Black Friday 2026 przypada 27 listopada, a Cyber Monday trzy dni później. Dla klientów to okres poszukiwania okazji, porównywania cen i planowania świątecznych zakupów. Dla przedsiębiorstw handlowych końcówka listopada oraz grudzień są natomiast sprawdzianem decyzji podejmowanych często z wielomiesięcznym wyprzedzeniem. O powodzeniu sezonu decydują nie tylko rabaty, marketing i sprawna obsługa zamówień, ale również dostępność produktów, tempo ich uzupełniania i umiejętność przewidywania zainteresowania poszczególnymi kategoriami.
Skala wyzwania rośnie wraz z liczbą produktów i punktów sprzedaży. Sieć prowadząca kilkadziesiąt sklepów musi uwzględniać lokalne różnice w popycie, terminy dostaw, ograniczenia magazynowe, sezonowość oraz planowane działania promocyjne. W przypadku tysięcy indeksów towarowych ręczne przygotowywanie prognoz staje się coraz trudniejsze. Dlatego przedsiębiorstwa zaczynają wykorzystywać rozwiązania Forecast & Replenishment (F&R), łączące prognozowanie zapotrzebowania z planowaniem uzupełniania zapasów.
Grudniowy wzrost sprzedaży pokazuje znaczenie sezonowości w handlu
O tym, jak duże znaczenie dla handlu mają ostatnie tygodnie roku, przypominają dane Głównego Urzędu Statystycznego. W grudniu 2025 roku sprzedaż detaliczna w cenach stałych była o 12,5% wyższa niż miesiąc wcześniej. W ujęciu rocznym wzrost wyniósł 5,3%. Są to wyniki przedsiębiorstw objętych badaniem GUS, a nie miara przychodów wszystkich sklepów działających w Polsce.
Warto jednak zwrócić uwagę na istotne rozróżnienie. Po wyeliminowaniu wpływu czynników sezonowych grudniowa sprzedaż wzrosła względem listopada jedynie o 0,2%. Oznacza to, że duża część wzrostu obserwowanego w danych nieoczyszczonych z sezonowości była charakterystyczna dla kalendarza zakupowego, a niekoniecznie oznaczała nagłe przyspieszenie kondycji całego rynku.
To ważna lekcja również dla detalistów przygotowujących prognozy. Historyczny wzrost sprzedaży w grudniu nie oznacza, że taki sam scenariusz powtórzy się automatycznie w kolejnym roku. Trzeba uwzględnić zmieniający się układ dni handlowych, terminy promocji, dostępność produktów i zachowania klientów, a także ocenić, które wzrosty wynikają z regularnej sezonowości, a które z wyjątkowych wydarzeń.
Brak towaru to utracona sprzedaż, której nie widać w raportach
Jednym z najtrudniejszych problemów w zarządzaniu handlem jest oszacowanie przychodów utraconych z powodu niedostępności produktów. Jeżeli klient przychodzi do sklepu po konkretny model telefonu, butów czy urządzenia AGD, a produktu nie ma, transakcja może w ogóle nie zostać zrealizowana. W standardowym raporcie sprzedażowym widoczna będzie liczba sprzedanych sztuk, ale nie zawsze będzie wiadomo, ilu klientów zrezygnowało z zakupu z powodu braków magazynowych.
Na znaczenie tego problemu zwraca uwagę Witold Miśniakiewicz, prezes INEO Group, firmy specjalizującej się w rozwiązaniach informatycznych dla handlu.
„Koszt utraconych przychodów jest trudny do uchwycenia. Nie uwzględnia go rachunek zysków i strat” – mówi Witold Miśniakiewicz.
Ekspert podkreśla, że suma wielu niezrealizowanych transakcji może istotnie wpływać na wyniki sieci handlowej. Szczególnie dotkliwe są braki produktów mocno promowanych, po które klienci przychodzą z konkretną intencją zakupu. W takich sytuacjach zaproponowanie zamiennika nie zawsze pozwala uratować sprzedaż, ponieważ kupujący może wybrać konkurencyjny sklep posiadający poszukiwany towar.
Problem wykracza poza samą utraconą transakcję. Niedostępność popularnego produktu może oznaczać również zmarnowaną część budżetu reklamowego, niezadowolenie klienta i utratę okazji do sprzedaży produktów uzupełniających. Dokładna skala tych konsekwencji zależy jednak od zachowania konsumentów i sytuacji konkretnego sklepu, dlatego nie można utożsamiać wartości niezrealizowanych zamówień z utraconym zyskiem.
Zbyt duże zatowarowanie również może obniżać rentowność
Przeciwieństwem braków magazynowych jest nadmierne zatowarowanie. Detalista, który obawia się utraty sprzedaży, może zamówić większą ilość produktów, niż będzie w stanie sprzedać w okresie największego zainteresowania. Takie podejście zmniejsza ryzyko pustych półek, ale jednocześnie zwiększa zapotrzebowanie na kapitał obrotowy i powierzchnię magazynową.
Problem jest szczególnie istotny w przypadku artykułów szybko tracących wartość, produktów sezonowych oraz towarów o ograniczonym terminie przydatności. Niesprzedane dekoracje świąteczne, określone kolekcje odzieży czy artykuły spożywcze mogą po zakończeniu sezonu wymagać obniżenia ceny albo wygenerować dodatkowe straty. Nawet produkty, które nie tracą szybko przydatności, mogą przez wiele miesięcy zajmować miejsce w magazynie i angażować środki potrzebne na kolejne zakupy.
Z danych REDD wynika, że na koniec III kwartału 2026 roku wskaźnik pustostanów na polskim rynku magazynowym wynosił 6,4%, wobec 8% rok wcześniej. Jednocześnie średni wyjściowy czynsz magazynowy utrzymywał się na poziomie 4,7 euro za metr kwadratowy miesięcznie już szósty kwartał z rzędu. Najwyższe średnie stawki wśród głównych rynków notowano w Krakowie (5,6 euro/m²) i Warszawie (5,4 euro/m²).
Dane te nie potwierdzają powszechnego, gwałtownego wzrostu stawek najmu magazynów w całym kraju. Pokazują natomiast, że dostępność powierzchni i jej koszt są zróżnicowane regionalnie, a przedsiębiorcy muszą uwzględniać logistykę w kalkulacji rentowności. Oprócz czynszu znaczenie mają opłaty eksploatacyjne, energia, obsługa towarów, transport i finansowanie zapasów.
„Na ceny paliw czy stawki najmu powierzchni magazynowych nie mamy większego wpływu, ale to, na ile skutecznie będziemy zarządzać zapasami oraz planować dostawy, może zdecydować o rentowności biznesu” – wskazuje Witold Miśniakiewicz z INEO Group.
Na czym polega prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI?
Tradycyjne planowanie zatowarowania może opierać się na danych sprzedażowych z poprzednich miesięcy i lat, obserwacji aktualnych stanów magazynowych oraz doświadczeniu osób odpowiedzialnych za zamówienia. Takie podejście jest wystarczające w niektórych małych przedsiębiorstwach, ale jego skuteczność może maleć wraz ze wzrostem liczby produktów, punktów sprzedaży i czynników wpływających na zachowanie klientów.
Systemy wykorzystujące uczenie maszynowe analizują większe zbiory danych i poszukują w nich powtarzalnych wzorców. Mogą uwzględniać wcześniejszą sprzedaż, sezonowość, lokalne różnice pomiędzy sklepami, planowane promocje czy zmiany cen. Na tej podstawie przygotowują prognozy zapotrzebowania na konkretne produkty w określonym czasie.
Samo przewidzenie liczby sprzedawanych sztuk nie rozwiązuje jednak wszystkich problemów. Sprzedawca musi jeszcze ustalić, kiedy złożyć zamówienie, ile towaru zamówić oraz jak dostosować decyzję do ograniczeń narzucanych przez dostawców. Właśnie dlatego rozwijane są systemy Forecast & Replenishment, które łączą szacowanie przyszłej sprzedaży z rekomendacjami dotyczącymi uzupełniania zapasów.
Jak działa system Forecast & Replenishment?
W uproszczeniu rozwiązanie F&R może analizować zapotrzebowanie na każdy produkt osobno, uwzględniając dostępne zapasy i czas potrzebny na dostawę. Jeżeli prognoza wskazuje zwiększone zainteresowanie danym artykułem przed Black Friday, system może odpowiednio wcześniej zarekomendować jego zamówienie. W przypadku towarów sprzedających się wolniej może natomiast wskazać ryzyko gromadzenia nadmiernego zapasu.
W praktyce rekomendacja powinna uwzględniać również ograniczenia operacyjne, takie jak minimalna wielkość zamówienia, sposób pakowania produktów, harmonogram dostawcy, wielkość dostępnej powierzchni czy terminy przydatności. To szczególnie ważne w przedsiębiorstwach prowadzących sprzedaż w wielu lokalizacjach, gdzie nawet ten sam artykuł może mieć odmienną dynamikę sprzedaży.
Jak wyjaśnia Witold Miśniakiewicz, rozwiązanie rozwijane przez INEO Group wykorzystuje uczenie maszynowe do analizowania historii sprzedaży, identyfikowania anomalii i przygotowywania sugestii dotyczących zatowarowania. Ostateczna decyzja zakupowa pozostaje po stronie użytkownika, a system ma prezentować również finansowe konsekwencje różnych wariantów postępowania.
Warto jednak odróżnić możliwości technologiczne od udokumentowanych rezultatów wdrożenia. W przekazanym materiale INEO Group nie podano niezależnie zweryfikowanych danych o procentowej redukcji braków towarowych, spadku wartości zapasów czy wzroście marży uzyskanym przez klientów firmy. Nie ma więc podstaw do przypisywania temu konkretnemu rozwiązaniu określonej skali oszczędności.
Czy sztuczna inteligencja rzeczywiście poprawia zarządzanie zapasami?
Przydatność bardziej zaawansowanego prognozowania potwierdzają także badania naukowe. W opublikowanej w 2025 roku pracy „A machine learning approach to inventory stockout prediction” badacze przeanalizowali duży zbiór danych detalicznych obejmujący ponad 1,6 mln indeksów towarowych. Ich celem było opracowanie modeli pomagających przewidywać ryzyko niedostępności produktów.
Wśród najważniejszych czynników wpływających na skuteczność prognoz znalazły się aktualny poziom zapasów, krótkoterminowe przewidywania popytu oraz ostatnie wyniki sprzedaży. Autorzy wskazali również, że dane dotyczące najbliższych miesięcy mogą mieć większą wartość prognostyczną niż przewidywania obejmujące znacznie dłuższy okres.
Badanie potwierdza potencjał wykorzystania uczenia maszynowego w zarządzaniu zapasami, ale nie oznacza, że każdy sklep uzyska podobne rezultaty po wdrożeniu dowolnego systemu AI. Skuteczność zależy od jakości danych, specyfiki asortymentu, stabilności popytu i sposobu połączenia prognoz z rzeczywistymi procesami zakupowymi.
Nie można też zapominać, że modele uczące się na danych historycznych mogą mieć trudności z przewidzeniem wydarzeń bez precedensu. Nagły wzrost popularności produktu w mediach społecznościowych, niespodziewane ograniczenie dostaw czy agresywna promocja konkurenta mogą zmienić zainteresowanie klientów znacznie szybciej, niż wynikałoby to z wcześniejszych wzorców.
AI w handlu wychodzi poza marketing i obsługę klienta
Prognozowanie popytu jest częścią szerszej transformacji technologicznej sektora handlowego. Z raportu Deloitte „2026 Retail Industry Global Outlook”, opartego na badaniu 330 przedstawicieli kadry zarządzającej firm detalicznych z różnych rynków, wynika, że sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana w podstawowych procesach operacyjnych.
Wśród ankietowanych 64% deklarowało korzystanie z AI do wykrywania oszustw i działań związanych z cyberbezpieczeństwem, 48% do optymalizacji cen i promocji, a 42% do obsługi klienta za pomocą chatbotów. Zastosowanie AI do planowania i prognozowania popytu wskazało 38% respondentów.
Badanie obejmowało głównie przedstawicieli dużych przedsiębiorstw handlowych, dlatego nie należy traktować tych wartości jako miary wykorzystania AI przez wszystkie polskie sklepy. Pokazują jednak kierunek rozwoju technologii, która przestaje być wykorzystywana wyłącznie w komunikacji z konsumentami i coraz częściej wspiera zarządzanie finansami, logistyką oraz zapasami.
Z perspektywy przedsiębiorcy szczególnie interesujące jest połączenie tych obszarów. Promocja zaplanowana na podstawie analizy zachowań klientów może zwiększyć zainteresowanie konkretnym produktem, ale odpowiedni efekt sprzedażowy wymaga również jego dostępności. Marketing, zakupy i logistyka nie powinny więc działać niezależnie od siebie, zwłaszcza w okresie intensywnych kampanii promocyjnych.
Black Friday 2026: co sklep powinien sprawdzić przed szczytem sprzedaży?
Na kilkanaście dni przed Black Friday wiele decyzji o zakupie i dostawach zostało już podjętych. Nie oznacza to jednak, że sprzedawcy nie mogą poprawić przygotowania do sezonu. Nawet bez wdrażania rozbudowanego systemu prognostycznego warto przeanalizować kilka podstawowych obszarów, które wpływają na dostępność towarów i rentowność promocji.
1. Które produkty generują największy obrót i marżę?
Nie wszystkie produkty wymagają jednakowego poziomu zapasów. Warto oddzielnie przeanalizować artykuły odpowiadające za znaczną część sprzedaży, produkty o wysokiej marży oraz pozycje wykorzystywane głównie do przyciągania klientów. Szczególnej uwagi wymagają towary objęte intensywną promocją, ponieważ zwiększony popyt może doprowadzić do szybkiego wyczerpania zapasów.
2. Jak szybko można uzupełnić towar?
Znajomość aktualnego stanu magazynowego nie wystarczy, jeżeli sklep nie wie, kiedy otrzyma kolejną dostawę. Warto sprawdzić terminy realizacji zamówień u dostawców, minimalne wielkości zakupów i możliwości awaryjnego uzupełnienia popularnych produktów. W niektórych przypadkach większe znaczenie niż sam poziom zapasu ma zdolność do jego szybkiego odtworzenia.
3. Czy prognoza uwzględnia promocje i lokalne różnice?
Sprzedaż z poprzedniego roku może być użytecznym punktem odniesienia, ale nie zastąpi analizy tegorocznej oferty. Głębokość rabatów, czas trwania kampanii, widoczność produktu w reklamach i struktura klientów mogą znacząco zmienić zainteresowanie. W sieciach stacjonarnych warto dodatkowo uwzględnić różnice pomiędzy lokalizacjami, zamiast automatycznie rozdzielać towar w podobnych ilościach do wszystkich sklepów.
4. Jaki jest koszt nadmiernych zapasów?
Decyzję o dodatkowym zatowarowaniu należy zestawić z ryzykiem pozostania z niesprzedanym towarem po zakończeniu sezonu. Znaczenie ma nie tylko cena zakupu, ale również koszt finansowania, magazynowania i ewentualnych późniejszych przecen. Zwiększanie dostępności produktów za wszelką cenę nie zawsze poprawia wynik przedsiębiorstwa.
5. Czy promocja pozostaje rentowna po wszystkich kosztach?
Black Friday może zwiększyć liczbę zamówień, ale nie każda transakcja objęta rabatem będzie równie opłacalna. Przed uruchomieniem kampanii warto obliczyć marżę po uwzględnieniu kosztów towaru, obsługi płatności, marketingu, dostawy, pakowania i przewidywanych zwrotów. Dobrze jest również przygotować wariant ostrożnościowy zakładający niższą sprzedaż niż prognozowana.
Dlaczego o wyniku Black Friday decydują także miesiące przygotowań?
W przypadku wielu kategorii produktowych przygotowania do listopadowych wyprzedaży rozpoczynają się znacznie wcześniej niż sama kampania marketingowa. Dotyczy to szczególnie produktów sprowadzanych z zagranicy, zamawianych w dużych partiach lub wymagających długiego czasu produkcji.
Na Marketing i Biznes opisywaliśmy już ten problem w artykule o organizacji Black Week w branży elektroniki. Według przedstawicieli KOMSA Poland część przygotowań do czwartego kwartału rozpoczyna się już latem, ponieważ transport towaru może zajmować dwa lub trzy miesiące.
Oznacza to, że sprzedawca, który dopiero pod koniec listopada zauważy gwałtowny wzrost zainteresowania produktem, nie zawsze będzie w stanie odpowiednio szybko uzupełnić ofertę. Dlatego prognozowanie popytu powinno być procesem ciągłym, łączącym planowanie długoterminowe z bieżącą aktualizacją przewidywań.
Nie oznacza to jednak, że system AI potrafi zagwarantować pełną dostępność każdego produktu. Nawet trafna prognoza nie przyspieszy dostawy, jeżeli producent nie ma odpowiednich mocy wytwórczych albo dostawca nie może zrealizować zamówienia. Technologia pomaga podejmować decyzje, ale nie usuwa wszystkich ograniczeń łańcucha dostaw.
Prognozowanie popytu może mieć większe znaczenie niż kolejny rabat
W okresie intensywnej konkurencji przedsiębiorcy często koncentrują się na przyciąganiu klientów, zwiększaniu ruchu na stronie internetowej i przygotowywaniu kolejnych promocji. Są to ważne elementy sprzedaży, ale nie wyczerpują źródeł przewagi konkurencyjnej. Równie istotna może być zdolność do zapewnienia dostępności właściwych produktów we właściwym czasie, bez nadmiernego angażowania kapitału w zapasy.
Systemy Forecast & Replenishment oraz narzędzia oparte na uczeniu maszynowym mogą wspierać przedsiębiorstwa w łączeniu tych celów. Ich rzeczywista wartość powinna być jednak oceniana na podstawie mierzalnych rezultatów: zmniejszenia liczby braków magazynowych, ograniczenia nadmiernych zapasów, poprawy rotacji towarów i wpływu na marżę.
Najważniejszy wniosek dla handlu przed Black Friday 2026 jest taki, że o sukcesie nie decyduje wyłącznie liczba przyciągniętych klientów. Równie ważne jest to, czy sklep potrafi zrealizować ich zamówienia i czy zarobi na sprzedaży po uwzględnieniu wszystkich kosztów. Sztuczna inteligencja nie zastąpi odpowiedzialności za decyzje zakupowe, ale może dostarczyć analiz, dzięki którym te decyzje będą lepiej uzasadnione.
FAQ – najczęstsze pytania o prognozowanie popytu w handlu
Na czym polega prognozowanie popytu w handlu?
Prognozowanie popytu polega na szacowaniu, ile produktów klienci będą chcieli kupić w określonym czasie. Wykorzystuje się do tego m.in. historyczne dane sprzedażowe, sezonowość, planowane promocje, ceny oraz informacje o lokalnych zachowaniach konsumentów. Prognozy pomagają podejmować decyzje dotyczące zamawiania towarów i zarządzania zapasami.
Czym jest system Forecast & Replenishment (F&R)?
Forecast & Replenishment to podejście łączące prognozowanie zapotrzebowania z planowaniem uzupełniania towarów. Systemy tego rodzaju mogą analizować przewidywaną sprzedaż, aktualne stany magazynowe, terminy dostaw i ograniczenia dostawców, aby przygotowywać rekomendacje zamówień. Część z nich wykorzystuje modele uczenia maszynowego.
Jak sztuczna inteligencja może pomagać sklepom podczas Black Friday?
AI może wspierać przewidywanie popytu na określone produkty, identyfikowanie ryzyka braków magazynowych oraz planowanie uzupełniania zapasów. Może również pomagać analizować wpływ promocji na sprzedaż. Nie gwarantuje jednak trafności każdej prognozy, a jej skuteczność zależy od jakości danych i dostępności towarów u dostawców.
Co jest bardziej kosztowne: brak towaru czy nadmierne zatowarowanie?
Nie ma jednej odpowiedzi. Brak produktu może oznaczać utraconą sprzedaż i niezadowolenie klientów, podczas gdy nadmierne zapasy angażują kapitał, generują koszty magazynowania i mogą prowadzić do przecen. Skala strat zależy od rodzaju produktu, marży, czasu uzupełniania dostaw oraz możliwości sprzedaży pozostałego towaru.
Czy mały sklep potrzebuje zaawansowanego systemu AI do prognozowania popytu?
Niekoniecznie. W niewielkim sklepie z ograniczoną liczbą produktów podstawowa analiza sprzedaży, sezonowości i stanów magazynowych może być wystarczająca. Bardziej zaawansowane systemy stają się szczególnie przydatne przy dużym asortymencie, wielu punktach sprzedaży i złożonym procesie zamawiania towarów. Decyzja o wdrożeniu powinna wynikać z kosztów, skali działalności i oczekiwanych korzyści.
Kiedy wypada Black Friday i Cyber Monday w 2026 roku?
Black Friday przypada 27 listopada 2026 roku, natomiast Cyber Monday 30 listopada. Black Week nie ma jednego obowiązującego terminu – przedsiębiorcy samodzielnie ustalają czas trwania swoich akcji promocyjnych.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie materiału prasowego INEO Group z 9 listopada 2026 roku, zawierającego komentarze Witolda Miśniakiewicza, prezesa spółki. Informacje dotyczące wykorzystania systemów Forecast & Replenishment przedstawiają opis rozwiązań i doświadczeń dostawcy technologii, a nie wyniki niezależnego badania skuteczności konkretnego wdrożenia.
W opracowaniu wykorzystano również dane Głównego Urzędu Statystycznego, REDD, Deloitte oraz badania naukowego dotyczącego prognozowania braków magazynowych. Poszczególne źródła dotyczą różnych rynków, grup przedsiębiorstw i okresów, dlatego ich wyniki nie stanowią jednego zbiorczego badania polskiego sektora handlu.
Źródła: materiał prasowy INEO Group, 9 listopada 2026 r.; GUS – Dynamika sprzedaży detalicznej w grudniu 2025 r.; REDD – Rynek magazynowy w Polsce, III kwartał 2026; Deloitte – 2026 Retail Industry Global Outlook; Liu i in., „A machine learning approach to inventory stockout prediction”, Journal of Digital Economy, 2025.
Zostaw komentarz