Jan Bartels, Zalando: Nie zatrzymujemy się z inwestycjami [WYWIAD]

Mary Kay rozwija model sprzedaży, który przez ponad 60 lat opierał się przede wszystkim na bezpośredniej relacji między konsumentem a niezależnym konsultantem. Dziś firma próbuje połączyć ten model z e-commerce, zakupami mobilnymi, mediami społecznościowymi i personalizacją opartą na sztucznej inteligencji. Skala zmian jest znacząca: w ramach globalnej transformacji technologicznej Mary Kay przeniosła już ponad 95 proc. własnych aplikacji do zintegrowanych platform SaaS lub środowiska chmurowego. Firma zamknęła także pięć centrów danych na świecie.

My Shop ma połączyć konsultanta z e-commerce

Jednym z najważniejszych elementów transformacji jest Mary Kay My Shop. Platforma została uruchomiona w 2025 r. w Stanach Zjednoczonych i Niemczech, a w 2026 r. rozszerzono ją na Kanadę, Meksyk i Hiszpanię. Kolejne rynki mają być dołączane etapami. My Shop tworzy dla niezależnych konsultantek spersonalizowane sklepy internetowe, zintegrowane z systemami e-commerce, płatności, realizacji zamówień i mediami społecznościowymi.

Dla Mary Kay oznacza to odejście od postrzegania sprzedaży bezpośredniej jako kanału wyłącznie offline. Konsultantka może kontaktować się z klientem osobiście, przez sklep internetowy albo media społecznościowe, a poszczególne punkty kontaktu mają zostać połączone w jeden model sprzedażowy.

Konsultantki beauty jako influencerki. Mary Kay rusza z globalnym programem

Firma wskazuje przy tym, że zakupy mobilne odpowiadają już za ponad 62 proc. sprzedaży kosmetyków na kluczowych rynkach. W tej sytuacji rozwój infrastruktury cyfrowej staje się nie tylko dodatkowym kanałem sprzedaży, ale elementem koniecznym do utrzymania konkurencyjności modelu direct selling.

AI ma ułatwić dobór kosmetyków

Drugim filarem transformacji jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do personalizacji doświadczenia zakupowego. Mary Kay rozwija AI-powered Foundation Finder – narzędzie działające na urządzeniach mobilnych, które analizuje obraz twarzy klienta i w ciągu kilku sekund rekomenduje odpowiedni odcień podkładu.

Technologia wykorzystuje precyzyjne wykrywanie 151 punktów charakterystycznych twarzy. Narzędzie zostało zaprojektowane jako rozwiązanie internetowe, a nie osobna aplikacja, dzięki czemu może być zintegrowane z procesem zakupowym oraz stronami internetowymi niezależnych konsultantek.

AI ma wspierać także szerszą strategię personalizacji. Mary Kay podkreśla, że technologia nie ma zastępować konsultantek, lecz zwiększać ich możliwości – m.in. ułatwiając rekomendowanie produktów i skracając drogę między zainteresowaniem kosmetykiem a zakupem.

36 odcieni podkładu i ponad 3000 punktów danych

Transformacji cyfrowej towarzyszą zmiany w ofercie produktowej. W maju 2026 r. Mary Kay wprowadziła nową wersję TimeWise 3D Foundation. Podkład jest dostępny w 36 odcieniach, w dwóch wykończeniach: matowym i rozświetlającym. Do opracowania gamy wykorzystano technologię IntelliMatch, opartą na ponad 3000 punktów danych dotyczących rzeczywistych odcieni skóry.

Światowa Federacja Stowarzyszeń Sprzedaży Bezpośredniej: USA króluje w rankingach przychodów w sektorze MLM

W niezależnych badaniach konsumenckich 87 proc. badanych uznało, że skóra wygląda naturalnie, 86 proc. wskazało na natychmiastowo wygładzone wykończenie, a 82 proc. oceniło dopasowanie odcienia jako bezproblemowe. Produkt jest dostępny zarówno za pośrednictwem konsultantek, jak i na stronie internetowej Mary Kay.

73 twórców w 15 rynkach

Mary Kay rozwija również strategię social-first. W marcu 2026 r. firma uruchomiła pilotażowy program Global Social Squad, którego celem jest przekształcenie części niezależnych konsultantek w twórczynie cyfrowe i ambasadorki marki.

Pierwsza edycja objęła 73 konsultantki z 15 rynków i czterech regionów świata: Ameryki Północnej, Azji i Pacyfiku, Ameryki Łacińskiej oraz Europy. Uczestniczki otrzymują m.in. szkolenia, możliwość udziału w wyzwaniach contentowych i dostęp do programów rozwojowych. Mary Kay zakłada możliwość rozszerzenia programu na pełną skalę od 2027 r.

Model ma odpowiadać na zmianę sposobu odkrywania produktów kosmetycznych. Media społecznościowe coraz częściej pełnią funkcję zarówno kanału inspiracji, jak i punktu wejścia do zakupów. Dla Mary Kay oznacza to możliwość wykorzystania istniejącej sieci konsultantek nie tylko jako sprzedawczyń, ale również jako twórczyń treści i lokalnych przewodniczek po świecie marki.

Cyfryzacja nie oznacza rezygnacji z direct selling

Strategia Mary Kay zakłada więc nie tyle zastąpienie sprzedaży bezpośredniej e-commerce, ile jej cyfrową przebudowę. Konsultantka pozostaje centralnym elementem modelu, ale otrzymuje narzędzia pozwalające prowadzić biznes w większej liczbie kanałów jednocześnie.

„Technologia sama w sobie nie napędza zmiany – robią to ludzie” – podkreśla James Whatley, Chief Information Officer Mary Kay, wskazując, że celem transformacji jest połączenie obsługi klienta charakterystycznej dla konsultantek z narzędziami e-commerce, CRM, analityką, automatyzacją i AI.

Network Magazyn: MLMy kosmetyczne działające na polskim rynku przeżywają historyczne wzloty i upadki

Transformacja obejmuje również obszar opakowań i zrównoważonego rozwoju. W raporcie za 2026 r. Mary Kay wskazuje m.in. na redukcję wykorzystania tworzyw sztucznych, zwiększanie udziału materiałów z recyklingu oraz rozwój opakowań nadających się do recyklingu. Przykładem jest opakowanie TimeWise Targeted-Action Toning Lotion zawierające 94 proc. tworzywa post-consumer recycled (PCR). Firma deklaruje także, że 100 proc. kartonów produktowych w obu Amerykach i Europie jest przygotowanych do recyklingu, a globalnym celem jest osiągnięcie do 2030 r. poziomu 90 proc. certyfikowanych kartonów produktowych.

Mary Kay działa obecnie na 40 rynkach. W 2026 r. firma została po raz czwarty z rzędu uznana przez Euromonitor za światową markę nr 1 w kategorii sprzedaży bezpośredniej kosmetyków do pielęgnacji skóry i kosmetyków kolorowych. Dla firmy cyfrowa transformacja jest więc próbą odpowiedzi na zmianę zachowań konsumentów bez porzucania podstawowego modelu biznesowego. My Shop ma przenieść relację konsultant–klient do e-commerce, Foundation Finder wykorzystuje AI do personalizacji, a Global Social Squad ma zwiększyć obecność marki w kanałach społecznościowych. Kolejnym testem będzie skala: czy połączenie technologii z siecią konsultantek pozwoli Mary Kay dotrzeć do młodszych konsumentów i jednocześnie zwiększyć produktywność tradycyjnego modelu direct selling.

Marketplace pod presją podróbek

Problem podróbek w handlu internetowym nie jest nowy, jednak skala działalności największych marketplace’ów sprawia, że jego znaczenie systematycznie rośnie. Amazon pozostaje jednym z najważniejszych kanałów sprzedaży internetowej na świecie, a jego model biznesowy w dużej mierze opiera się na zewnętrznych sprzedawcach.

Około 60 proc. sprzedaży towarów na Amazonie pochodzi obecnie od sprzedawców zewnętrznych, a nie bezpośrednio od platformy. Wśród nich znajdują się zarówno duże, legalnie działające przedsiębiorstwa, jak i podmioty wykorzystujące marketplace do sprzedaży podróbek, produktów o niejasnym pochodzeniu czy towarów wprowadzających konsumentów w błąd.

Dropshipperzy podrabianych kosmetyków na Amazonie obchodzą obostrzenia za pomocą... losowych ciągów liter

Skala rynku sprawia, że Amazon jest jednocześnie atrakcyjnym miejscem dla legalnego handlu i celem dla podmiotów próbujących wykorzystać jego zasięg. W lutym Amazon wyprzedził Walmart pod względem sprzedaży, stając się największą pod tym względem firmą na świecie.

Do walki z podróbkami Amazon powołał Counterfeit Crimes Unit (CCU), jednostkę skupiającą m.in. byłych prokuratorów, funkcjonariuszy policji, śledczych i analityków danych. W ciągu ostatniego roku CCU miała doprowadzić do przejęcia lub zablokowania ponad 15 mln podrabianych produktów na całym świecie. To ponad dwukrotnie więcej niż w 2023 r.

Według Rohana Oommena, wiceprezesa Amazon odpowiedzialnego za Customer & Partner Trust, działania przeciwko podróbkom nie ograniczają się do usuwania pojedynczych ofert. Firma stara się identyfikować całe sieci stojące za nielegalnym obrotem i współpracować z organami ścigania.

CCU działa obecnie w ponad 12 krajach. W ciągu ostatniego roku Amazon podjął działania przeciwko ponad 32 tys. podmiotów zaangażowanych w działalność związaną z podróbkami. W ramach współpracy z organami ścigania dochodziło m.in. do zabezpieczania środków finansowych, przeprowadzania nalotów na miejsca produkcji oraz postępowań cywilnych i karnych.

99 proc. ofert ma być wykrywanych zanim zrobi to klient

Amazon podkreśla, że większość podróbek jest zatrzymywana jeszcze zanim trafią one przed oczy konsumenta. Według danych przedstawionych przez Oommena CNBC News firma wykrywa 99 proc. ofert naruszających prawa przed ich wyświetleniem klientom.

Jednocześnie Amazon podaje, że 99,9 proc. klientów kupujących za pośrednictwem platformy nigdy nie zgłasza problemu z autentycznością produktu. Reklamacje dotyczące autentyczności mają stanowić mniej niż 0,01 proc. wszystkich sprzedawanych produktów.

Dane te pokazują jednak dwie strony problemu. Z jednej strony ogromna większość transakcji odbywa się bez zgłoszeń dotyczących podróbek. Z drugiej – nawet niewielki odsetek przy skali Amazona oznacza potencjalnie znaczną liczbę problematycznych ofert i produktów.

Dodatkowym wyzwaniem jest sposób funkcjonowania części sprzedawców zewnętrznych. Niektóre podmioty wykorzystują marki o nazwach pozornie pozbawionych znaczenia, często składających się z 5–9 liter, z przewagą spółgłosek, zapisywanych wielkimi literami. Nazwy takie jak SUNHZMCKP, MLKXCVB czy EHEYCIGA stały się przykładem zjawiska określanego jako pseudo-marki.

EUIPO: połowa Polaków i Polek ma problem z odróżnieniem podrobionego produktu od oryginału

Nie jest to przypadkowa cecha. Sprzedawca chcący skorzystać z Amazon Brand Registry musi posiadać znak towarowy. Rejestracja wyjątkowo nietypowej nazwy może być łatwiejsza, ponieważ istnieje mniejsze ryzyko konfliktu z już zarejestrowanymi oznaczeniami.

W efekcie powstaje mechanizm, w którym marka może być tworzona przede wszystkim po to, aby uzyskać dostęp do infrastruktury marketplace’u. Jeżeli konto zostanie usunięte, podmiot może próbować rozpocząć działalność pod kolejną nazwą.

Fałszywe recenzje zwiększają problem

Podróbki nie są jedynym problemem związanym z wiarygodnością zakupów internetowych. Kolejnym są opinie o produktach, które mają pomóc konsumentowi ocenić jakość oferty.

Według danych brytyjskiej firmy badawczej TruthEngine około 50 proc. internetowych recenzji może być fałszywych. Część opinii jest opłacana przez firmy, inne mogą być generowane automatycznie przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji.

Dla marketplace’ów oznacza to konieczność weryfikowania nie tylko samego produktu i sprzedawcy, ale również informacji wykorzystywanych do budowania reputacji oferty. Pięciogwiazdkowa ocena nie musi już oznaczać niezależnego doświadczenia klienta.

Problem dotyczy więc całego łańcucha informacji: od nazwy marki i deklarowanego pochodzenia, przez opis produktu, aż po recenzje.

Konsumenci tworzą własne filtry

Skala problemu doprowadziła również do powstania zewnętrznych narzędzi mających ułatwiać konsumentom filtrowanie ofert. Jednym z nich jest Knockoff – rozszerzenie przeglądarkowe stworzone przez amerykańskiego programistę Josha Pigforda.

Narzędzie analizuje m.in. stosunek spółgłosek do samogłosek w nazwie marki i sposób ich zestawienia. W uproszczeniu sprawdza, czy nazwa przypomina rzeczywistą markę, czy raczej losowo wygenerowane hasło.

Estée Lauder pozywa Walmart. Spór o podróbki kosmetyków ujawnia ryzyka e-commerce wartego biliony dolarów

Knockoff działa na Amazonie i pozwala użytkownikowi określić poziom filtrowania. Podejrzane oferty mogą być oznaczane, wyszarzane albo całkowicie ukrywane. Rozszerzenie może również blokować produkty sponsorowane, czyli oferty, których sprzedawcy zapłacili platformie za lepszą widoczność.

Popularność narzędzia pokazuje skalę zapotrzebowania na dodatkowe mechanizmy weryfikacyjne. W ciągu pierwszych 48 godzin post informujący o uruchomieniu Knockoffa osiągnął na platformie X 25 mln wyświetleń. Rozszerzenie miało następnie około 100 tys. aktywnych użytkowników dziennie.

Jednocześnie rozwiązanie nie jest wolne od błędów. Twórca otrzymuje zgłoszenia dotyczące legalnych marek, które zostały błędnie zakwalifikowane jako podejrzane. Konieczna jest więc ręczna weryfikacja i ciągłe dostosowywanie algorytmu.

AI po obu stronach konfliktu

Sztuczna inteligencja staje się kolejnym polem walki między platformami a podmiotami próbującymi je obchodzić. Amazon wskazuje AI jako jedno z kluczowych narzędzi wykorzystywanych do wykrywania nadużyć. Jednocześnie technologia jest coraz częściej wykorzystywana przez samych sprzedawców, m.in. do generowania opisów, recenzji i innych elementów komunikacji.

Według Oommena jest to swoista „gra w kotka i myszkę”. Metody wykorzystywane przez nieuczciwych sprzedawców zmieniają się, dlatego systemy wykrywania również muszą być stale rozwijane.

Brytyjska organizacja Which?: ponad 65 proc. kosmetyków sprzedawanych online to „prawdopodobne podróbki”

Amazon rozszerzył ostatnio działalność Counterfeit Crimes Unit także w Indiach, współpracując z lokalnymi organami ścigania. Firma podkreśla, że samo usunięcie sprzedawcy z jednej platformy nie rozwiązuje problemu, ponieważ może on przenieść działalność do innego marketplace’u.

Z tego względu Amazon opowiada się raczej za wymianą informacji pomiędzy platformami i organami państwowymi niż za stworzeniem jednego krajowego rejestru podmiotów zablokowanych za handel podróbkami. Oszuści mogą bowiem zmieniać tożsamość, konta i modele działania.

AI wykrywa również fałszywe deklaracje pochodzenia

Najnowsze badania wskazują, że sztuczna inteligencja może wykrywać także inne rodzaje wprowadzających w błąd informacji. Badacze z Center for Law and the Economy przy Columbia Law School przetestowali narzędzia zakupowe Amazona i Walmartu, w tym Alexę oraz chatbota Sparky.

Testy dotyczyły deklaracji „Made in USA”. Badacze sprawdzali, czy systemy AI potrafią rozpoznać sytuację, w której widoczna na stronie produktu informacja o amerykańskim pochodzeniu jest sprzeczna z innymi danymi dotyczącymi kraju produkcji.

Oba narzędzia miały być zdolne do wykrywania takich rozbieżności. Jednocześnie badanie wykazało, że sama zdolność technologiczna nie musi oznaczać automatycznej interwencji platformy.

To istotna kwestia w kontekście regulacji dotyczących oznaczenia „Made in USA”. Federal Trade Commission wymaga, aby produkty opisywane w ten sposób były w całości lub niemal w całości wytwarzane w Stanach Zjednoczonych. Komisja zwracała już uwagę Amazona i Walmartu na problem fałszywych deklaracji składanych przez sprzedawców zewnętrznych.

Badacze zwracają tym samym uwagę na rosnącą różnicę pomiędzy możliwością wykrycia nieprawidłowości a decyzją o podjęciu działania. AI może rozpoznać sprzeczność w informacji, ale ostateczna reakcja pozostaje kwestią polityki platformy, odpowiedzialności prawnej i interesów biznesowych.

Wiarygodność jako nowy koszt marketplace’ów

Problem podróbek, fałszywych recenzji i nieprawdziwych deklaracji pochodzenia wskazuje na szersze wyzwanie dla handlu internetowego. Przy modelu, w którym około 60 proc. sprzedaży towarów Amazona pochodzi od zewnętrznych sprzedawców, platforma musi jednocześnie zapewnić szeroki wybór produktów i kontrolować jakość informacji prezentowanych klientom.

Skala działań antyfraudowych jest przy tym znacząca: ponad 15 mln zablokowanych podróbek, ponad 32 tys. podmiotów objętych działaniami i ponad 12 krajów, w których działa Counterfeit Crimes Unit. Jednocześnie 99 proc. wykrywanych ofert naruszających prawo ma być blokowanych przed kontaktem z klientem, a skargi dotyczące autentyczności obejmują mniej niż 0,01 proc. sprzedawanych produktów.

Fałszywe kosmetyki K-beauty wygenerowały straty ponad 15 mln dolarów w dziewięć miesięcy

Dane te pokazują, że problem nie został rozwiązany, mimo inwestycji w automatyzację, analizę danych i AI. Dla marketplace’ów oznacza to konieczność nie tylko wykrywania podróbek, ale również budowania systemów, które pozwolą konsumentom ocenić wiarygodność sprzedawcy, produktu, opinii i deklaracji marketingowych.

Wraz z rozwojem narzędzi generatywnej AI granica między prawdziwą a zmanipulowaną informacją może być coraz trudniejsza do rozpoznania bez wsparcia technologicznego. W konsekwencji walka z podróbkami przestaje być wyłącznie kwestią ochrony znaków towarowych. Staje się elementem szerszej strategii zarządzania zaufaniem do całego kanału e-commerce.