Zaloguj się 
Dzieje się!
Koniec katalogu dla wszystkich. Jak AI sprzedaje każdemu z osobna
Algorytmy coraz lepiej rozumieją nie tylko to, co kupujesz, ale też w jakim celu to robisz i czego będziesz potencjalnie potrzebować. Hiperpersonalizacja staje się standardem wdrożeń, ale jej rozwój hamują jednocześnie ograniczenia technologiczne, regulacyjne oraz ryzyka związane z wykorzystaniem danych na dużą skalę.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Dlaczego hiperpersonalizacja staje się jednym z najważniejszych kierunków rozwoju e-commerce i jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki platformy sprzedażowe analizują potrzeby klientów, przewidują ich intencje zakupowe i budują indywidualne doświadczenia użytkownika.
- W których obszarach personalizacja oparta na AI zwiększa sprzedaż i ogranicza liczbę zwrotów, a gdzie nadal pozostaje bardziej futurystyczną obietnicą niż technologią gotową do działania na dużą skalę.
- Jak różnią się globalne modele regulacji dotyczących danych osobowych i dlaczego europejskie przepisy, choć ograniczają część zastosowań AI, jednocześnie wymuszają rozwój nowych technologii ochrony prywatności oraz budują przewagi konkurencyjne europejskich firm.
„Wyjedź gdzieś, Johnie Andertonie, i zapomnij o problemach” – słyszy bohater grany przez Toma Cruise’a w filmie „Raport mniejszości”, gdy idzie przez galerię handlową, w której otacza go kakofonia spersonalizowanych komunikatów reklamowych wyświetlanych przez hologramy. Jest to jedna z tych scen, które przez ponad 20 lat funkcjonowały jako symbol futurystycznej wizji handlu i świata, w którym anonimowość klienta przestaje istnieć.
Dzisiaj ta wizja powoli przestaje być wyłącznie filmową metaforą. Cyfrowe środowiska sprzedażowe zaczynają działać na podobnej zasadzie – analizują dane w czasie rzeczywistym, uczą się preferencji użytkowników i dynamicznie modyfikują sposób prezentacji oferty. W efekcie klient nie widzi jednego „uniwersalnego” sklepu, ale jego własną, unikalną wersję, dopasowaną do niego na podstawie wcześniejszych wyborów, ale też emocji czy stylu podejmowania decyzji.
Segmentacja nie wystarcza
Jednak, tak jak personalizacją nie jest rozpoczęcie wiadomości od imienia klienta, tak segmentacja nie polega jedynie na podzieleniu klientów według wieku, płci czy miasta zamieszkania. Piotr Ćwikliński, starszy ekspert ds. uczenia maszynowego i AI w Sii Polska, wskazuje, że sensowna segmentacja oparta na zachowaniach już sama w sobie wykracza daleko poza dane geograficzne.
– Patrzymy na to, jak klient porusza się po sklepie, na czym mu zależy, na ile jest wrażliwy cenowo, w jakiej sytuacji kupuje. I dopiero nad tym poziomem siedzi to, co nazywamy hiperpersonalizacją – mówi Piotr Ćwikliński.
Tę różnicę obrazuje przykładem.
– Sama personalizacja nie może polegać na tym, że klient kupił deskę sedesową, a my przez kolejny tydzień podpowiadamy mu zakup następnej. To brzmi banalnie, ale proszę mi wierzyć, że to wcale nie jest rzadki problem. Dobry system musi umieć wyjść poza aktualny koszyk i sprawnie połączyć to, co klient kupił, z tym, czego prawdopodobnie szuka. Czyli rozpoznać, że ktoś remontuje łazienkę, a nie kolekcjonuje sanitariaty – dodaje Piotr Ćwikliński.
Sama personalizacja nie może polegać na tym, że klient kupił deskę sedesową, a my przez kolejny tydzień podpowiadamy mu zakup następnej. To brzmi banalnie, ale proszę mi wierzyć, że to wcale nie jest rzadki problem.
Izabela Krzemińska i Jakub Rzeźnik w pracy naukowej „Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach i gospodarce” wskazują, że tego typu podejście jest reaktywne i bazuje na historycznych danych transakcyjnych oraz ograniczonych narzędziach analitycznych, takich jak ankiety.
Współczesna hiperpersonalizacja oznacza zerwanie z tą tradycją. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz analityki big data możliwe jest przejście od statycznych grup do dynamicznej analizy jednostki w czasie rzeczywistym.
Koniec katalogów, początek dialogu z AI
Piotr Ćwikliński wskazuje, że efekty hiperpersonalizacji można już zobaczyć w sprzedaży internetowej.
– Amazon, Allegro i Zalando publicznie raportowały kilkunastoprocentowe wzrosty średniej wartości koszyka oraz konwersji. Bardzo dobrze działa też personalizacja kolejności wyników wyszukiwania i strumieni treści, bo w tych obszarach informacje o zachowaniu klienta są najsilniejsze – wskazuje Piotr Ćwikliński.
Amazon, Allegro i Zalando publicznie raportowały kilkunastoprocentowe wzrosty średniej wartości koszyka oraz konwersji. Bardzo dobrze działa też personalizacja kolejności wyników wyszukiwania i strumieni treści, bo w tych obszarach informacje o zachowaniu klienta są najsilniejsze.
Dodaje, że marketing mailowy oparty na dynamicznej treści, optymalizacji czasu wysyłki i testowaniu nagłówków także potrafi przynieść wymierne efekty, a nawet podwoić wskaźniki otwarć.
Juan Casero, ekspert ds. komunikacji korporacyjnej w obszarze technologii w Zalando, wskazuje, że firma od lat rozwija spersonalizowane doświadczenia zakupowe. Dodaje, że platforma łączy unikalne dane, ekspercką wiedzę i możliwości technologiczne z generatywną sztuczną inteligencją oraz technologiami agentowymi, co pozwala rozwijać narzędzia personalizacji.
– Centralnym filarem tych działań jest Asystent Zalando, z którego w ubiegłym roku skorzystało ponad 6 mln użytkowników na wszystkich rynkach. Pozwala on klientom zadawać otwarte pytania własnymi słowami, na przykład: „wesele w stylu boho chic w Toskanii”, i otrzymywać precyzyjnie dopasowane rekomendacje, nawet jeśli sami klienci nie są jeszcze do końca pewni, czego poszukują. Asystent rozumie również kontekst i styl użytkownika, ponieważ jest w pełni zintegrowany z jego profilem oraz historią konta. Jeśli klient przegląda kategorię „jeansy” i uruchamia Asystenta, narzędzie rozpoznaje kontekst i od razu może podpowiedzieć, czym różni się fason „flare” od „straight leg”, bez konieczności doprecyzowania – mówi Juan Casero.
Asystent rozumie również kontekst i styl użytkownika, ponieważ jest w pełni zintegrowany z jego profilem oraz historią konta. Jeśli klient przegląda kategorię „jeansy” i uruchamia Asystenta, narzędzie rozpoznaje kontekst i od razu może podpowiedzieć, czym różni się fason „flare” od „straight leg”, bez konieczności doprecyzowania
Wskazuje też, że dzięki narzędziom takim jak Zalando Size Advice, które na podstawie historii zakupów i opinii klientów rekomenduje użytkownikowi właściwy rozmiar, oraz wirtualnej przymierzalni firma ograniczyła liczbę zwrotów związanych z rozmiarem o 8 proc. w 2025 r.
Ekspert wskazuje, że nadchodzącą zmianą technologiczną w świecie e-commerce będzie przejście od sztucznej inteligencji, która reaguje, do takiej, która przewiduje.
– Spodziewamy się, że kolejna generacja tych narzędzi przekształci się w codziennych towarzyszy, którzy nie tylko rozumieją, co klient kupił, ale także to, co już posiada, na jakim etapie życia się znajduje i czego może potrzebować w następnej kolejności – mówi Juan Casero.
Dodaje, że dla klientów będzie to oznaczało odejście od zakupów opartych na szukaniu, przeglądaniu ofert i porównywaniu cen na rzecz doświadczenia, które samoczynnie dopasowuje się do ich potrzeb.
Tę zmianę nazywamy erą Lifestyle AI. Podczas gdy tradycyjny e-commerce miał charakter reaktywny i bazował na historii kliknięć oraz podobieństwach między grupami użytkowników, Lifestyle AI oznacza bardziej proaktywny dialog, oparty na intencjach.
– Tę zmianę nazywamy erą Lifestyle AI. Podczas gdy tradycyjny e-commerce miał charakter reaktywny i bazował na historii kliknięć oraz podobieństwach między grupami użytkowników, Lifestyle AI oznacza bardziej proaktywny dialog, oparty na intencjach. Dzięki temu możemy stopniowo odchodzić od tradycyjnego modelu katalogów i filtrów, pozwalając technologii dostosować się do naturalnego języka użytkownika – wskazuje Juan Casero.
Miniwywiad z partnerem cyklu
Jak AI zmienia świat płatności i zakupów
W jaki sposób AI pomaga tworzyć oferty dopasowane do indywidualnych potrzeb klientów i jak ta hiperpersonalizacja zmienia relacje marek z konsumentami?
Nima Sepasy, starszy wiceprezes ds. doradztwa AI w Mastercard: Dzięki modelom AI i powstającym „agentom zakupowym” nastąpiła ogromna poprawa w rozumieniu kontekstu i intencji konsumenta. AI staje się integralną częścią całej ścieżki zakupowej – od wyszukiwania, przez realizację, aż po płatność. Zamiast tradycyjnego klikania po stronach internetowych wchodzimy w konwersacyjną podróż zakupową. Jeśli klient powie: „jadę do Włoch na ślub siostry”, AI rozumie jego intencję znacznie lepiej niż zwykła witryna. Marki mogą zacząć rozumieć konsumentów na poziomie indywidualnym – nie tylko jako członków segmentu, ale jako konkretne osoby. Agent nie tylko pomoże znaleźć strój na wesele, ale też wyszuka bilet i zaplanuje całą podróż. Im częściej korzysta się z tej technologii, tym lepiej rozumie ona potrzeby użytkownika. Prawdziwy renesans w handlu nastąpi w ciągu najbliższych 3–4 lat.
Jak możemy uniknąć błędów lub „halucynacji" AI w tak wrażliwym obszarze jak finanse?
NS: Modele LLM mają naturę probabilistyczną. To sprawia wrażenie magii, ale otwiera też drogę do pomyłek. W Mastercard wprowadzamy nadzór i bariery ochronne. Nasza platforma Agent Pay pozwala bankom wdrażać mechanizmy kontrolne i weryfikować, czy agent ma uprawnienia do wydania pieniędzy. Stosujemy tokeny weryfikujące intencję użytkownika, które tworzą ścieżkę audytu i dokumentują dokładnie to, czego chciał konsument – na przykład to, że klient chciał kupić bilet do Włoch, a nie futro z Mediolanu. Nawet jeśli AI popełni błąd, nasze systemy mają dbać o to, by nie zaszkodził on konsumentowi.
Czy to oznacza, że jako klient będę musiał zatwierdzać każdą transakcję?
NS: Projektujemy to zależnie od przypadku. Przy powtarzalnych zakupach, takich jak produkty spożywcze czy karma dla zwierząt, agent może działać autonomicznie. Z kolei przy zakupach o wysokiej wartości stosujemy mechanizm „human in the loop”, czyli udziału człowieka w procesie, gdzie wymagana jest autoryzacja klienta.
Które firmy fintechowe wyróżniają się w tym obszarze?
NS: Innowacje rozwijają się na wszystkich poziomach. Wielcy gracze, tacy jak Anthropic, OpenAI, Google czy Meta, doskonalą swoje modele w niezwykłym tempie. Wyzwaniem dla startupów jest to, że giganci AI wprowadzają nowe możliwości tak szybko, że mogą z dnia na dzień zepchnąć młode firmy na margines. Największe sukcesy odnoszą dziś fintechy, które łączą silne kompetencje w obszarze danych z doświadczeniem w zakresie bezpieczeństwa, zgodności regulacyjnej i partnerstw.
Jaką wiedzę powinien mieć konsument, by najlepiej korzystać z tych rozwiązań?
NS: Większość ludzi używa dziś AI jak wyszukiwarki. Prawdziwa szansa tkwi w tym, by zacząć używać jej do wykonywania konkretnych zadań. Nowe platformy oferują agentów, którzy mogą zarządzać kalendarzem, skrzynką e-mailową czy analizować zawartość ekranu. Wiele rutynowych czynności prawdopodobnie zniknie w ciągu najbliższych 2–3 lat i właśnie ten czas warto mądrze wykorzystać.
Gdzie hiperpersonalizacja wciąż nie działa?
Z drugiej strony jest cała grupa zastosowań, w których hiperpersonalizacja wciąż jest bardziej obietnicą niż wdrożonym narzędziem. Widać to m.in. w próbach uspójnienia personalizacji wielokanałowej, gdzie większość firm nie wie, jak połączyć działania klienta w sklepie internetowym z tym, co robi w sklepie stacjonarnym.
– Tworzenie kreacji marketingowych jeden do jednego w czasie rzeczywistym przez generatywne AI to technologia, która dojrzewa, ale bezpieczeństwo wizerunku marki i powtarzalność jakości to realne problemy. Często wdrożenie świetnie wygląda na demo i rozsypuje się przy pierwszym tysiącu rzeczywistych przypadków – mówi Piotr Ćwikliński.
Ekspert wskazuje też, że hiperpersonalizacja nie sprawdzi się w sytuacji, gdy trzeba przygotować rekomendacje dla nowych klientów, o których system nic jeszcze nie wie. Dodatkowo personalizacja w sklepie stacjonarnym, która miałaby obejmować nadajniki Bluetooth i kamery z rozpoznawaniem obrazu, okazała się obietnicą sprzed dekady, która nie spełniła się ze względów ekonomicznych.
Hiperpersonalizacja świetnie działa tam, gdzie klient podejmuje decyzje często i szybko – w przypadku szybko zbywalnych produktów, treści czy rozrywki. Słabiej tam, gdzie decyzja jest rzadka i zależy od wielu okoliczności – jak przy zakupie samochodu, kredycie hipotecznym czy polisie życiowej.
– Hiperpersonalizacja świetnie działa tam, gdzie klient podejmuje decyzje często i szybko – w przypadku szybko zbywalnych produktów, treści czy rozrywki. Słabiej tam, gdzie decyzja jest rzadka i zależy od wielu okoliczności – jak przy zakupie samochodu, kredycie hipotecznym czy polisie życiowej – wskazuje Piotr Ćwikliński.
Światowe modele regulacji wykorzystania danych
Juan Casero wskazuje, że w świecie zmieniającego się e-commerce klienci muszą mieć pewność, że ich dane są bezpieczne. Firma zobowiązuje się do bezwzględnej ochrony prywatności i przetwarzania danych klientów w ścisłej zgodności z RODO oraz obowiązującymi przepisami krajowymi.
– Cel przetwarzania danych jest jasno określony w naszej polityce prywatności, a klienci w każdej chwili mogą wyrazić zgodę lub ją wycofać, tak samo jak sprawdzić, do czego są wykorzystywane ich dane, lub poprosić o ich usunięcie – mówi Juan Casero.
Jak zauważa Piotr Ćwikliński, kwestie prywatności użytkowników to jedna z najciekawszych nierównowag konkurencyjnych między rynkami, co w polskiej dyskusji często upraszcza się do hasła „RODO nas blokuje”.
– W Stanach Zjednoczonych ramy regulacyjne są znacznie łagodniejsze, szczególnie w finansach i ubezpieczeniach. Telematyka jest tam dojrzała – rozwiązania takie jak Progressive Snapshot, Allstate Drivewise czy State Farm pozwalają wyceniać polisę na podstawie stylu jazdy: gwałtowności hamowania, przyspieszeń, godzin jazdy i przebiegów. Przy kredytach mamy alternatywną ocenę zdolności kredytowej, która korzysta z danych z mediów społecznościowych czy historii płatności za media, a firmy fintechowe, takie jak np. Upstart, łączą setki różnych informacji o zachowaniu klienta. Pewne ograniczenia istnieją – głównie zakaz dyskryminacji po cechach chronionych, takich jak rasa czy płeć, ale są one nieporównywalnie mniej restrykcyjne niż unijne ramy – mówi Piotr Ćwikliński.
Warto wiedzieć
Czym są Progressive Snapshot, Allstate Drivewise i State Farm?
To amerykańskie programy telematyczne typu usage-based insurance (UBI), w których wysokość składki ubezpieczeniowej zależy od rzeczywistego stylu jazdy kierowcy. Systemy analizują m.in. gwałtowne hamowania, przyspieszenia, pokonywane dystanse, godziny jazdy czy częstotliwość korzystania z auta. Dane zbierane są zwykle za pomocą aplikacji mobilnych lub urządzeń podłączanych do samochodu, a bezpieczniejsza jazda może przekładać się na niższe koszty polisy.
Piotr Ćwikliński wskazuje, że nawet w Stanach Zjednoczonych podejście do wykorzystywania zmiennych w modelach predykcyjnych zaczyna się zmieniać, a niektóre stany, takie jak Kalifornia i Nowy Jork, wprowadziły ograniczenia dotyczące danych wykorzystywanych przez ubezpieczycieli i instytucje finansowe.
Jak podkreśla, wynika to z faktu, że w modelach opartych na setkach cech zaczął ujawniać się problem dyskryminacji pośredniej. Nawet jeśli formalnie nie są używane zmienne wrażliwe, takie jak rasa, modele mogą je odtwarzać pośrednio, na przykład poprzez kod pocztowy, typ telefonu czy godziny aktywności w sieci. W jego ocenie pokazuje to, że kwestie wyjaśnialności i sprawiedliwości modeli nie są wyłącznie specyfiką europejskich regulacji, lecz mają charakter strukturalny i dotyczą każdego dojrzałego rynku.
Jak to wygląda w innych częściach świata? Ćwikliński wskazuje, że Azja nie ma jednolitego rynku pod względem podejścia do ochrony danych. Chiny, choć formalnie inspirują się europejskim RODO, funkcjonują według odmiennej logiki – państwo zachowuje szeroki dostęp do danych, podczas gdy podmioty prywatne podlegają ścisłym regulacjom. Na drugim biegunie znajduje się Japonia, której system jest znacznie bliższy modelowi europejskiemu. Z kolei Singapur lokuje się pomiędzy tymi podejściami, łącząc elementy większej elastyczności z wyraźnymi ramami regulacyjnymi.
Europa, która ma najtwardsze ramy RODO, w szczególności artykuł 22, daje klientowi prawo do tego, by nie podlegać decyzji opartej wyłącznie na zautomatyzowanej hiperpersonalizacji w usługach finansowych i ubezpieczeniach. AI Act dokłada do tego klasyfikację systemów wysokiego ryzyka.
– I teraz Europa, która ma najtwardsze ramy RODO, w szczególności artykuł 22, daje klientowi prawo do tego, by nie podlegać decyzji opartej wyłącznie na zautomatyzowanej hiperpersonalizacji w usługach finansowych i ubezpieczeniach. AI Act dokłada do tego klasyfikację systemów wysokiego ryzyka, do której wprost trafiają ocena zdolności kredytowej, ubezpieczenia zdrowotne i na życie czy decyzje rekrutacyjne – wskazuje Piotr Ćwikliński.
Ograniczenia, które budują przewagi technologiczne
Co to oznacza w praktyce pracy konsultanta? Model XGBoost, czyli zaawansowany algorytm uczenia maszynowego oparty na tzw. metodzie gradient boosting, który łączy wiele prostszych modeli decyzyjnych w jeden bardzo precyzyjny model predykcyjny, oparty na 800 cechach behawioralnych i bardzo dobrze przewidujący rezygnację klienta, w przypadku produktów kredytowych w Unii Europejskiej musi zostać albo uproszczony do poziomu zrozumiałego dla człowieka, albo wyposażony w pełny mechanizm wyjaśniania decyzji wraz ze ścieżką odwoławczą dla klienta.
Piotr Ćwikliński wysuwa też tezę, że europejskie regulacje mają dość nieoczekiwany efekt uboczny. Choć ograniczają swobodę wykorzystywania danych i rozwój części modeli AI, jednocześnie wymuszają postęp w obszarach, w których Europa może budować własne przewagi konkurencyjne. Ograniczenia dotyczące centralizacji danych sprawiają, że firmy zamiast trenować modele na zbiorczych danych, rozwijają podejście umożliwiające uczenie się bez przenoszenia danych z urządzeń użytkowników.
W praktyce oznacza to także konieczność stosowania metod wprowadzających kontrolowany szum, który chroni prywatność bez pogarszania jakości modeli, oraz generowania danych syntetycznych zachowujących właściwości statystyczne danych rzeczywistych. Właśnie w tych obszarach europejskie zespoły są dziś zmuszone do osiągania wysokich kompetencji, co stopniowo zaczyna przekładać się na ich przewagę technologiczną.
Ekspert wskazuje również na rosnące znaczenie danych zewnętrznych i kontekstowych w procesie budowania modeli predykcyjnych. Firmy, które potrafią łączyć dane osobowe z ogólnodostępnymi źródłami, takimi jak pogoda, kalendarz świąt, wydarzenia lokalne, dane makroekonomiczne, Google Trends czy informacje o punktach zainteresowania, mogą osiągać istotną poprawę jakości predykcji. Co istotne, takie podejście często okazuje się bardziej efektywne niż dalsze optymalizowanie modeli wyłącznie na podstawie danych behawioralnych użytkowników, a jednocześnie pozostaje relatywnie neutralne regulacyjnie.
W jego ocenie przewagi konkurencyjnej nie buduje się wyłącznie danymi lub modelami. Kluczowa staje się zdolność do przełożenia ich na działające rozwiązania produkcyjne w sposób skalowalny, zgodny z regulacjami i odporny na rozbieżność między warunkami testowymi a rzeczywistym działaniem systemu.
Główne wnioski
- Hiperpersonalizacja przestaje polegać na prostych rekomendacjach opartych na historii zakupów, a coraz częściej wykorzystuje AI do rozumienia kontekstu, intencji i sytuacji życiowej użytkownika.
- Największe efekty biznesowe personalizacja osiąga dziś w środowiskach cyfrowych opartych na częstych i szybkich decyzjach zakupowych. Znacznie trudniej wdrożyć ją natomiast w sprzedaży wielokanałowej, usługach finansowych czy w przypadku produktów wymagających długiego procesu decyzyjnego.
- Regulacje dotyczące prywatności i automatycznego podejmowania decyzji stają się jednym z kluczowych czynników kształtujących rozwój AI.
