Czym jest marketing AI-driven? Strategie i co dalej

Przez ostatnie dziesięć lat celem był marketing oparty na danych. Zbierz dane, zbuduj dashboardy, niech liczby rozstrzygają spory. Większość zespołów mniej lub bardziej tam dotarła. Śledzą zdarzenia, segmentują według zachowań i potrafią powiedzieć, jaki był współczynnik konwersji w poprzednim kwartale w podziale na kanały.

Potem pojawiły się narzędzia marketingowe z AI i prawie wszyscy je przyjęli. Bain zapytał 1397 dyrektorów i ustalił, że niemal każda organizacja marketingowa korzysta teraz z AI, ale tylko 6% twierdzi, że daje to znaczący wpływ na wyniki. W większości zespołów podejmowanie decyzji pozostało takie samo, mimo nowych dostępnych narzędzi.

W tym artykule omówimy, co marketing AI-driven oznacza w praktyce, jaka technologia za nim stoi, jak zmienia się praca marketera, gdzie mieści się marketing agentowy i cztery decyzje, które możesz zacząć przekazywać AI już teraz.

W skrócie

• Marketing AI-driven oznacza, że modele podejmują lub rekomendują decyzje na poziomie klienta (kogo kontaktować, co zaoferować, kiedy i jakim kanałem) w ramach celów i ograniczeń ustalonych przez marketerów, a następnie optymalizują je na podstawie informacji zwrotnej z wyników. 
• Marketing oparty na danych nie znika. Dane stają się wsadem, a rutynowe decyzje przechodzą od ludzi do modeli.
• Dodawanie kolejnych narzędzi marketingowych z AI nie sprawia, że marketing jest AI-driven. Potrzebne są takie rzeczy jak wspólny profil klienta, wspólny cel biznesowy i zamknięta pętla informacji zwrotnej.
• Praca marketera przesuwa się w stronę definiowania celu, ograniczeń, danych, miernika sukcesu oraz punktów, w których człowiek zatwierdza decyzje.
• Marketing agentowy to najbardziej autonomiczny kraniec marketingu AI-driven i opiera się na tych samych fundamentach.

Czym jest marketing AI-driven?

Marketing AI-driven to model operacyjny, w którym sztuczna inteligencja podejmuje lub rekomenduje codzienne decyzje marketingowe dotyczące klientów: których klientów kontaktować, co pokazać każdemu z nich, kiedy wysłać i jakim kanałem. Ludzie ustalają cel i granice. Modele rekomendują lub automatyzują poszczególne decyzje w ich ramach i optymalizują je na podstawie tego, co wydarzyło się ostatnio.

Pomaga to odróżnić go od szerszego pojęcia. Marketing z wykorzystaniem AI obejmuje każde użycie AI w pracy marketingowej. Copywriter tworzący szkice tematów wiadomości z czatbotem czy projektant generujący tła banerów — obaj uprawiają marketing z wykorzystaniem AI. Ale te zastosowania nie zmieniają tego, kto decyduje, co otrzyma klient.

Szybki test: wyobraź sobie, że usuwasz z konfiguracji narzędzia marketingowe z AI. Jeśli kampanie powstawałyby wolniej, ale byłyby identyczne, masz produkcję wspomaganą przez AI. Jeśli różni klienci dostawaliby teraz różne produkty, w różnym czasie, różnymi kanałami, AI podejmowało decyzje, a Twój marketing jest AI-driven w tym zakresie. 

Od marketingu opartego na danych do marketingu AI-driven: co się zmieniło?

W marketingu opartym na danych ludzie czytają dane i ludzie podejmują decyzje. Przykłady to analityk pobierający raport, marketer budujący segment z regułami takimi jak „kupił w ciągu ostatnich sześciu miesięcy, otworzył wiadomość w ciągu ostatnich pięciu tygodni” i kampania trafiająca do wszystkich, którzy spełniają warunki.

Ten model ma dwa realne ograniczenia, których żadna ilość danych nie rozwiąże. Pierwszym jest skala. Dobry zespół potrafi zaprojektować dziesięć segmentów i może pięćdziesiąt kampanii opartych na triggerach. Nie może jednak podjąć indywidualnej decyzji dla każdego z 500 000 klientów każdego dnia. Drugim ograniczeniem jest kierunek. Reguły opisują, co klienci robili w przeszłości. „Kupił w ciągu ostatnich sześciu miesięcy” wskazuje, kto był aktywny, a to inna grupa niż ta, która zaraz kupi.

Oksana Vobiachenko, dyrektor marketingu (CMO) w Yespo

 

Paradoks marketingu opartego na danych polega na tym, że firmy nauczyły się zbierać znacznie więcej danych, niż realnie potrafią wykorzystać.

Na przykład CDP gromadzi setki sygnałów behawioralnych, a marketerzy nadal tworzą segmenty na podstawie zaledwie trzech do pięciu kryteriów. Znaczna część informacji nigdy nie wpływa na podejmowanie decyzji. Innymi słowy, dostępność danych nie jest już głównym ograniczeniem.

Prawdziwe wyzwanie polega na tym, ile z tych danych firma potrafi zamienić w działanie. 

AI przenosi decyzję na poziom pojedynczego klienta i kieruje ją do przodu. 

Na przykład model może ocenić każdy kontakt pod kątem prawdopodobieństwa zakupu, odejścia lub reakcji, korzystając z setek sygnałów, dla których nikt nie pisałby ręcznych reguł, i aktualizuje te oceny wraz z nowymi zachowaniami. Marketer przekazuje modelowi więcej decyzji o wyborze odbiorców i zaczyna decydować, pod kątem czego model ma optymalizować i czego nigdy nie wolno mu robić.

Czy zatem marketing jest teraz wyłącznie AI-driven, a ten oparty na danych został w tyle? Nie, dane są ważniejsze niż wcześniej, bo model działa na ich podstawie bez sprawdzania przez człowieka każdej decyzji. Czyste dane first-party, pozyskane za zgodą, stają się warunkiem wstępnym dla wszystkiego innego.

Ale to poważnie zmienia sposób, w jaki pracujemy. Większość dotychczasowego marketingu z AI poprawiła wydajność marketingu: więcej tekstów, więcej obrazów, krótszy czas wprowadzenia na rynek, ale AI w marketingu to coś więcej. Badanie Bain wykazało, że liderzy marketingu mieli 3,7 razy większe szanse niż firmy pozostające w tyle na to, że całkowicie przeprojektowali swoje procesy pracy wokół AI. Zespoły widzące rezultaty zmieniły to, kto o czym decyduje, a narzędzia poszły za tym.

Jak działa marketing AI-driven: technologia, która za nim stoi

Pomocnym sposobem zrozumienia marketingu AI-driven jest uproszczona pętla podejmowania decyzji: dane zasilają profil klienta. Modele odczytują profil i tworzą predykcje. Warstwa decyzyjna zamienia predykcje w działania, kanały je dostarczają, a reakcja klienta wraca jako nowe dane. Te dodatkowe dane pozwalają modelom tworzyć jeszcze dokładniejsze predykcje.

Warstwa danych: jeden profil na klienta

Platforma danych o klientach (CDP) zbiera dane behawioralne, takie jak wizyty na stronie, wyświetlenia produktów i zdarzenia związane z koszykiem, dodaje transakcje i przypisuje to wszystko do jednej osoby na różnych urządzeniach i w różnych sesjach. Te dane zasilają jednolity profil klienta, widok klienta 360 stopni, z którego czytają wszystkie modele. Luki w profilu stają się lukami w każdej decyzji podjętej na jego podstawie, dlatego wzbogacanie danych o klientach ma jeszcze większe znaczenie, gdy w grę wchodzi AI.

Warstwa modeli: przewidywanie i generowanie

Większość pracy wykonują dwa rodzaje modeli. Modele predykcyjne, głównie klasyfikatory uczenia maszynowego i sieci neuronowe, szacują prawdopodobieństwa: kto kupi w ciągu najbliższych 30 dni, kto prawdopodobnie odejdzie, kto nie otworzy następnej wiadomości. To analityka predykcyjna zastosowana do pojedynczych klientów, często nazywana modelowaniem skłonności (propensity modeling).

Modele sekwencyjne czytają kolejność działań klienta zamiast ich podsumowania. Architektura transformer, na której opiera się każdy duży model językowy, jest teraz używana w rekomendacjach produktów, ponieważ kolejność ma znaczenie: klient, który kupił aparat, a potem przez tydzień przeglądał statywy, opowiada historię, którą lista „klienci kupili też” może pominąć. Zasilane danymi z trwającej sesji, te modele mogą aktualizować wybór produktów w trakcie wizyty, co w praktyce oznacza personalizację w czasie rzeczywistym.

Dodatkowo generatywna AI zajmuje się treścią. Wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do tworzenia szkiców tematów wiadomości, tekstów powiadomień push i opisów produktów oraz do tworzenia wariantów szybciej, niż jakikolwiek zespół jest w stanie je napisać.

Warstwa decyzyjna: od predykcji do działania

Sama predykcja niczego nie zmienia. Warstwa decyzyjna łączy wyniki modeli z regułami biznesowymi: wyślij ofertę, jeśli prawdopodobieństwo zakupu przekracza próg, rekomenduj tylko produkty dostępne w magazynie, nigdy nie rabatuj nowości. To właśnie dostawcy nazywają AI decisioning. Optymalizacja kampanii również może działać w sposób ciągły: testowanie metodą wielorękiego bandyty (multi-armed bandit) przesuwa ruch w stronę wariantów wiadomości o lepszych wynikach, gdy test jeszcze trwa. Wynikiem jest następne najlepsze działanie (next best action) dla każdego klienta, którym może być produkt, wiadomość, moment albo decyzja o poczekaniu.

Informacja zwrotna: często pomijany element

Tutaj sygnały zaangażowania klientów, takie jak otwarcia, kliknięcia, zakupy, wypisania, wracają do profilu. System może wykorzystać tę informację zwrotną do optymalizacji kolejnych predykcji i decyzji. Bez tej drogi powrotnej wciąż zgaduje tak samo i się nie poprawia. 

Jak to się przekłada na cykl życia klienta

To podejście do podejmowania decyzji można stosować na całym cyklu życia klienta, a na każdym etapie istotne stają się inne sygnały i decyzje.

Co sprawia, że marketing jest naprawdę AI-driven (a nie tylko zestawem narzędzi)

Policz funkcje marketingowe z AI w typowym stacku martech, a łatwo dojdziesz do tuzina: asystent pisania, oceniacz tematów, algorytm licytacji reklam, widżet rekomendacji, czatbot. Razem często ciągną w różne strony. Narzędzie do e-maili optymalizuje pod otwarcia, widżet rekomendacji pod kliknięcia, platforma reklamowa pod własne przypisane konwersje. W rezultacie klient dostaje rabat w wiadomości, rekomendacje w pełnej cenie na stronie i reklamę retargetingową produktu, który kupił wczoraj.

Trzy warunki odróżniają marketing AI-driven od stacku, który tylko zawiera AI:

1. Wspólny kontekst: Modele mają dostęp do spójnego, aktualnego profilu klienta, dzięki czemu decyzje we wszystkich kanałach odzwierciedlają ten sam kontekst klienta.
2. Wspólny cel: Modele optymalizują pod ten sam wynik biznesowy, taki jak marża lub LTV, a metryki kanałów służą jako sygnały.
3. Zamknięta pętla: Wyniki zasilają kolejną decyzję we wszystkich kanałach, więc to, czego system uczy się w e-mailu, pojawia się w pushu i na stronie.

W tych warunkach AI może mieć mniej lub więcej swobody. Może wspierać, tworząc szkice tekstów, które człowiek redaguje. Może rekomendować segment do zatwierdzenia. Może decydować w granicach, wybierając produkty dla każdego odbiorcy w ramach zasad merchandisingu. Na drugim krańcu może wykonywać wieloetapową pracę, budując i uruchamiając workflow na podstawie zadanego celu. Właściwy poziom zależy od ryzyka każdej decyzji.

Marketing agentowy: kolejny krok w marketingu AI-driven?

Marketing agentowy to podzbiór marketingu AI-driven: jego najbardziej autonomiczny kraniec. Agent otrzymuje cel, planuje kroki, używa narzędzi i kończy wieloetapową pracę przy ograniczonym nadzorze. To sprawia, że zależy od tych samych fundamentów co każda inna decyzja AI. Agent pracujący na rozdrobnionych danych, bez uzgodnionego celu, zautomatyzuje rozdrobnienie. Większość firm jest tu na wczesnym etapie. Badanie McKinsey wykazało, że 40% dużych organizacji już skaluje agentów AI.

Termin obejmuje dwie różne rzeczy. Pierwsza to agenci pracujący dla marketerów: budowanie workflow automatyzacji na podstawie prośby w zwykłym języku, audytowanie konfiguracji pod kątem błędów, pobieranie analityki kampanii, masowa edycja szablonów. Oszczędzają godziny i pozostają pod kontrolą marketera. Nasz przegląd zastosowań agentowej AI dla marketerów omawia tę stronę szczegółowo.

Druga otrzymuje mniej uwagi: agenci pracujący dla klientów, nazywani też handlem agentowym. Asystenci zakupowi już teraz porównują produkty, czytają zasady zwrotów i wybierają opcje, zanim człowiek otworzy wiadomość od marki. Gdy agent e-commerce klienta robi pierwszy krok, dane o produktach, ceny i zasady, które marka udostępnia, stają się częścią jej marketingu. Muszą być dokładne i czytelne maszynowo, by trafić na krótką listę.

Przyszłość marketingu AI-driven: co jeszcze przejdzie do AI?

Duża część dyskusji o przyszłości AI w marketingu cyfrowym koncentruje się na treści, a generowanie treści jest już rutyną. Większa zmiana dotyczy decyzji, które wciąż podejmują ludzie:

• Wysokość oferty na klienta. Rabaty zwykle ustala się na kampanię. AI może pomóc oszacować, czy klient w ogóle potrzebuje rabatu i jaka oferta prawdopodobnie wygeneruje sprzedaż przyrostową bez zbędnego obniżania marż. Rzetelne zrobienie tego wymaga mierzenia przyrostowego wpływu oferty (incremental impact), a nie polegania wyłącznie na prawdopodobieństwie zakupu.
• Częstotliwość kontaktu. Globalny limit trzech wiadomości tygodniowo prawdopodobnie zostanie zastąpiony rytmem opartym na wzorcu reakcji każdego klienta.
• Projektowanie ścieżki. Agent tworzy szkic pełnego przepływu cyklu życia na podstawie celu („zwiększ liczbę drugich zakupów wśród kupujących po raz pierwszy”), a marketer go edytuje.
• Planowanie testów. System proponuje, co testować dalej, na podstawie tego, gdzie wyniki są najsłabsze.

W miarę jak decyzje przesuwają się do przodu, praca marketera koncentruje się na pięciu pytaniach. Zanim AI będzie mogło przejąć uprawnienia do decyzji, na każde z nich trzeba odpowiedzieć.

Oksana Vobiachenko, dyrektor marketingu (CMO) w Yespo

 

Rzeczywisty procent rabatu to tylko jeden element układanki. Ustalenie, czy rabat jest potrzebny, wymaga oceny jego przyrostowego wpływu na sprzedaż, lojalność, retencję i zwrot z inwestycji — a nie tylko prawdopodobieństwa zakupu. 

Jaki cel biznesowy optymalizujemy?

Modele optymalizują to, co im powiemy — niekoniecznie to, co mamy na myśli. Powiedz jednemu, by maksymalizował kliknięcia w e-maile, a nauczy się, że rabaty przynoszą kliknięcia, po czym przyzwyczai klientów do czekania na kolejny rabat. Wybierz główny miernik biznesowy, taki jak marża, wskaźnik ponownych zakupów lub retencja klientów, a otwarcia i kliknięcia traktuj tylko jako mierniki drugorzędne.

Jakich ograniczeń AI nigdy nie może naruszać?

Zapisz je jako reguły, które system sprawdza przed każdym działaniem: wymogi bezpieczeństwa marki dla generowanych tekstów, zasady zgód i ochrony danych, limity częstotliwości, dolne progi rabatów i kategorie, które nigdy nie są promowane. Apteka, na przykład, wyklucza leki na receptę z każdego bloku rekomendacji, bez względu na to, co przewiduje model.

Z jakich danych powinno korzystać?

Dane first-party pozyskane za zgodą, na tyle świeże, by odzwierciedlały bieżące zachowanie, ze źródeł, które mógłbyś wyjaśnić klientowi. Zdecyduj też, co jest zakazane. Model, który wnioskuje wrażliwe cechy z przeglądania, może być trafny i mimo to wpłynąć na zaufanie klienta.

Co uznajemy za sukces?

Surowy współczynnik konwersji to słaby test, bo AI ma tendencję do znajdowania osób, które i tak by kupiły. Wiele wyników marketingu z AI jest raportowanych w ten sposób. Porównuj z grupą bazową traktowaną po staremu, mierz przyrost (incremental lift) i odejmij koszt rabatów i wiadomości. To prawdziwy ROI działań z AI.

Gdzie nadal wymagana jest zgoda człowieka? 

Przegląd każdej decyzji przez człowieka (human-in-the-loop) odebrałby sens automatyzacji. Dopasuj zatwierdzanie do ryzyka:

Oksana Vobiachenko, dyrektor marketingu (CMO) w Yespo

 

Gdy AI przejmuje rutynową pracę, od budowania workflow po analizę wyników kampanii, marketerzy będą coraz bardziej cenieni za umiejętność kreatywnego myślenia i branie odpowiedzialności za wyniki biznesowe.

Prawdziwym wyzwaniem kreatywnym jest znajdowanie nieoczekiwanych kątów, które trafiają do konkretnej grupy odbiorców. Może to być historia zbudowana wokół odniesienia kulturowego, aktualna reakcja na wiadomości albo lokalny żart, który zrozumieją tylko Twoi klienci. AI potrafi szybko generować pomysły, ale marketerzy nadal muszą rozpoznać, które pasują do marki i do chwili.

Oczekiwania wobec umiejętności związanych z AI zmieniają się równie szybko. Kilka lat temu korzystanie z AI w pracy mogło budzić wątpliwości co do czyichś kompetencji. Dziś umiejętność skutecznego korzystania z niego staje się podstawową umiejętnością zawodową.

A w miarę jak przekazujemy AI coraz więcej decyzji, marketerzy muszą brać na siebie większą odpowiedzialność za wyniki. AI może zoptymalizować miernik, ale nadal naszym zadaniem jest zrozumienie, czy ten miernik przyczynia się do rozwoju biznesu.

4 strategie marketingu AI-driven, które warto rozważyć

Każda wiadomość do klienta sprowadza się do czterech decyzji: kto ją otrzymuje, co zawiera, kiedy dociera i którym kanałem jest dostarczana. Tu marketing z AI wiąże się bezpośrednio z przychodami lub kosztami. Przekazuj je po jednej, każdą z celem, limitem i sposobem pomiaru wyniku.

1. Kogo kontaktować: przewidywanie intencji

Segmentacja klientów oparta na regułach znajduje ludzi, którzy byli aktywni. Segmentacja predykcyjna znajduje ludzi, którzy prawdopodobnie zadziałają w następnej kolejności: model ocenia prawdopodobieństwo zakupu lub odejścia każdego kontaktu w określonym okresie i aktualizuje ocenę wraz ze zmianą zachowania. To podejście jest najskuteczniejsze, gdy każda wiadomość kosztuje, jak w przypadku SMS-ów i komunikatorów, bo oszczędności biorą się z wiadomości, których nie wysyłasz.

Ty ustalasz budżet i kompromis między wielkością segmentu a precyzją. Mierz zwrot z wydatków względem segmentu opartego na regułach dla tej samej kampanii, przy niezmienionej reszcie. Uważaj na dane treningowe: przewidywanie odejścia wymaga wystarczającej liczby nieaktywnych klientów w historii, z których można się uczyć.

2. Co wysłać: personalizacja treści i ofert dla każdego klienta

W ramach jednej kampanii silnik rekomendacji wybiera produkty dla każdego odbiorcy na podstawie jego zachowania, a modele generatywne piszą warianty tekstu, które ciągłe testy A/B szeregują według skuteczności. To daje personalizację w skali, bliską personalizacji 1:1, bez dziesiątek segmentów: jedna wiadomość i jedna oferta, ale inny blok produktów dla każdej osoby. Wykracza to poza reguły treści dynamicznej, w których ktoś nadal musi zdefiniować każdy warunek.

Ty ustalasz zasady merchandisingu obejmujące kategorie, marki, przedziały cenowe i dostępność towaru, a także ton marki i zatwierdzone twierdzenia. Mierz przychód na odbiorcę i udział zamówień pochodzących ze spersonalizowanego bloku. Przeglądaj nowo wygenerowane warianty, zanim trafią do klientów.

3. Kiedy wysłać: dopasowanie do cyklu każdego klienta

Stałe harmonogramy w automatyzacji marketingu, takie jak „przypomnienie o ponownym zamówieniu po 30 dniach”, nigdy nie są trafne dla wszystkich. Predykcyjny dobór momentu oblicza własny odstęp między zakupami każdego klienta i wysyła przypomnienie tuż przed tym, jak skończy mu się zapas. 

Optymalizacja czasu wysyłki (send-time optimization) stosuje ten sam pomysł w skali godzin, dostarczając każdą wiadomość wtedy, gdy odbiorca zwykle czyta. Czas obejmuje też decyzję o milczeniu: wstrzymywanie wysyłki do kontaktów, które bardzo prawdopodobnie nie otworzą wiadomości, chroni dostarczalność i obniża koszty. Mierz konwersję na wysyłkę i koszt na zamówienie.

4. Którym kanałem: wybór dla każdego klienta

Wybór kanału to najmniej zautomatyzowana z czterech decyzji. Większość zespołów, także zaawansowanych, uruchamia kaskady: najpierw e-mail, push, jeśli brak otwarcia, SMS, jeśli nadal brak reakcji. To dobra reguła i właśnie tu znajduje się dziś większość marketingu omnichannel.

Następnym etapem jest optymalizacja kanału na osobę: model, który uczy się, na który kanał reaguje każdy klient i ile kosztuje każda wiadomość, a następnie wybiera kanał wiadomość po wiadomości. Do tego czasu dopracuj logikę kaskady i zsynchronizuj marketing e-mailowy i SMS-owy, tak aby każdy kanał pracował na jednej historii kontaktu. Mierz koszt na konwersję we wszystkich kanałach łącznie.

Jak zbudować marketing AI-driven z Yespo

Kierunek AI w Yespo to Marketer's Assistant: marketer dostarcza cel i dane wejściowe, a system decyduje, kogo kontaktować, kiedy i którym kanałem. Pod spodem oznacza to osobne narzędzia do segmentów, kampanii i treści, pracujące na jednym wspólnym profilu klienta i pamięci, za jednym interfejsem.

Kilka elementów jest już dostępnych:

• Rekomendacje produktów działają na modelu transformer rozszerzonym o możliwości LLM i multimodalne, w e-mailach, w wiadomościach wyzwalanych i na stronie.
• Segmenty predykcyjne szacują prawdopodobieństwo zakupu każdego kontaktu w ciągu najbliższych 30 dni.
• Automatyzacja Regular Demand przewiduje, kiedy każdy klient będzie gotowy kupić ponownie.
• Blok One from Many stale testuje warianty wiadomości. Może też generować nowe warianty tekstu, które wychodzą po zatwierdzeniu przez marketera.
• Workflow Assistant buduje i edytuje workflow automatyzacji na podstawie promptu w czacie oraz tworzy szkice tekstów wiadomości dla każdego kanału. Wskazany na istniejący workflow, sprawdza jego logikę i sugeruje usprawnienia, w tym dodatkowe bloki i warunki. 
• Serwer MCP Yespo łączy agentów AI, takich jak Claude i OpenAI Codex, z kontem w Yespo, dzięki czemu mogą pracować z szablonami, segmentami, workflow i analityką w zwykłym języku, w ramach uprawnień dostępu połączonego użytkownika.

Wszystko działa na platformie danych o klientach Yespo, więc każde narzędzie korzysta z tego samego profilu. Skoro narzędzia oparte na AI pracują na profilach klientów, dostęp do danych i ich izolacja stają się ważną częścią działania platformy.

Jak Yespo chroni dane Twoich klientów

Twoja firma pozostaje administratorem danych w rozumieniu RODO, a Yespo działa jako podmiot przetwarzający, który przetwarza dane klientów w Twoim imieniu.

Yespo wykorzystuje dane klientów do wsparcia personalizacji i marketingu opartego na AI w Twoim koncie. Dane klientów nie są udostępniane między kontami w celu ulepszania kampanii innej marki ani trenowania jej modeli.

Agenci AI połączeni przez serwer MCP Yespo działają wyłącznie w ramach uprawnień dostępu użytkownika, który autoryzuje połączenie.

Alex Danchenko, dyrektor operacyjny (COO) i współzałożyciel Yespo

 

Dokąd zmierzamy — czego możesz się spodziewać za rok?

Obecnie AI w Yespo nie zmienia bloków strukturalnych, nie pracuje z segmentami dynamicznymi i aktualizuje analitykę tylko raz dziennie. Te luki to świadome zabezpieczenia wprowadzone, dopóki zaufanie jest dopiero budowane.

W ciągu następnego roku większość tych ograniczeń będzie znoszona jedno po drugim — wraz z wprowadzeniem segmentów dynamicznych, bardziej zaawansowanej obsługi e-maili i, co najważniejsze, możliwości uruchamiania kampanii pod nadzorem człowieka.

Inną kluczową ewolucją jest przejście od agenta, który czeka na prompt, do takiego, który przejmuje inicjatywę.

Tymczasem wbudowani asystenci wychodzą poza wąskie, konkretne konteksty i stają się pełnoprawnymi pomocnikami z dostępem do wszystkich podsystemów. Zmierzamy w stronę architektury wieloagentowej: wyspecjalizowani agenci (zajmujący się segmentami, kampaniami lub treścią) działają na wspólnym rdzeniu — wyposażonym w pamięć i dane z CDP — a wszyscy są dostępni przez jednolity interfejs.

W tym modelu marketer definiuje intencję, zamiast składać infrastrukturę techniczną. Jedna rzecz, która nie zmieni się nawet za rok, to że człowiek pozostaje w pętli w celu moderacji. W zautomatyzowanej optymalizacji nowa iteracja nie może się zacząć, dopóki marketer nie przejrzy poprzedniej. Autonomia jest rozszerzana tylko tam, gdzie są mierzalne wyniki i możliwość cofnięcia zmian. Wszystko inne to nie szybkość — to ryzyko. 

Na koniec

Marketing oparty na danych nauczył zespoły mierzyć. Marketing AI-driven prosi je o delegowanie, a delegowanie działa, gdy warunki są jasne. Dotąd większość marketingu z AI szła na produkowanie więcej. Zwrot przychodzi z lepszego podejmowania decyzji.

Special Request Inline