E-commerce i marketing w erze danych i AI. Jak zamieniać insighty w realne decyzje zakupowe
E-commerce od lat gromadzi ogromne ilości danych o zachowaniach klientów. Każde kliknięcie, obejrzany produkt czy reakcja na newsletter pozostawiają ślad. Sama dostępność informacji nie gwarantuje jednak lepszych wyników sprzedażowych. Kluczowa staje się umiejętność interpretacji danych oraz wykorzystania ich w odpowiednim momencie ścieżki zakupowej.
Wnioski przedstawione w niniejszym artykule opierają się na analizie danych behawioralnych pochodzących ze sklepów internetowych marki CROCS, obejmujących kilka rynków Europy Środkowo-Wschodniej. Dane te pozwalają obserwować nie tylko efekty kampanii marketingowych, ale również zachowanie użytkowników bezpośrednio na stronie sklepu — sposób przeglądania oferty, reakcje na rekomendacje oraz momenty podejmowania decyzji zakupowych.
W dojrzałych organizacjach dane przestają pełnić wyłącznie funkcję raportową. Coraz częściej stanowią podstawę do podejmowania decyzji strategicznych: które kampanie skalować, gdzie zmienić narrację komunikacyjną, a na których rynkach ten sam przekaz wymaga innego kontekstu kulturowego.
Co mówią dane z kampanii prowadzonych równolegle na wielu rynkach?
Analiza kampanii eCRM realizowanych jednocześnie w kilku krajach pokazuje jednoznacznie, że ten sam produkt i identyczna komunikacja nie generują takich samych efektów sprzedażowych.
Na rynku polskim kluczową rolę odgrywają emocje i sentyment. Kampanie oparte na rozpoznawalnych motywach kulturowych osiągają wysokie zaangażowanie oraz ponadprzeciętne wskaźniki konwersji. Z kolei w Rumunii zdecydowanie lepiej sprawdzają się działania związane z aktualnymi trendami, gamingiem i szeroko rozumianym stylem życia, które umożliwiają szybkie skalowanie kampanii przy relatywnie niskim koszcie pozyskania klienta.
Inaczej zachowują się mniejsze rynki, takie jak Bułgaria czy Słowenia. Wysokie open rate’y i dobre wskaźniki zaangażowania w komunikacji eCRM nie zawsze przekładają się tam bezpośrednio na sprzedaż. Dane wskazują, że rynki te wymagają dłuższych cykli testowych oraz większej liczby iteracji, aby systemy predykcyjne mogły poprawnie identyfikować wzorce zakupowe.
Wniosek jest jednoznaczny: AI i analityka nie eliminują różnic rynkowych — one je uwidaczniają i pozwalają nimi zarządzać w skali.
Automatyzacja oparta na zachowaniu klienta
Systemy eCRM wspierane przez sztuczną inteligencję coraz częściej działają w oparciu o dane behawioralne zbierane w czasie rzeczywistym. Zamiast jednej kampanii dla całej bazy możliwe jest budowanie dynamicznych scenariuszy reagujących na konkretne działania użytkownika: porzucony koszyk, spadek ceny, ponowną dostępność produktu czy sygnały potencjalnego odpływu klienta.
Automatyzacja obejmuje dziś również obszary wcześniej uznawane za stricte operacyjne, takie jak wyszukiwanie produktów w sklepie internetowym. Algorytmy AI, lepiej rozumiejące intencje użytkowników, skracają drogę do produktu i ograniczają tarcie w procesie zakupowym, co bezpośrednio wpływa na konwersję.
Rekomendacje produktowe jako element doświadczenia zakupowego
Istotnym elementem wykorzystania danych behawioralnych są rekomendacje produktowe wyświetlane bezpośrednio na stronach sklepów internetowych. Ramki rekomendacji, oparte na analizie przeglądanych produktów, historii zakupów oraz podobieństw zachowań innych użytkowników, pełnią dziś rolę cyfrowego doradcy sprzedaży.
Analiza danych ze sklepów CROCS pokazuje, że odpowiednio zaprojektowane rekomendacje zwiększają wartość koszyka oraz skracają ścieżkę zakupową, szczególnie w przypadku klientów powracających. Co istotne, skuteczność tych mechanizmów różni się w zależności od rynku — na jednych lepiej działają rekomendacje uzupełniające, na innych alternatywne modele lub propozycje inspirowane aktualnymi trendami.
Automatyczne akcje zamiast jednorazowych kampanii
Coraz większą rolę w e-commerce odgrywają automatyczne akcje inicjowane zachowaniem użytkownika. Obejmują one nie tylko komunikację e-mailową, ale również działania onsite, takie jak dynamiczne komunikaty, przypomnienia o oglądanych produktach czy informacje o ponownej dostępności rozmiaru.
Dane pokazują, że takie działania są szczególnie skuteczne, gdy stanowią element spójnego scenariusza, łączącego stronę sklepu, eCRM oraz kampanie mediowe. Automatyzacja pozwala reagować na potrzeby klienta w odpowiednim momencie, bez zwiększania nakładów operacyjnych, a jednocześnie zachować lokalny kontekst komunikacji na poszczególnych rynkach.
Trendy na 2026 rok: AI jako standard operacyjny
Raporty branżowe na lata 2025–2026 wskazują, że sztuczna inteligencja staje się standardem operacyjnym w e-commerce. Automatyzacja kampanii, predykcja popytu czy personalizacja komunikacji będą oczekiwanym minimum. Jednocześnie rośnie znaczenie integracji danych z różnych kanałów — online, offline i CRM — oraz ich wykorzystania w strategiach typu ROPO, gdzie decyzje zakupowe podejmowane są na styku świata cyfrowego i fizycznego.
Człowiek w centrum automatyzacji
Mimo rosnącej roli AI kluczowym elementem pozostaje człowiek. To on definiuje cele, interpretuje dane i nadaje komunikacji właściwy kontekst. Najlepsze efekty osiągają organizacje, które traktują sztuczną inteligencję jako wsparcie w powtarzalnych procesach, a nie substytut strategii.
E-commerce w erze danych i AI nie jest wyścigiem technologicznym, lecz ewolucją sposobu myślenia o kliencie. Dane pomagają zrozumieć potrzeby, algorytmy przyspieszają reakcję, ale to świadome decyzje i empatia decydują o długofalowym sukcesie.
Autor: Jan Wójciński, Omni-channel manager, Intersocks Group
