Mike Korba
Co-founder w Positive User, global industry thought leadership w Positive.
Jakie rozwiązania, strategie i techniki do automatyzacji marketingu zyskują na znaczeniu w e-commerce w 2026 roku
Automatyzacja powoli przestaje polegać na regułach „jeśli X, to Y”. Następuje przejście od projektowania kampanii do projektowania decyzji. To przejście w kierunku Agentic CRM. Agentic CRM nie jest kolejną funkcją AI, którą „dokleja się” do istniejącego workflow. To zmiana podejścia do tego, w jaki sposób system wspiera podejmowanie decyzji w marketingu i sprzedaży.
W modelu agentowym punkt ciężkości przesuwa się z manualnego projektowania każdej możliwej ścieżki na definiowanie celu oraz zasad działania. Nie oznacza to pełnej autonomii ani systemu, który „sam wszystko wymyśla”. Chodzi raczej o to, żeby zamiast rozpisywać dziesiątki wariantów typu „jeśli A, to B”, tworzyć ramy decyzyjne, w których system może dobierać najbardziej adekwatne działanie.
Równolegle rośnie rola conversational commerce, czyli dwukierunkowej, zautomatyzowanej komunikacji przez komunikatory, typu WhatsApp i SMS. Globalny rynek conversational commerce wyceniany jest na 10,1 mld dolarów w 2026 roku i ma rosnąć w tempie 14,8% CAGR, osiągając 40,2 mld dolarów do 2036 roku1.
W Polsce na znaczeniu zyskuje RCS. Według raportu Tide Software i Orange Polska „Przyszłość komunikacji firm z klientami” 75% konsumentów preferuje komunikację tekstową z marką2.
Największe wyzwania przy wdrażaniu automatyzacji marketingu w sklepach internetowych
Największym wyzwaniem są silosy danych, czyli systemy, które nie komunikują się ze sobą, co obniża efektywność działań marketingowych i ich ROI.
Aż 61% specjalistów podejmujących decyzje czuje się przytłoczonych ilością dostępnych danych, a manualne procesy zbierania i analizowania informacji wymieniane są jako jedna z głównych przeszkód w działaniu na ich podstawie3. Dane mamy, ale wciąż rzadko potrafimy je skutecznie wykorzystać. Przed każdym wdrożeniem warto więc zacząć od audytu integracji – jeżeli CRM, platforma sklepowa i narzędzie marketing automation nie wymieniają danych w czasie rzeczywistym, zaawansowane scenariusze po prostu nie zadziałają.
Najpierw dane, potem technologia. Zanim zainwestuje się w zaawansowaną platformę, warto upewnić się, iż istnieje jedno, spójne źródło prawdy o kliencie i dopiero wtedy rozważać kolejny krok, jakim jest wdrożenie marketing automation, a w dalszej kolejności AI. choćby najlepszy model językowy czy agent AI nie wyciśnie wartości z danych, które są niekompletne, zduplikowane lub zamknięte w osobnych systemach.
Błędy firmy przy automatyzacji komunikacji z klientem
- Nadmierna częstotliwość wysyłek. Automatyzacja kusi łatwością skalowania i właśnie dlatego bywa używana bez umiaru, prowadząc do zmęczenia odbiorcy i rosnącego wskaźnika rezygnacji.
- Niby-personalizacja. Wstawienie imienia w pole „Hej, [First Name]!” to nie personalizacja – to iluzja. Klienci coraz lepiej rozpoznają komunikację, która mówi o nich, ale ich nie rozumie. Prawdziwa personalizacja to timing, kontekst, historia zachowania i etap w cyklu życia.
- Wysyłka nieistotnych ofert. Promocja produktu, który klient kupił tydzień temu, albo e-mail z kodem rabatowym na kategorię, w której nie był od miesięcy to nie tylko zmarnowany budżet, ale także aktywny sygnał, iż marka nie słucha.
- Brak segmentacji po etapie cyklu życia. Wysyłanie e-maila powitalnego do klienta, który jest z marką od trzech lat, albo traktowanie „uśpionego” użytkownika jak aktywnego… Każdy etap wymaga innego języka i innej oferty wartości.
- Automatyzacja bez nadzoru. „Autopilot” zamiast strategii to pułapka, w którą wpada wiele sklepów po pierwszym wdrożeniu. Scenariusze przestają być optymalizowane, a brak human-in-the-loop prowadzi do błędów.
Co warto zautomatyzować w pierwszej kolejności w najbliższych 12–18 miesiącach, choćby przy ograniczonych zasobach
Przy ograniczonym budżecie i zasobach ludzkich liczy się koncentracja na obszarach o najwyższym zwrocie.
Etap 1 (0–3 miesiące) – fundament i quick wins. Trzy flow, które przynoszą wysokie efekty przy stosunkowo niskim nakładzie wdrożeniowym: porzucony koszyk, win back (reaktywacja nieaktywnych klientów) oraz replenishment.
Równolegle audyt danych i integracji: CRM, platforma e-commerce i narzędzie MA muszą ze sobą rozmawiać. Bez tego choćby najlepsze scenariusze będą pracować na połowie możliwości.
Mierz od początku: RPR (Revenue Per Recipient), open/click/konwersja per flow, udział przychodu z automatyzacji.
Etap 2 (3–9 miesięcy) – personalizacja i omnichannel. Gdy flow bazowe działają, warto dodać SMS i web push jako kanały intencji w istniejących sekwencjach – schemat e-mail push SMS pozwala docierać do klienta w preferowanym przez niego kanale we właściwym momencie.
Następny krok to rekomendacje produktowe. Warto też zacząć aktywnie zbierać zero-party data przez preference center (quizy, ankiety preferencji, wybór kategorii) zamiast wnioskować o zainteresowaniach wyłącznie z historii kliknięć.
Zanim pójdziesz dalej pamiętaj – jeżeli udział przychodu z automatyzacji nie osiągnął satysfakcjonującego poziomu, najpierw optymalizuj istniejące flow.
- „Conversational Commerce Market : Global Industry Analysis 2016 – 2025 and Opportunity Assessment 2026 – 2036”.
- „Przyszłość komunikacji firm z klientami” – raport Tide Software i Orange Polska.
- „The Data Paradox” – badanie Dell Technologies.
Artykuł pochodzi z e-booka „Dochodowy e-commerce 2026”. Kliknij w baner i pobierz.
