Hiperpersonalizacja stron internetowych

W ten wtorek, w ramach wydarzenia Business+ Ecommerce Lab 2026 – Strategiczny Ecommerce: AI, logistyka i doświadczenie, żeby sprzedawać lepiej, biorę udział w okrągłym stole, podczas którego spróbuję przedstawić moją wizję tej całej personalizacji opartej na marketingu cyfrowym.

To nie jest coś nowego, lecz coś, co stosuję w projektach od ponad dziesięciu lat, jak zaraz zobaczysz. Prawda jest jednak taka, że AI pozwala osiągnąć ogromną skalę na poziomie przeciętnego użytkownika, co wcześniej było trudne. To rzeczywiście się zmieniło.

Poniżej zostawiam ci moją odpowiedź na każdy z głównych punktów, które omawialiśmy podczas rozmowy.

Jakie zdolności organizacyjne i technologiczne są niezbędne, aby przejść od zwykłego zbierania danych do ich inteligentnej aktywacji w czasie rzeczywistym bez generowania problemów operacyjnych? (data governance, wyrównanie marketing-IT…)

Zwykle nie jest to kwestia ani organizacji, ani technologii, lecz raczej wizji. Tego, żeby przeanalizować, jakie dane mamy i co można z nimi zrobić.

Zwykła strona internetowa albo aplikacja generuje miliardy danych. Jedne zbierzesz w jeden sposób (serwer), inne w inny (Google Analytics albo CRM), a innych po prostu nie zbierzesz. Bo cię nie interesują albo bo na to nie wpadłeś, co zdarza się najczęściej.

Więc to nie jest problem narzędzi, tylko, jak mówię, przede wszystkim wizji. A pierwsze, co trzeba zrobić, to ją mieć.

Od tego momentu marketing, IT i biznes muszą ze sobą rozmawiać:

• Zdecydować, co trzeba zbierać.
• Po co.
• Jak zostanie to wykonane technicznie.
• Jak dane zostaną aktywowane.
• I jedna rzecz, o której często się zapomina: jak będzie mierzony sukces działania.

I tyle.

Dalej podaję kilka przykładów personalizacji i odpowiadam na te cztery pytania w każdym z nich, ale najpierw chcę, żeby została ci jedna myśl:

Pełny czas rzeczywisty nie istnieje.

I nic się nie dzieje, bo wiele z tych aktywacji i personalizacji nie potrzebuje milisekund, tylko logiki i spójności.

Jak wykorzystywana jest zaawansowana analityka (modele predykcyjne, machine learning, scoring), aby przewidywać zachowania zakupowe, a nie tylko na nie reagować? (porzucenie koszyka, dynamiczne ceny…)

Pierwsza rzecz to odróżnić analitykę od reportingu. Reporting jest częścią analityki i robi się go w każdej średniej firmie. Ale analityka to coś więcej. A zaawansowana analityka jeszcze dużo więcej.

Zobaczenie, że użytkownik porzuca checkout, nie jest zaawansowaną analityką. Z mojego punktu widzenia to nawet nie jest analityka. To zdarzenie, które powinno uruchomić działanie, takie jak popup exit-intent albo wysyłka automatycznego emaila. I mówilibyśmy raczej o CRO.

Czym innym jest wejście w modele, które przypisują prawdopodobieństwo użytkownikowi / klientowi:

• Prawdopodobieństwo zakupu.
• Prawdopodobieństwo porzucenia.
• Prawdopodobieństwo churn.

Kontrolowanie i przypisywanie takich scoringów pozwala działać przed wystąpieniem zdarzenia, z większym prawdopodobieństwem sukcesu niż po fakcie.

Na przykład scoring skłonności do zakupu, który aktywuje konkretne oferty lub treści może działać bardzo dobrze. To samo z dynamicznym pricingiem: dostosowywanie cen w zależności od popytu, stocku i zachowania ma bezpośredni wpływ, jeśli jest zintegrowane z biznesem.

W obu przypadkach trudne jest odróżnienie „sygnałów”, które popychają użytkownika do zakupu, od reszty, którą zostawia nam jego zachowanie. Gdy zostaną wykryte, ich aktywacja jest stosunkowo łatwa.

Poza tym z mojego doświadczenia lepiej działają proste, dobrze wykonane reguły -takie jak te oparte na biasach- niż inne bardziej złożone i wymyślne algorytmy.

Gdzie leży równowaga między naprawdę użyteczną segmentacją a złożonością analityczną, która paraliżuje wykonanie? (automatyzacja, koszt, omnichannel…)

Tutaj chyba idę pod prąd. Mówię to, bo widzę projekty, które zaczynają od prostej segmentacji i coraz bardziej ją komplikują, kończąc z setkami mikrosegmentów, które wnoszą raczej niewiele.

W tym sensie lubię używać segmentów z sprawdzonych metodologii takich jak RFM i niewiele od tego odchodzić. Uważam, że jest bardzo dobrze przemyślana i pozwala atakować grupy użytkowników, które rzeczywiście różnią się od siebie.

Oczywiście język i/lub kraj, trzeba brać pod uwagę, przede wszystkim ze względu na kreacje i copy, bardziej niż ze względu na samo zachowanie, choć to też.

Jak zagwarantować spójne, hiperpersonalizowane doświadczenie we wszystkich punktach kontaktu —web, email, social, paid media, obsługa klienta— bez naruszania spójności marki?

Kiedyś mówiłem już o tym, czym była omnikanałowość w przeciwieństwie do wielokanałowości. Hiperpersonalizacja znacznie bardziej to komplikuje. Dlatego uważam, że nie trzeba wariować.

Przykład: w Lowi, kiedy przeszliśmy od oferowania usług mobilnych do światłowodu, odkryliśmy, że przy upsellingu było ponad 100 różnych przypadków klientów (jedna linia, kilka linii, takie same lub różne, firmy, osoby prywatne…). Tego wyraźnie nie dało się sensownie obsłużyć.

Co zrobiliśmy? Zdecydowaliśmy się zaoferować wszystkim doświadczenie rozsądnie dobre. Częstsze przypadki miały bardziej dopracowane doświadczenie, ale najdziwniejsze zgrupowano pod doświadczeniem akceptowalnym, nie najbardziej optymalnym.

Zrobiliśmy źle? Z perspektywy hiperpersonalizacji może wydawać się, że tak, ale rozwiązywanie każdego przypadku jeden po drugim w najbardziej optymalny sposób oznaczałoby DUŻO większą inwestycję zasobów niż rzekome korzyści. Nie opłacało się.

Dlatego z mojego punktu widzenia spójność i omnikanałowość zawsze wygrywają z personalizacją. Bo jeśli system nie jest naprawdę dobrze dopracowany, użytkownik może dostać jeden komunikat emailem, inny na stronie i jeszcze inny w sklepie, co tworzy dużo więcej tarcia, niż gdybyś w ogóle niczego nie personalizował. 

Wyzwanie polega na personalizowaniu w sposób spójny. A to nie zawsze jest możliwe.

Do tego dochodzi komponent marki, który często się ignoruje. Nie wszystko powinno być hiperpersonalizowane. Są komunikaty, które muszą być takie same dla wszystkich, bo budują pozycjonowanie. Równowaga polega na łączeniu warstw: spójna baza marki plus personalizacja kontekstowa, to jest trudne.

Jakie metryki pokazują, że hiperpersonalizacja naprawdę wpływa na konwersję, średni koszyk i lojalność, i jak rygorystycznie obliczać jej ROI?

Cóż, na tych poziomach firmy, które rozważają hiperpersonalizację, zakłada się, że mają już bardzo zoptymalizowane wszystko, co jest wcześniej. A wtedy nie ma wielkich skoków, tylko małe wzrosty.

Skoro więc jesteś już na wysokim poziomie, zmiany robi się ostrożnie, a ponieważ trzeba eksperymentować, testy A/B są twoimi przyjaciółmi.

I przygotuj się na wiele testów, które nie poprawią konwersji albo nie będą miały istotności statystycznej.

To normalne.

To, jeśli mówimy o stronie albo aplikacji. Natomiast jeśli chodzi o przejście od braku zautomatyzowanego email marketingu do uruchomienia dobrze segmentowanych przepływów i RFM, wtedy sprawa się zmienia. I tak, będziemy mogli zobaczyć dwucyfrowe wzrosty konwersji i przychodów kanału.

Razem z tym wzrostem bardzo prawdopodobnie pojawią się dwa inne KPI:

• Procent powracających klientów.
• Całkowite przychody.

Powód jest nie inny niż efekt powtórzenia reklamy: uda ci się być dużo bardziej obecnym w głowie klienta, a to najlepsze, co może ci się przytrafić.

Co do ROI, cóż, jeśli mnie znasz, wiesz, że nie jestem wielkim zwolennikiem tej metryki poza przypadkami sprzedaży produktów cyfrowych albo szkoleń. Skłamałbym więc, gdybym podał ci liczbę, bo ani jej nie znam, ani mnie nie martwi. W personalizacji, jak prawie we wszystkim w kanale online, wystarczy robić rzeczy dobrze, krok po kroku i ze zdrowym rozsądkiem.

Przykłady personalizacji, które mogą dać ci pomysły

To kilka przypadków, które realizowaliśmy w projektach w różnych kanałach i formatach.

Pełny flow: kanały + web

To był dotąd największy projekt personalizacji, w którym uczestniczyłem. I był to bardzo ambitny projekt który obejmował:

• Stronę web.
• Landing pages.
• Strefę klienta.
• Wszystkie kampanie i kanały marketingowe.
• Call-center (agent widział dokładnie to samo co klient).

Cały journey użytkownika, od momentu, gdy nas widział (display) albo nas szukał (SEM), aż do podpisania umowy albo telefonu do call center.

I kiedy mówię strona web, nie chodzi o mały komunikat tutaj i drugi tam. Nie. Personalizowana była cała strona:

Krótko mówiąc, ogromny projekt, bo teraz zobaczysz wszystkie zmienne, które mogliśmy brać pod uwagę, a które ze względu na sektor są bardzo różne od zwyczajowych.

Zmienne

• Operator, z którego użytkownik nawiguje:
• Klient firmy.
• Z innej spółki z grupy
• Z konkurencji.
• Zamówione usługi.
• Ma zasięg światłowodu.
• Ma zasięg ADSL.
• Wizyta na landingach taryf.
• Usługi, które go interesują.
• Liczba wizyt na stronie.
• Wizyta w strefie klienta.
• Czy jest klientem, czy ma zobowiązanie.
• Wstawianie dynamicznych keywords: te dokładne, których użytkownik używa w SEM, pokazujemy mu na stronie.
• Czy użytkownik przychodzi z porównywarek (Idealo, Rastreator).
• Kampania widziana w display: replikuje się na stronie.

Jak widzisz, posiadanie wszystkich tego typu danych nie jest normalne w każdym projekcie webowym.

Pomiar

Złożone ćwiczenie:

• Pomiar przed i po ćwiczeniu personalizacji.
• Google Analytics.
• AdServer.
• Zaawansowana analiza szyta na miarę.

CRM

Tutaj zostawiam ci listę wszystkich spersonalizowanych emaili, które wysyłaliśmy wtedy w Yo pongo el hielo:

Email marketing dla ecommerce.

Dodanie tych segmentowanych emaili, razem z codziennym emailem, było game-changerem w projekcie. Dwie zmienne, o których mówiłem wcześniej, powtarzalność i przychody, wystrzeliły.

Zmienne

Wiele, choć mniej niż wcześniej:

• Płeć.
• Wiek i urodziny.
• RFM (liczba zamówień, data i kwota).
• Kupione produkty.
• Preferowana kategoria.
• Druga preferowana kategoria.
• Produkty oglądane przez niego.
• Produkty najczęściej oglądane przez innych użytkowników na stronie.

I pewnie jeszcze jakaś, o której zapominam.

Pomiar

Serwer email:

• Dostarczalność.
• Liczba wysłanych emaili.
• Rezygnacje.

Google Analytics:

• Ruch z otagowanych linków.
• Przychody.

Ecommerce

Moduł z ostatnimi produktami oglądanymi przez użytkownika

Proste i skuteczne. Ten moduł przypomina użytkownikowi produkty, które ostatnio oglądał, tak że ponownie uderzamy do niego czymś, co z założenia zwraca jego uwagę.

Zmienne

Produkty oglądane przez użytkownika.

Pomiar

Zdarzenie w GA4.

Media społecznościowe

Spersonalizowane kreacje dla grup odbiorców w Lowi (różne postacie, drużyny piłkarskie…). Nie zmieniło to znacząco wyników, więc wysiłek się nie opłacał.

Zmienne

Zainteresowania i dane socjodemograficzne, jeśli dobrze pamiętam.

Pomiar

Platforma Facebook Ads (to jeszcze nie było Meta).

Wnioski

Personalizacja nie jest kwestią narzędzi, tylko analizy i wiedzy, co zrobić z danymi. Bez tego gromadzisz dane – nawet nie informacje – z którymi nic nie robisz.

Kolejny mit, który trzeba obalić, to że czas rzeczywisty jest przeceniany. W większości przypadków ważna nie jest szybkość ani natychmiastowość, tylko logika biznesowa, która stoi z tyłu.

W analityce bardziej użyteczna jest ta, która pozwala ci działać wcześniej wobec klientów, niż ta, która wyjaśnia, co już się stało.

Inny ważny punkt jest taki, że komplikowanie segmentacji zwykle jest błędem. Lepiej mieć kilka dobrze zróżnicowanych segmentów (użyj RFM) niż wiele mało użytecznych, bo są do siebie zbyt podobne.

Z drugiej strony nie wszystko można personalizować. Jeśli złamiesz spójność między kanałami marketingowymi albo sprzedażowymi, pogorszysz doświadczenie.

Na pewnych poziomach hiperpersonalizacja nie zmienia biznesu z dnia na dzień, tylko pomaga małymi wzrostami.

Ostatecznie powiedziałbym ci, że jeśli chcesz personalizować, myśl o mniejszej złożoności i większej egzekucji.