Pattern Group (PTRN): rekordowe przychody i wyższe prognozy na 2026 rok

Pattern Group (PTRN) odnotowała w II kwartale 2026 roku rekordowe przychody w wysokości 877 mln USD, co oznacza wzrost o 47% rok do roku. Skorygowana EBITDA wzrosła o 54% rok do roku, do 54 mln USD.

Wskaźnik utrzymania przychodów netto (NRR), pokazujący, jak zmieniają się przychody od obecnych klientów wraz z rozszerzeniami współpracy, jej ograniczeniami i rezygnacjami, osiągnął rekordowy poziom 129%. W I kwartale wynosił 127%, a rok wcześniej 118%. Wynik przekroczył długoterminowy cel spółki na poziomie 115%.

Przychody międzynarodowe wzrosły o 87% rok do roku, do 110 mln USD. Był to pierwszy kwartał, w którym przekroczyły 100 mln USD. Przychody spoza Amazon zwiększyły się o 93%, a wzrost obejmował platformy Tmall, TikTok Shop, Walmart i Coupang.

Przychody z oprogramowania w modelu SaaS, logistyki i pozostałej działalności wyniosły 17 mln USD, rosnąc o 123% rok do roku i zapewniając spółce dodatkowe możliwości rozwoju. Wydatki na badania i rozwój, z wyłączeniem wynagrodzeń opartych na akcjach, wzrosły o 89%, do 12 mln USD.

Przepływy pieniężne z działalności operacyjnej za ostatnie 12 miesięcy wzrosły o 76%, do 136 mln USD. Wolne przepływy pieniężne za ostatnie 12 miesięcy, czyli środki pozostające po wydatkach inwestycyjnych, zwiększyły się o 92%, do 106 mln USD. Pattern miała 346 mln USD w gotówce i jej ekwiwalentach. Spółka nie miała zadłużenia, a dostępna kwota finansowania wynosiła 150 mln USD.

W III kwartale 2026 roku Pattern prognozuje:

• przychody w przedziale 840–860 mln USD, co oznacza wzrost o 31–34% rok do roku;
• skorygowaną EBITDA w przedziale 51–53 mln USD, czyli wzrost o 25–29% rok do roku.

Na cały 2026 rok spółka podniosła prognozę przychodów do 3,4–3,5 mld USD, co oznacza wzrost o 37–38%. Prognoza skorygowanej EBITDA wynosi 211–213 mln USD, czyli o 38–40% więcej niż rok wcześniej.

Pattern otrzymała patent w Stanach Zjednoczonych na metodę True ROAS, służącą do pomiaru zwrotu z wydatków reklamowych. Spółka została także uznana przez TikTok Shop za Partnera Strategicznego Roku. Na tej platformie sprzedaje obecnie ponad 100 marek współpracujących z Pattern.

Za pośrednictwem narzędzia ROI Hunter spółka rozszerzyła możliwości reklamowe na ChatGPT, docierając do konsumentów na wielu platformach.

Wzrost przychodów w III kwartale ma spowolnić do 31–34% rok do roku. Pattern wskazuje na wyższą bazę porównawczą oraz przesunięcie wydarzeń promocyjnych na platformach handlowych z III do II kwartału. Wzrost skorygowanej EBITDA ma wynieść 25–29% rok do roku, częściowo z powodu tego przesunięcia i sezonowej presji.

NRR może obniżyć się do około 123–124% do końca roku, wobec rekordowych 129% w II kwartale. Wydatki na badania i rozwój wzrosły o 89% rok do roku, do 12 mln USD. Rosną szybciej niż przychody, co może wywierać presję na marże. Dodatkowym ryzykiem są przejęcia marek przez większe grupy. Przykładem jest przejęcie Thorne przez P&G, które może w przyszłości zmienić zasady współpracy, choć obecna umowa nie zawiera klauzuli dotyczącej zmiany kontroli.

Amazon nadal odpowiada za ponad 90% całkowitych przychodów Pattern. Oznacza to wysoką koncentrację działalności na jednej platformie mimo postępującej dywersyfikacji. W IV kwartale marża EBITDA zwykle znajduje się pod sezonową presją ze względu na wyższe koszty w okresie świątecznym.

Dyrektor finansowy Jason Beesley potwierdził, że umowa z Thorne nie zawiera klauzuli dotyczącej zmiany kontroli. Współpraca przebiega więc bez zmian. Pattern współpracuje już z innymi markami należącymi do portfela P&G.

Dyrektor generalny Dave Wright ocenił przejęcie jako pozytywne zdarzenie. Pattern w przeszłości budowała jedne ze swoich najlepszych i najdłuższych relacji z markami należącymi do dużych koncernów dóbr konsumpcyjnych. Dotyczyło to zarówno marek, które od początku działały w takich grupach, jak i tych, które zostały przez nie przejęte. Zdaniem Wrighta przejęcie może przynieść marce Thorne dodatkowe zasoby i inwestycje.

Wright przypisał NRR na poziomie 129% realizacji planu rozwoju technologii. Oczekiwania wobec tego planu są obecnie około dwukrotnie wyższe niż 12 miesięcy wcześniej, między innymi dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji w Software Factory.

Beesley dodał, że nawet marki współpracujące ze spółką od wielu lat mogą rosnąć znacznie szybciej niż cały rynek dzięki optymalizacjom technologicznym i rozszerzaniu zakresu usług. Nowsze grupy klientów mogłyby teoretycznie obniżać NRR, ale Pattern nie obserwuje obecnie istotnego wpływu tego czynnika.

Beesley wskazał, że choć Pattern koncentruje się na Amazonie, udział tej platformy w globalnej wartości sprzedaży brutto towarów (GMV) jest niższy niż obecna koncentracja przychodów spółki. Dywersyfikacja jest więc naturalnym kierunkiem rozwoju.

Przychody spoza Amazonu wzrosły w ciągu roku z 7% do 9% całkowitych przychodów Pattern. Tempo ich wzrostu jest dwu- lub trzykrotnie wyższe niż w przypadku Amazonu. Wright poinformował, że działalność na Walmart zwiększyła się 3,4-krotnie w ciągu dwóch lat. Spółka pozostaje neutralna wobec kanałów sprzedaży i koncentruje się na wynikach osiąganych przez marki.

Według Wrighta większość wzrostu w obszarach technologii, geografii i platform sprzedażowych oraz asortymentu wynika z rozwoju stosu technologicznego. Miliony operacji wykonywanych każdego dnia nie mogłyby być realizowane ręcznie.

Pattern uruchomiła nowy obiekt w Bethlehem w Pensylwanii. Zastosowane tam rozwiązania sprzętowe i programowe podwoiły przepustowość. Spółka chce rozwijać infrastrukturę w sposób kontrolowany, aby uniknąć budowania nadmiernych mocy.

Wright zwrócił uwagę na problem zwrotów, które stanowią 19,3% globalnych towarów. Pattern inwestuje w infrastrukturę handlową jako usługę, aby przygotować się na przyszły rozwój zakupów realizowanych przez autonomicznych agentów programowych.

Infrastruktura handlowa obejmuje między innymi rozmieszczanie zapasów, szybkość dostaw, przekierowania, wymiany i zwroty. Zdaniem Wrighta rozwiązania te będą w przyszłości wykorzystywane na szerszą skalę.

W obszarze handlu wspieranego przez agentów Pattern korzysta z przewagi wynikającej z danych i mapowania intencji użytkowników. Wright podał przykład wyszukiwania koca. W świecie, w którym zapytania analizują duże modele językowe (LLM), opisy produktów muszą zawierać między innymi ich wymiary, aby oferta nie została pominięta.

Dane SEO spółki pomagają rozumieć intencje użytkowników i odpowiednio dopasowywać do nich produkty. Pattern jest dzięki temu dobrze przygotowana do wspierania marek w rozwijaniu sprzedaży za pośrednictwem usług wykorzystujących duże modele językowe.

Przesunięcie wydarzeń promocyjnych, takich jak Prime Day, Walmart Deals i Target Circle, z III do II kwartału zmieniło tempo wzrostu o około 4 punkty procentowe. Wywołało to różnice między poszczególnymi kwartałami. Beesley ponownie wskazał też na typową dla IV kwartału presję na marże EBITDA związaną z wyższymi kosztami w okresie świątecznym.

Jedynym istotnym czynnikiem obniżającym wynik rok do roku są wyższe wydatki na badania i rozwój, które rosną szybciej niż przychody. W ujęciu całorocznym Pattern nadal oczekuje poprawy marż, ponieważ skorygowana EBITDA ma rosnąć szybciej niż przychody.

Liczba punktów danych na platformie zwiększyła się od początku roku o około 38%, do 91 bln. Wright powiedział, że Pattern należy prawdopodobnie do światowej czołówki pod względem tworzenia systemów pomiaru wyników.

Rosnąca przewaga danych tworzy mechanizm wzajemnego wzmacniania. Sukces marek prowadzi do rozszerzania współpracy, co przyciąga kolejne marki i zwiększa zasób danych.

Pattern nie zarządza strukturą kategorii produktowych. Beesley poinformował jednak, że sprzedaż produktów kosmetycznych wzrosła o 85%, a sprzedaż artykułów dla zwierząt domowych o ponad 100%. Zdrowie i dobre samopoczucie odpowiadają za mniejszą część nowych kontraktów niż cała działalność spółki, ale ten sam mechanizm reputacji i specjalistycznej wiedzy, który doprowadził do sukcesu w tej kategorii, jest widoczny także w wielu innych kategoriach.

Wright potwierdził, że dane Pattern są zgodne z pozytywnymi wynikami prezentowanymi przez Amazon w odniesieniu do jego własnego interfejsu wykorzystującego sztuczną inteligencję. Takie interfejsy pozwalają lepiej rozumieć potrzeby konsumentów.

Jego zdaniem marki koncentrujące się na jakości mogą zyskać w warunkach większej przejrzystości. Duże modele językowe zawężają wyniki wyszukiwania do najbardziej trafnych produktów.

Beesley wyjaśnił, że narzędzie Pattern Intelligence, nazywane Pi, opiera się na 13 latach danych i oferuje markom bardziej przejrzysty interfejs. Najważniejsze pozostają skuteczność oraz wzrost przychodów, ale wraz ze zwiększaniem automatyzacji powinny pojawiać się także oszczędności.

Pattern nie obserwuje wypierania sprzedaży między poszczególnymi kanałami. Spółka zachęca marki do współpracy we wszystkich kanałach, w tym w sprzedaży bezpośredniej do konsumentów (DTC). Gdy marka odnosi sukces w dowolnym kanale, zwykle zwiększa to jej rozpoznawalność na platformach handlowych i wspiera całą działalność.

Celem Pattern jest wspieranie rozwiązań, które najlepiej poprawiają wyniki poszczególnych marek. Zwykle przekłada się to również na korzyści dla spółki.