że 42% użytkowników klikało odnośniki z podsumowań AI, aby poznać szczegóły techniczne.

To ważny kontrast wobec popularnej tezy, że sztuczna inteligencja zabierze sklepom cały ruch.

W części branż AI może ograniczać potrzebę otwierania stron, ale w innych staje się dodatkowym etapem prowadzącym do bardziej szczegółowych informacji.

Kultura i rozrywka: 55% pozostaje przy odpowiedzi AI

W tej kategorii aż 55% badanych użytkowników poprzestawało na podsumowaniu AI i nie przechodziło do linkowanych źródeł.

Ten wynik dotyczy określonej kategorii i respondentów badania, a nie całego ruchu internetowego.

Pokazuje jednak możliwe ryzyko dla witryn opierających swoją widoczność głównie na prostych odpowiedziach informacyjnych.

Jeżeli użytkownik szuka krótkiej rekomendacji filmu lub pomysłu na prezent, odpowiedź AI może okazać się wystarczająca.

Jeśli natomiast potrzebuje dokładnej specyfikacji produktu, aktualnej dostępności albo potwierdzenia warunków zakupu, wejście na stronę sprzedawcy nadal może mieć dużą wartość.

Źródło wszystkich czterech porównań: Altavia Kamikaze + K2 – raport dla e-commerce 2026, publikacja IAB Polska.

Gartner: tylko 11% amerykańskich konsumentów jest gotowych oddać AI decyzję zakupową

Podobny problem widać poza Polską.

27 maja 2026 roku Gartner opublikował wyniki badania pokazującego granice zaufania do autonomicznych asystentów zakupowych.

W ankiecie przeprowadzonej w styczniu 2026 roku na grupie 322 konsumentów z USA gotowość do pozwolenia AI na podejmowanie decyzji zakupowych osiągała maksymalnie 11%, nawet w przypadku produktów o stosunkowo niewielkim ryzyku, takich jak artykuły gospodarstwa domowego czy kosmetyki.

Jednocześnie:

• 31% badanych było gotowych pozwolić AI zawęzić wybór produktów gospodarstwa domowego.
• 28% deklarowało taką gotowość przy wyborze elektroniki osobistej.

To ponownie pokazuje różnicę między pomocą w wyborze a oddaniem kontroli nad decyzją.

Źródło: Gartner – Consumers Want AI Shopping Help, But Not AI Purchase Decisions, 27.05.2026.

Ważne: dane Gartnera pochodzą z USA. Nie należy bezpośrednio porównywać amerykańskich 11% z polskimi 71%, ponieważ badania obejmowały inne populacje i inaczej sformułowane pytania.

Najważniejszy jest podobny kierunek obserwacji: akceptacja doradztwa AI nie oznacza automatycznej akceptacji autonomicznych zakupów.

AI ma oszczędzać czas. Tymczasem 54% użytkowników musiało sprawdzać jej odpowiedzi

W tej samej publikacji Gartner przywołuje wyniki osobnego badania 846 amerykańskich konsumentów, przeprowadzonego na przełomie listopada i grudnia 2025 roku.

Wśród osób, które korzystały z generatywnej AI podczas niedawnych zakupów:

54% deklarowało konieczność ponownego sprawdzania poprawności wszystkich informacji podanych przez AI.

Jeszcze bardziej interesujący jest kolejny wynik.

62% tej grupy stwierdziło, że część informacji dostarczonych przez narzędzia AI okazała się stratą czasu.

Nie oznacza to, że 62% wszystkich konsumentów nie lubi sztucznej inteligencji. Wynik odnosi się do użytkowników, którzy wykorzystali ją w związku z konkretnym zakupem.

Pokazuje jednak rzeczywisty problem z wdrażaniem takich narzędzi.

Jeżeli chatbot podaje nieaktualną cenę, pomija ważne ograniczenie urządzenia albo porównuje niewłaściwe warianty, użytkownik musi wykonać dodatkową pracę.

Zamiast uprościć zakupy, technologia dokłada kolejny etap weryfikacji.

Dla sklepów internetowych to szczególnie istotne, ponieważ błędna rekomendacja nie zawsze kończy się wyłącznie niezadowoleniem z narzędzia AI.

Może również wpłynąć na ocenę produktu lub sprzedawcy, który został w niej wskazany.

Źródło: Gartner – dwa badania konsumentów i problem wiarygodności rekomendacji AI.

Globalny raport VML: 58% sprawdza rekomendacje AI w innych źródłach

Kolejnym potwierdzeniem problemu jest opublikowany 6 października 2026 roku raport „The Future Shopper 2026” przygotowany przez VML.

Badanie obejmowało 28 000 konsumentów z 17 krajów. To badanie międzynarodowe, którego wyników nie należy przedstawiać jako statystyk dotyczących wyłącznie Polski.

Najważniejsze ustalenia:

Źródło: VML – The Future Shopper 2026, 06.10.2026.

Szczególnie warte uwagi są dwa ostatnie wyniki.

41% badanych deklaruje regularne porzucanie zakupów w wyniku irytujących doświadczeń cyfrowych, a 48% uważa, że firmy poświęcają zbyt dużo uwagi efektownym rozwiązaniom kosztem podstawowych funkcji.

To nie dowodzi, że wdrożenie AI samo w sobie obniża konwersję.

Pokazuje natomiast, dlaczego inwestycje w nowe technologie należy oceniać razem z jakością całego procesu zakupowego.

Sklep z rozbudowanym asystentem AI, w którym trudno wyszukać produkt lub zapłacić za zamówienie, nadal może mieć poważny problem z użytecznością.

A co naprawdę przeszkadza polskim kupującym? Są konkretne dane

Raport Gemius 2026 pokazuje, że obok zainteresowania nowymi technologiami nadal występują podstawowe obawy związane z zakupami internetowymi.

• 42% badanych wskazuje obawę przed nieuczciwym sprzedawcą.
• 34% obawia się oszustwa podczas płatności.
• 30% niechętnie udostępnia swoje dane osobowe.
• 27% kupujących z odpowiedniej grupy badawczej wskazuje wcześniejsze dobre doświadczenia ze sklepem jako czynnik sprzyjający ponownemu wyborowi.

Źródło: Gemius – E-commerce w Polsce 2026.

To wyniki dotyczące zaufania i barier zakupowych, a nie odpowiedzi na pytanie o korzystanie z AI.

Mimo to mają praktyczne znaczenie dla projektowania asystentów.

Wdrożenie kolejnej funkcji nie rozwiąże problemu, jeśli klient nie wie, kto prowadzi sklep, jak wygląda zwrot albo czy płatność jest bezpieczna.

Baymard: dodatkowe koszty i brak zaufania nadal prowadzą do porzucania koszyka

W zestawieniu Baymard Institute dotyczącym powodów porzucania koszyka w 2026 roku wskazano między innymi:

• 40% – zbyt wysokie dodatkowe koszty, takie jak dostawa, podatki i opłaty.
• 20% – zbyt długi czas dostawy.
• 19% – brak zaufania do sklepu w kontekście podania danych karty płatniczej.
• 17% – zbyt długi lub skomplikowany proces zamówienia.

To dane dotyczące amerykańskich kupujących. W tej części analizy pominięto osoby, które porzuciły koszyk, ponieważ jedynie przeglądały ofertę i nie były gotowe do zakupu.

Źródło: Baymard Institute – Cart Abandonment Rate Statistics 2026.

Wyników nie należy bezpośrednio przenosić na polski rynek, ale wskazują one obszary, które warto sprawdzić w każdym sklepie.

Jeśli użytkownik rezygnuje z zakupu z powodu kosztów dostawy, sam chatbot prawdopodobnie nie usunie tej bariery.

Jeśli klient nie ufa sprzedawcy, dodatkowa automatyzacja nie zastąpi czytelnych danych firmy, wiarygodnej oferty i przewidywalnej obsługi.

69% chce oznaczania zdjęć wykonanych przez AI. Autentyczność staje się ważna

Jednym z najbardziej praktycznych wyników raportu Gemius 2026 jest oczekiwanie przejrzystości przy materiałach produktowych.

Według omówienia Akademii Leona Koźmińskiego 69% badanych kupujących uważa za ważne wyraźne oznaczanie zdjęć produktów wygenerowanych lub poprawionych z wykorzystaniem AI.

To znaczący wynik dla branży e-commerce, ponieważ automatyczne generowanie obrazów staje się coraz łatwiej dostępne.

Sztuczna inteligencja może umieścić mebel w atrakcyjnym wnętrzu, przygotować wizualizację ubrania albo stworzyć grafiki do kampanii reklamowej.

Problem zaczyna się wtedy, gdy klient nie może odróżnić rzeczywistego wyglądu produktu od interpretacji wygenerowanej przez model.

Przykładowo: wizualizacja stołu może wyglądać bardzo realistycznie, ale jeśli AI zmieni kolor drewna, fakturę lub proporcje, klient otrzyma nieprawidłowy obraz oferty.

Badanie Gemius nie dowodzi, że każda grafika AI obniża sprzedaż. Pokazuje jednak, że informacja o sposobie jej przygotowania jest ważna dla większości badanych kupujących.

Podobne zjawisko zauważa VML w raporcie „The Future Shopper 2026”, wskazując, że generowane przez AI zdjęcia produktowe mogą negatywnie wpływać na zaufanie do marki.

Wniosek nie brzmi: „nie korzystaj ze zdjęć AI”.

Brzmi: nie pozwól, żeby wygenerowany obraz wprowadzał kupującego w błąd co do rzeczywistego produktu.

Źródła: Akademia Leona Koźmińskiego / Gemius, 23.10.2026, VML – The Future Shopper 2026.

Co te badania oznaczają dla sklepów Shopify i WooCommerce?

Z punktu widzenia właściciela sklepu najważniejsze nie jest to, ile funkcji AI można wdrożyć.

Znacznie ważniejsze pytanie brzmi: w którym miejscu technologia rzeczywiście pomaga klientowi?

Na podstawie przeanalizowanych badań można wskazać kilka praktycznych priorytetów.

1. Uporządkuj dane produktowe, zanim zainwestujesz w AI

Jeżeli klient prosi o porównanie dwóch modeli, asystent potrzebuje wiarygodnych informacji.

Sprawdź, czy produkty w sklepie mają kompletne nazwy, parametry, warianty, rzeczywiste ceny i aktualną dostępność.

Dotyczy to zarówno opisów widocznych na stronie, jak i danych przekazywanych do zewnętrznych systemów.

Google w swojej dokumentacji zaleca wykorzystywanie uporządkowanych danych Product i Offer, umożliwiających przekazywanie informacji między innymi o cenie, dostępności, dostawie i zwrotach.

Nie oznacza to, że samo dodanie danych strukturalnych zapewni polecenie produktu przez ChatGPT. Jest jednak częścią poprawnego udostępniania informacji o ofercie w ekosystemie Google.

Źródło: Google Search Central – dane produktów dla sprzedawców.

2. Nie ukrywaj podstawowych informacji za chatbotem

Asystent AI może odpowiadać na pytania o produkt, ale klient powinien móc samodzielnie znaleźć najważniejsze informacje.

Dotyczy to zwłaszcza ceny, parametrów, czasu wysyłki, warunków gwarancji i zwrotów.

Jeżeli użytkownik musi rozpocząć rozmowę z chatbotem, żeby sprawdzić zwykły koszt dostawy, nowa technologia może utrudniać zamiast ułatwiać zakupy.

3. Pozostaw klientowi możliwość zatwierdzenia zakupu

Jeśli asystent potrafi przygotować koszyk, użytkownik powinien widzieć, co dokładnie się w nim znajduje.

Warto umożliwić łatwą zmianę wariantu, ilości produktu lub adresu dostawy.

Podstawą powinien być czytelny moment potwierdzenia ostatecznych warunków transakcji.

To podejście jest spójne z wynikami Gemius i Gartnera, w których konsumenci wyrażali większą otwartość na pomoc w wyborze niż na samodzielne zakupy realizowane przez AI.

4. Nie rezygnuj z klasycznej wyszukiwarki i filtrów

W raporcie Altavia Kamikaze + K2 część badanych po konsultacji z AI wracała do wyszukiwarki lub otwierała strony źródłowe.

Dlatego chatbot nie powinien automatycznie zastępować wygodnej nawigacji.

Dobrze działające filtry, porównanie produktów i zrozumiałe kategorie nadal rozwiązują realne problemy zakupowe.

5. Mierz efekt wdrożenia, a nie liczbę rozmów

Jeżeli sklep wdroży asystenta AI, warto sprawdzić nie tylko liczbę uruchomionych konwersacji.

Istotne są również:

• liczba przejść do produktów z rekomendacji,
• odsetek poprawnych i nieaktualnych odpowiedzi,
• liczba użytkowników finalizujących zakup,
• częstotliwość przekazywania spraw do obsługi,
• wpływ wdrożenia na rzeczywisty koszt obsługi.

Samo porównanie klientów korzystających i niekorzystających z asystenta nie musi dowodzić jego skuteczności, ponieważ grupy mogą różnić się intencją zakupową.

W przypadku większych wdrożeń warto przeprowadzić kontrolowany test A/B i ocenić zmianę konwersji lub innych wskaźników.

Czy nadchodzą zakupy, w których klient nie odwiedzi sklepu?

Rozwój handlu obsługiwanego przez agentów AI jest faktem, ale warto rozróżniać dostępne możliwości od zapowiedzi technologicznych.

Shopify, Google i inne firmy rozwijają rozwiązania umożliwiające wyszukiwanie produktów, porównywanie ofert i przekazywanie informacji zakupowych do asystentów AI.

Nie każda integracja pozwala jednak na bezpośrednią finalizację transakcji wewnątrz chatbota. Dostępność funkcji zależy również od kraju, platformy i konkretnego sprzedawcy.

Na ZarazWSieci opisaliśmy już ten kierunek w artykułach:

Oba rozwiązania pokazują kierunek zmian w e-commerce. Nie są jednak dowodem, że polscy konsumenci masowo oddają obecnie AI pełną kontrolę nad zakupami.

I właśnie dlatego wyniki Gemius są tak istotne.

Technologia może zmieniać miejsce, w którym klient odkrywa produkt, ale nadal musi odpowiadać na jego potrzeby dotyczące kontroli, wiarygodności i bezpieczeństwa.

Czy sklep internetowy powinien inwestować w AI w 2026 roku?

Nie ma jednej odpowiedzi dla każdej branży.

Sklep z tysiącami produktów technicznych może skorzystać z inteligentnego systemu porównywania parametrów.

W branży odzieżowej przydatne mogą być rozwiązania ułatwiające wybór rozmiaru lub dopasowanie produktu do preferencji kupującego.

W sklepie z prostym i niewielkim katalogiem produktowym koszt budowy zaawansowanego asystenta może natomiast przewyższać jego rzeczywistą użyteczność.

Przed inwestycją warto odpowiedzieć na cztery pytania.

Jaki problem klienta rozwiązujemy?

Czy użytkownik rzeczywiście potrzebuje pomocy w znalezieniu produktu, czy problem leży w źle zaprojektowanej nawigacji?

Czy mamy dane, które pozwolą AI odpowiadać poprawnie?

Bez aktualnych informacji o produktach i zasadach sprzedaży nawet dobry model może przekazywać nieprawidłowe rekomendacje.

Czy klient będzie miał możliwość kontroli?

Badania Gemius i Gartnera pokazują, że granica między doradztwem a autonomicznym zakupem ma znaczenie.

Jak sprawdzimy, czy inwestycja się zwróciła?

Jeśli nie wiadomo, jaki konkretny wskaźnik ma poprawić wdrożenie, trudno będzie ocenić jego opłacalność.

To nie argument przeciwko nowym technologiom.

To argument przeciwko wdrażaniu ich wyłącznie dlatego, że są modne.

Podsumowanie. Klient chce mądrzejszych zakupów, niekoniecznie zakupów bez jego udziału

Raporty z 2026 roku pokazują wyraźną zmianę na rynku e-commerce.

Sztuczna inteligencja coraz częściej pomaga konsumentom szukać produktów, porównywać informacje i ograniczać liczbę dostępnych opcji.

Jednocześnie badania Gemius, Gartnera i VML wskazują, że korzystanie z AI nie musi oznaczać gotowości do przekazania jej pełnej kontroli nad zakupami.

Dla właścicieli sklepów to ważniejszy sygnał niż kolejna premiera chatbota.

Przewagę konkurencyjną może zdobyć nie ten sklep, który najszybciej wdroży AI, ale ten, który najlepiej połączy technologię z wiarygodną ofertą i wygodnym procesem zakupu.

W 2026 roku nadal liczą się dokładne informacje o produktach, przejrzyste ceny, sprawne płatności, bezpieczne zakupy i obsługa klienta.

Sztuczna inteligencja może te elementy wspierać. Nie zastąpi jednak ich jakości.

W ZarazWSieci pomagamy firmom projektować i rozwijać sklepy Shopify oraz WooCommerce, poprawiać doświadczenie zakupowe i przygotowywać ofertę do nowych sposobów wyszukiwania produktów.

Jeżeli planujesz rozwój sklepu, warto zacząć od sprawdzenia, co naprawdę utrudnia klientom zakup – zanim zainwestujesz w kolejne narzędzie.

Źródła, badania i metodologia

Poniższe materiały były dostępne do 25 października 2026 roku. Podane daty dotyczą publikacji opracowań, a nie zawsze samego przeprowadzenia badania.

1. Gemius – „E-commerce w Polsce 2026”

Publikacja: 30 września 2026 r.

Główne źródło danych o polskim rynku e-commerce. Ankieta CAWI: 1874 internautów w wieku co najmniej 15 lat, badanie z 14–22 lipca 2026 r. Raport zawiera również dane Mediapanel i gemiusAdReal.

2. IAB Polska – „E-commerce w Polsce 2026”

Publikacja: 30 września 2026 r.

Omówienie wyników raportu Gemius, w szczególności dotyczących korzystania z AI i nastawienia do samodzielnych zakupów.

3. Akademia Leona Koźmińskiego – „AI doradza, klient decyduje”

Publikacja: 23 października 2026 r.

Analiza wyników Gemius dotyczących porównywania produktów, samodzielnych decyzji zakupowych, młodszych konsumentów i oznaczania zdjęć AI. Materiał dotyczy tego samego badania co pozycja pierwsza, nie stanowi niezależnej próby.

4. Altavia Kamikaze + K2 – „AI jako nowy nawigator zakupowy. Raport dla E-commerce 2026”

Publikacja IAB Polska: 24 kwietnia 2026 r.

Badanie 1085 dorosłych internautów w Polsce. Analiza zachowań zakupowych i sposobów korzystania z AI w 13 kategoriach produktowych.

5. Izba Gospodarki Elektronicznej / Mobile Institute – „Omni-commerce. Kupuję wygodnie 2026”

Publikacja: 29 czerwca 2026 r.

Raport o zachowaniach konsumentów, wielokanałowości zakupów i wykorzystaniu technologii AI. Definicje i zakres pytań różnią się od badania Gemius.

6. Gartner – „Consumers Want AI Shopping Help, But Not AI Purchase Decisions”

Publikacja: 27 maja 2026 r.

Badanie 322 konsumentów w USA ze stycznia 2026 roku dotyczące gotowości do korzystania z autonomicznych narzędzi zakupowych. Publikacja zawiera również wyniki osobnego badania 846 amerykańskich konsumentów z listopada i grudnia 2025 roku.

7. VML – „The Future Shopper 2026”

Publikacja: 6 października 2026 r.

Badanie 28 000 konsumentów z 17 krajów, dotyczące między innymi weryfikowania rekomendacji AI, zaufania, zachowań zakupowych i jakości doświadczenia cyfrowego.

8. Baymard Institute – „Cart Abandonment Rate Statistics 2026”

Zestawienie badań użyteczności i danych dotyczących powodów porzucania koszyka. Wykorzystane w artykule odsetki dotyczą amerykańskich kupujących z badania przyczyn porzucania koszyka i nie są reprezentatywnym pomiarem polskiego rynku.

9. Google Search Central – dokumentacja uporządkowanych danych produktów

Dokumentacja techniczna dotycząca oznaczeń Product, Offer, ceny, dostępności, dostaw i zwrotów. Nie jest badaniem konsumentów.

Jak interpretować te dane?

Badania obejmują różne populacje, pytania, okresy i definicje korzystania ze sztucznej inteligencji. Wyników z Polski, USA oraz badań międzynarodowych nie należy sumować ani traktować jako jednej próby.

Odsetki opisujące deklaracje konsumentów nie są też bezpośrednim pomiarem wpływu AI na konwersję, przychody lub liczbę rzeczywiście zrealizowanych zakupów.

Wnioski dotyczące Shopify, WooCommerce, danych produktowych i doświadczenia użytkownika są praktyczną interpretacją opisanych wyników, a nie rezultatem autorskiego eksperymentu przeprowadzonego przez ZarazWSieci.