Personalizacja marketingu w erze sztucznej inteligencji: modny trend czy konieczność

Jeszcze dziesięć lat temu spersonalizowane oferty dla klientów były czymś nowatorskim i kojarzyły się głównie z dużymi firmami technologicznymi.

Dziś stały się one częścią codziennej komunikacji między marką a konsumentem. Głównym motorem tej transformacji stała się sztuczna inteligencja (SI).

Personalizacja, którą kiedyś uważano za marketingowy dodatek, przekształciła się w podstawowy wymóg rynku. Bez niej marki tracą klientów, a firmy – efektywność swoich inwestycji reklamowych.

Według raportu AI Marketing Benchmark Report 2025, 69,1% marketerów już zintegrowało narzędzia SI w swojej pracy. Oznacza to, że technologia ta stała się już infrastrukturą marketingu.

Jak działa personalizacja oparta na SI?

 

Istota technologii polega na zdolności analizowania ogromnych zbiorów danych i przekształcania ich w indywidualne scenariusze komunikacji. Algorytmy uczenia maszynowego uczą się historii zakupów, zapytań wyszukiwania, zachowań na stronie, reakcji w mediach społecznościowych, aby stworzyć jak najbardziej trafną ofertę we właściwym momencie.

Efektem spersonalizowanej komunikacji mogą być nie tylko spersonalizowane mailingi. Na przykład platforma Netflix tworzy unikalny strumień treści dla każdego użytkownika, a Amazon rekomenduje produkty uwzględniając wcześniejsze zakupy, a nawet porę dnia, kiedy klient zazwyczaj robi zamówienia.

W handlu detalicznym Zara wykorzystuje SI do prognozowania trendów i szybkiej adaptacji asortymentu, co zmniejsza nadmierne zapasy.

W Ukrainie to podejście jest już szeroko stosowane. Około dwie trzecie marketerów używa narzędzi AI, a nasz rynek nie jest wyjątkiem — najczęściej są to systemy rekomendacji, dynamiczne treści, chatboty oraz zautomatyzowane kampanie.

Pozwalają one zwiększać zaangażowanie, optymalizować zasoby oraz poprawiać doświadczenia klientów.

Od automatyzacji do „ludzkiej” personalizacji

Współczesna personalizacja oparta na SI wykracza poza automatyczne dobieranie produktów. Uwzględnia kontekst oraz stan emocjonalny klienta.

Na przykład serwis płatniczy Revolut analizuje wydatki użytkowników i proponuje spersonalizowane porady oszczędnościowe, a Spotify tworzy playlisty nie tylko na podstawie gatunków, lecz także dopasowane do konkretnego nastroju czy wydarzenia.

W sektorze FMCG generatywna SI pomaga już tworzyć receptury i dostosowywać opakowania do konkretnych segmentów odbiorców. „Mars Ukraina” wprowadza podejście, w którym rekomendacja produktu jest uzupełniona odpowiednimi treściami — na przykład poradami dotyczącymi pielęgnacji zwierząt domowych, dopasowanymi do wieku i rasy pupila.

Dlaczego biznes na tym zyskuje

 

Efekt personalizacji opartej na SI mierzy się nie tylko wzrostem konwersji.

Po pierwsze, rośnie efektywność inwestycji marketingowych. Gdy reklama lub komunikat trafiają w „właściwym” momencie do „właściwej” osoby, koszty pozyskania klienta maleją.

Po drugie, dzięki SI optymalizowane są zasoby. Algorytmy przejmują rutynowe zadania: od segmentacji odbiorców po uruchamianie kampanii. Pozwala to marketerom skupić się na strategii i kreatywności.

Po trzecie, rośnie satysfakcja klientów. Użytkownik otrzymuje doświadczenie, które wydaje się indywidualne i uwzględnia jego rzeczywiste potrzeby. Tworzy to emocjonalną więź z marką i zwiększa liczbę powtarzalnych zakupów.

Według raportu AI Marketing Benchmark Report 2025, 34,1% firm, które wdrożyły SI, już obserwuje znaczący wzrost wyników. A 70,6% marketerów jest przekonanych, że w niektórych zadaniach technologia może przewyższyć człowieka.

Ciemna strona technologii

 

Jednocześnie szybkie wdrażanie SI niesie ze sobą szereg wyzwań, szczególnie w następujących obszarach:

• Etyka i prywatność. Zbieranie i przetwarzanie danych osobowych wymaga maksymalnej przejrzystości i zgodności z międzynarodowymi regulacjami (GDPR, CCPA). Użytkownik ma prawo wiedzieć, jak wykorzystywane są jego dane, oraz możliwość rezygnacji z personalizacji.
• Bariery techniczne. Wysokie koszty wdrożenia oraz brak wykwalifikowanych specjalistów pozostają istotną przeszkodą. 71,7% firm, które jeszcze nie zintegrowały SI, wskazuje brak zrozumienia technologii jako główną przyczynę, a 34,1% — ograniczony budżet.
• „Bańka informacyjna”. Nadmiernie wąska personalizacja może ograniczać użytkownika w poznawaniu nowych doświadczeń. Na przykład, jeśli algorytm podsuwa wyłącznie znane typy produktów lub treści, konsument rzadziej spotyka się z nowymi pomysłami.
• Strach przed utratą pracy. Prawie 60% marketerów obawia się, że SI może ich zastąpić, co jest niemal dwukrotnie wyższym odsetkiem niż w zeszłym roku.
   

Doświadczenie personalizacji opartej na SI w międzynarodowej firmie

 

Firma wdraża personalizację opartą na SI, kierując się trzema zasadami: korzyść dla konsumenta, odpowiedzialność i mierzalność. W Mars oferują klientom relewantne produkty i treści we właściwym momencie, przestrzegają wymogów prywatności oraz zapewniają przejrzystość, a wszystkie algorytmy są weryfikowane przez specjalistów.

W pracy wykorzystują systemy rekomendacyjne dla e-commerce i treści, chatboty oraz asystentów do wsparcia i sprzedaży, generatywną SI do tworzenia kreacji i tekstów, ale z ludzką kontrolą, a także narzędzia do zarządzania zgodami i ochrony danych zgodne z międzynarodowymi standardami.

Co dalej: perspektywy na 3–5 lat

 

Kolejny etap rozwoju personalizacji opartej na SI to przejście do hiperpersonalizacji. Oznacza to, że algorytmy będą brały pod uwagę nie tylko historię interakcji z marką, ale także dane z różnych sfer życia człowieka – od warunków pogodowych w jego regionie po zmiany w harmonogramie pracy.

Można również spodziewać się rozwoju adaptacyjnych kanałów komunikacji, gdzie treści będą automatycznie zmieniać się w zależności od urządzenia, miejsca pobytu, a nawet parametrów biometrycznych użytkownika (za jego zgodą).

Jednocześnie rola człowieka pozostanie kluczowa. SI może przetwarzać dane i generować pomysły, ale to marketer decyduje, jak te pomysły wdrożyć, by były etyczne, kreatywne i relewantne dla marki.

Pozwoli to markom pozostać konkurencyjnymi nawet w warunkach szybkiej transformacji rynku.

Personalizacja oparta na SI to nie chwilowy trend, lecz nowa norma operacyjna.

Jednak skuteczność zależy nie tylko od jakości algorytmów, ale też od świadomości biznesu w ich stosowaniu. Przejrzystość, etyka, przygotowanie zespołów oraz balans między automatyzacją a ludzką ekspertyzą to kluczowe warunki, aby technologia działała na korzyść zarówno biznesu, jak i konsumenta.

Autor: Ruslan Skyba, dyrektor ds. relacji korporacyjnych „Mars Ukraina”

Przypomnijmy, że w zeszłym miesiącu Google zapowiedział „AI co-scientist”, sztuczną inteligencję, która według firmy ma pomagać naukowcom w tworzeniu hipotez i planów badawczych.

Firma OpenAI przygotowuje się także do uruchomienia agenta SI pod nazwą kodową „Operator”.