Kiedy kilka lat temu zaczynałam automatyzować oferty u pierwszych klientów, standard wyglądał tak: handlowiec po spotkaniu otwierał Worda, przeklejał stare PDF-y, dopisywał „pod klienta” dwa akapity i wysyłał maila po kilku dniach. Dziś, w wielu firmach, ten sam proces – z lepszą personalizacją – robi za nich AI w mniej niż godzinę.

I to nie jest science fiction. To po prostu dobrze ułożony ekosystem danych, narzędzi i procesów.

Dlaczego w ogóle bawić się w automatyczne, spersonalizowane oferty?

Dla mnie punktem zwrotnym była jedna współpraca z działem sprzedaży B2B. Handlowcy mieli świetne relacje z klientami, ale tkwili po uszy w Wordzie i Excelu. Każda oferta była robiona „od zera”, a i tak większość treści była bardzo podobna. Kiedy policzyłyśmy z dyrektorką sprzedaży ich realny czas ofertowy, wyszło… pół etatu na osobę.

AI rozwiązuje dokładnie ten problem. Zamiast wymyślać każdą ofertę ręcznie, buduję system, który:

  • zbiera i łączy dane o kliencie, jego zachowaniu i produktach,
  • na tej podstawie prognozuje, czego ten klient najprawdopodobniej potrzebuje,
  • generuje konkretną, dopasowaną treść oferty – językiem, który do niego trafia.

Efekt? Klient dostaje coś, co wygląda jak ręcznie przygotowana propozycja „dla niego”, a po drugiej stronie nikt nie siedzi po nocach z kopiuj–wklej. Zespoły sprzedaży mają więcej czasu na rozmowę, negocjacje, budowanie relacji. Maszyny biorą na siebie żmudne dopasowywanie detali.

Coraz częściej widać też, że personalizacja to nie miły dodatek, tylko przewaga konkurencyjna. W PKO BP algorytmy AI dynamicznie segmentują oferty kredytowe – dzięki temu churn spadł o około 15%, a cross‑selling wzrósł o 18%. Za kulisami jest ścisła współpraca IT, marketingu, sprzedaży i compliance, ale na froncie klient widzi tylko jedno: „Bank rozumie, czego potrzebuję”.

Jak AI faktycznie generuje ofertę? Kulisy pod maską

Gdy pierwszy raz podłączałam model językowy pod realne dane sprzedażowe klienta, miałam lekką tremę. Wysłaliśmy pierwsze wygenerowane oferty testowo, „podglądowo”. Odpowiedź jednego z klientów brzmiała: „W końcu ktoś przeczytał, co pisałem w poprzednich mailach”. Tyle że tym „kimś” był model GPT‑4.

Pod spodem dzieje się kilka równoległych procesów.

Po pierwsze, budowa profilu klienta. AI analizuje:

  • historię transakcji i częstotliwość zakupów,
  • zachowanie na stronie i w aplikacji (kliknięcia, powroty do produktu, porzucenia koszyka),
  • interakcje z mailingiem czy SMS‑ami.

Coraz częściej wchodzimy w tzw. sygnały mikrozachowań. Modele śledzą mikroruchy myszką, czas spędzony na poszczególnych sekcjach strony, tempo przewijania, reakcję na newslettery. Na tej podstawie da się z zaskakującą skutecznością przewidzieć, że klient lada moment zrezygnuje, zmieni preferencje albo zacznie się rozglądać u konkurencji.

Po drugie, modele rekomendacyjne. W praktyce używam kombinacji:

  • Collaborative Filtering – „klienci podobni do ciebie kupili…”,
  • Content‑Based Filtering – „ponieważ interesowały cię produkty o takich cechach…”,
  • metod hybrydowych, które łączą obie perspektywy i redukują ich wady.

W e‑commerce takie podejście potrafi podnieść konwersję nawet o 25% – na poziomie Allegro skala danych sprawia, że modele zachowują się jak żywy organizm: klasyfikują użytkowników według prognozowanych zachowań, a nie tylko demografii.

Po trzecie, model językowy (np. GPT‑4) układa z tego wszystkiego ofertę w ludzkim języku. Nie chodzi tylko o „tu jest produkt, a tu cena”, ale o dopasowanie tonu, argumentów, kolejności informacji, nawet długości tekstu do konkretnego kontekstu.

Coraz częściej dochodzi do tego hiperpersonalizacja w czasie rzeczywistym. Sklepy sportowe, z którymi pracowałam, łączą dane o lokalizacji z pogodą. W dobre dni biegowe system automatycznie przepycha wyżej oferty butów i akcesoriów do biegania dla osób z danego miasta. W deszcz – promuje indoor fitness. Klient ma wrażenie, że „przypadkiem” trafił na idealny moment, a to jest po prostu dobrze naoliwiona maszyna.

Jakie dane są potrzebne (i co jeśli ich nie masz)?

Często słyszę: „Marta, my nie mamy idealnych danych, więc AI nam i tak nie pomoże”. I to jest mit, który blokuje masę firm przed wdrożeniem.

Podstawą są trzy zbiory:

  1. Dane o kliencie – segment, branża, wielkość firmy, historia współpracy, otwierane maile, klikane linki.
  2. Dane transakcyjne – co, kiedy, za ile, jak często, w jakich konfiguracjach.
  3. Dane o produkcie/usłudze – nazwy, kody, opisy, zdjęcia, EAN-y, parametry techniczne.

Platformy e‑commerce i marketplace’y są tu w uprzywilejowanej pozycji – one i tak trzymają większość tych danych: opisy, media, stany magazynowe. AI potrafi na tej podstawie automatycznie przypisać produkty do kategorii, powiązać je rabatami, zbudować sensowne zestawy.

Czy baza musi być kompletna? Nie. Modele uczą się wzorców zachowania na tym, co mają, i „domyślają się” braków z podobnych przypadków. Widziałam skuteczne personalizacje w firmach, które zaczynały od naprawdę skromnych danych.

Co ciekawe, wielu mikroprzedsiębiorców raportuje, że jeszcze przed AI samo ręczne przejrzenie zamówień i podział klientów na kilka sensownych grup (choćby przez Google Analytics z dobrze ustawionymi UTM‑ami) podniosło im średnią wartość koszyka o 12–18%. A dopiero potem dokładali automatyzację i AI.

⚡ PRO TIP: jeśli dopiero startujesz, zacznij od prostych rzeczy: urodzinowe kupony rabatowe albo maile/SMS‑y z okazji rocznicy współpracy. W praktyce e‑commerce takie „ludzkie” gesty bardzo ładnie redukują porzucenia koszyka i budują lojalność – to sygnał: „pamiętamy o tobie”, nie tylko „kup więcej”.

Narzędzia i ekosystem: z czego korzystam w praktyce

Pamiętam wdrożenie w firmie, w której IT było wiecznie „zajęte ważniejszymi projektami”. Gdybyśmy mieli na wszystko czekać, nic by nie wystartowało. Cały ekosystem zbudowałam tam praktycznie w 100% na no‑code.

W praktyce składam rozwiązania z kilku klocków:

  • Modele językowe (ChatGPT / GPT‑4 przez API) – generują treść ofert na podstawie danych wejściowych.
  • Platformy sprzedażowo‑magazynowe typu xSale, Apilo, Salesbook – spinają produkty, kanały sprzedaży i obsługę dokumentów.
  • CRM/ERP – źródło prawdy o kliencie, historii transakcji, stanach magazynowych. Im lepiej spięte, tym bardziej sensowna personalizacja.
  • Analityka – Google Analytics, Looker Studio, Google Sheets, Airtable; na nich buduję segmentację, reguły, raporty.
  • Automatyzacje (Zapier, Make, n8n) – łączą wszystko w przepływy: od wyzwolenia (np. nowa rozmowa, porzucony koszyk) po wysyłkę oferty (e‑mail, SMS, Messenger).

Integracje coraz częściej robię bez kodu. System pobiera dane z CRM, łączy je z plikiem produktowym, odpala model językowy i na końcu wysyła gotową ofertę przez Gmail‑Zapier albo API dowolnego narzędzia mailingowego.

Jednocześnie mocno rośnie rola chatbotów opartych na LLM. W jednym z małych polskich e‑sklepów z akcesoriami sportowymi włączyłyśmy bota, który:

  • analizował historię zamówień klienta,
  • rozumiał jego pytania w czacie,
  • automatycznie proponował rabaty i zestawy produktów.

Efekt? W trzy miesiące konwersja wzrosła o ok. 30%. I nie zaczynałyśmy od customowego bota za dziesiątki tysięcy – wystarczył gotowy szablon, trochę mądrych reguł i dobre spięcie z danymi.

Trzyetapowa maszyna AI na bazie rozmów sprzedażowych

Najbardziej lubię projekty, w których fundamentem są prawdziwe rozmowy handlowców z klientami. Oferta pisana „z głowy” często brzmi jak broszura. Oferta, która wyrasta z faktycznych pytań, obiekcji i historii klienta – sprzedaje.

Jak to układam?

  1. Transkrypcja rozmów
    Nagrania ze spotkań, calli czy rozmów telefonicznych przepuszczam przez modele rozpoznawania mowy. Zaskakująco dużo firm ma te nagrania „gdzieś na serwerze” i nikt ich nie używa.

  2. Analiza i ekstrakcja insightów
    Modele NLP wyciągają z tekstu: kluczowe potrzeby, problemy, parametry projektu, budżet, terminy, obiekcje. Dzięki temu wiem, co w ogóle musi się znaleźć w ofercie, żeby klient poczuł: „to jest o mnie”.

  3. Generowanie oferty pod kanały
    Na tej bazie rusza trzyetapowa maszyna AI, która tworzy różne warianty treści:

    • rozbudowaną ofertę PDF na maila,
    • opis produktu do sklepu internetowego,
    • listing na Allegro czy Amazon z dopasowaną strukturą nagłówków, bulletów, słów kluczowych (ale pisanych po ludzku, nie „pod algorytm”).

W jednym z projektów klient po raz pierwszy zobaczył, że jego komunikaty na stronie, w PDF‑ach i na marketplace’ach są spójne, a jednocześnie różnią się stylem dokładnie tam, gdzie każdy kanał tego wymaga. I to wszystko generowane głównie automatycznie.

Personalizacja, która podnosi konwersję, a nie tylko „ładnie wygląda”

Mogłabym tu pokazać kilka ładnych makiet ofert, ale prawdziwe pytanie brzmi: czy to się klika i sprzedaje?

Sercem skutecznej personalizacji są modele predykcyjne. Zamiast myśleć: „to jest kobieta 35+ z dużego miasta”, system mówi: „zachowuje się jak osoby, które za 14 dni wracają po większą paczkę” albo „wchodzi drugi raz na stronę cennika, ale nie klika w formularz – trzeba ją przechwycić”.

W praktyce robię trzy rzeczy:

  • Rekomendacje produktowe – dokładane na stronie, w koszyku, w mailach.
  • Dynamiczne oferty po porzuceniu koszyka – rabaty, bonusy, alternatywy produktowe dopasowane do konkretnego użytkownika.
  • Dostosowanie sekwencji follow‑up – częstotliwość, kanał (mail/SMS/Messenger), argumenty.

Na forach e‑commerce bardzo często przewija się jeden prosty trik: personalizowane kupony z okazji urodzin czy rocznicy pierwszego zakupu, wysyłane SMS‑em lub przez Messengera. Brzmi banalnie, ale po połączeniu z AI, które podpowiada sensowny rabat i dobiera produkty pod zainteresowania klienta, robi naprawdę dobrą robotę na poziomie lojalności i redukcji porzuceń.

W usługach bardzo dużo zmieniają chatboty na LLM‑ach. Potrafią przeanalizować setki zmiennych w ułamku sekundy, poprowadzić rozmowę jak doradca i skrócić czas decyzji zakupowej nawet o połowę. Klient nie musi czekać na maila od handlowca – dostaje konkretną propozycję „tu i teraz”.

Do 2025 roku w B2B to idzie jeszcze dalej: mówimy już o hipersegmentacji na poziomie pojedynczego konta. Strona www zmienia treści pod konkretną branżę, prezentacja sprzedażowa sama wybiera case studies z odpowiedniego sektora, a CRM sugeruje, jaką konfigurację oferty pokazać firmie X, a jaką firmie Y.

Koszty, czas i ROI – kiedy to się zaczyna opłacać?

Jeden z moich klientów zadał bardzo uczciwe pytanie: „Marta, brzmi super, ale czy to nam się realnie zwróci, czy po prostu będzie ładnym gadżetem?”.

Jeśli porównamy klasyczny proces:

  • handlowiec zbiera notatki,
  • odsyła je do działu ofert,
  • copywriter pisze treść,
  • ktoś to składa w PDF,
  • potem jeszcze poprawki,

to bardzo często wychodzą godziny pracy kilku osób na jedną sensowną propozycję.

W modelu z AI:

  • dane o kliencie i produkcie pobiera CRM/ERP,
  • model językowy generuje ofertę,
  • człowiek robi szybki przegląd i korektę,
  • system wysyła dokument.

Przy dobrze spiętym przepływie pełna, personalizowana oferta powstaje w okolicach 60 minut – razem z kontrolą jakości.

I to bez ciągłego angażowania copywritera. Koszt generowania treści spada do ułamka stawki ludzkiej, a treści można tworzyć w zasadzie bez ograniczeń liczbowych.

Poniżej zostawiam tabelę porównującą kluczowe parametry:

Element Przygotowanie ręczne Przygotowanie z AI
Czas przygotowania Kilka godzin, często wydłuża proces sprzedaży Około 60 minut, szybkie generowanie treści
Koszt generowania treści Wysoki, wynagrodzenie copywritera Niski, ułamek kosztu w porównaniu do copywritera
Powtarzalność Koszt i czas rosną proporcjonalnie do liczby ofert Niskie koszty wielokrotnego generowania
Wydajność pracy zespołu Często ograniczona przez czasochłonność Znacząca oszczędność czasu na monotonne zadania

W praktyce ROI pojawia się szybko z dwóch stron naraz:

  1. oszczędzasz na czasie i zewnętrznych usługach,
  2. zyskujesz przez wyższą konwersję i większą liczbę obsłużonych tematów.

Przykłady zastosowań: B2B, e‑commerce, marketplace, prezentacje

W B2B lubię przykład firmy Słodkie Marzenia (nazwa zmieniona), która sprzedaje produkty dla gastronomii. Handlowcy robili genialne roboty w rozmowach, ale każda oferta po spotkaniu była małym dramatem czasowym.

Po wdrożeniu trzyetapowej maszyny AI:

  • rozmowa → transkrypcja → analiza potrzeb,
  • na tej podstawie generowana oferta PDF,
  • równolegle tworzone opisy do sklepu online i listingi na marketplaces.

Zespół handlowy przestał być „wąskim gardłem”, a liczba dobrze domkniętych tematów wzrosła bez zatrudniania kolejnych osób.

W e‑commerce dzieje się jeszcze więcej. Systemy:

  • automatycznie generują opisy produktów (pod różne kanały),
  • przypisują je do kategorii na podstawie nazwy, kodu, zdjęć, EAN,
  • dopasowują treść do wytycznych Allegro, Amazona i innych platform,
  • dokładają rekomendacje produktowe na całej ścieżce klienta.

Na marketplace’ach typu Allegro widziałam wdrożenia, gdzie po przejściu na modele predykcyjne i lepsze rekomendacje konwersja skoczyła o ~25%. To nie magia, tylko bardzo precyzyjne wykorzystanie danych zachowań.

Do tego dochodzą prezentacje sprzedażowe. Tu AI robi coś, co normalnie zajmuje całe dnie w PowerPoincie: generuje slajdy z:

  • opisem rozwiązania dla konkretnej branży,
  • dopasowanymi case studies,
  • wyliczeniami opartymi na danych klienta.

Sprzedawca może mieć osobną wersję prezentacji dla retailu, przemysłu czy finansów – wszystko wychodzące z jednego „silnika” AI.

Marketplace’y, sklepy i automatyzacja w praktyce

Jedna scenka z wdrożenia w małym sklepie online: właścicielka pokazała mi swój proces wystawiania produktów na Allegro i w sklepie. Dwa osobne edytory, ręczne wklejanie opisów, dobieranie kategorii. Na jednej karcie produktu potrafiła spędzić 20–30 minut.

Po integracji:

  • produkty wpadały z systemu magazynowego,
  • AI na podstawie nazwy, zdjęcia, kodu i EAN‑u sugerowało kategorię i warianty opisu,
  • jedna akceptacja publikowała to w sklepie i na marketplace.

Do tego dorzuciłyśmy zautomatyzowane rekomendacje („klienci kupują razem z tym…”) i proste reguły rabatowe. Sprzedaż nie wystrzeliła od razu kosmicznie, ale koszt obsługi oferty spadł dramatycznie.

Z tyłu głowy mam jeszcze jedną ważną zmianę, która nadchodzi: agenci AI po stronie konsumenta. Niedługo to nie klient będzie przeglądał dziesiątki stron, tylko jego „wirtualny lokaj” – algorytm, który porówna oferty według zdefiniowanych przez użytkownika kryteriów i sam je „kupuje”.
Firmy, które nie będą w stanie automatycznie dopasować oferty na takim poziomie, po prostu przestaną się pojawiać w tych rankingach.

Ograniczenia i etyka – gdzie AI potrzebuje człowieka

Był taki moment, kiedy dostałam od klienta maila: „Marta, AI w ofercie pomyliło walutę, zrobił się bałagan”. To był świetny reality check. Nawet najlepsze modele generują takie błędy, jeśli karmimy je niedokładnymi danymi albo jeśli nikt na koniec nie rzuci ludzkim okiem.

Główne ograniczenia widzę w trzech obszarach:

  1. Jakość danych
    Jeśli nazwy produktów są chaotyczne, opisy przestarzałe, a kody EAN zdublowane, model będzie mylił produkty, parametry, dostępności. Śmieci na wejściu = śmieci na wyjściu.

  2. Interpretacja intencji klienta
    AI czyta teksty, ale nie żyło z tym klientem latami. Nie wyczuje politycznych niuansów, relacji personalnych, cichych sygnałów z rozmowy twarzą w twarz. Tu sprawdza się zasada: AI robi 80% roboty, człowiek dopieszcza ostatnie 20%.

  3. Prywatność i etyka
    Systemy muszą działać w zgodzie z RODO i lokalnymi regulacjami. To szczególnie widać w finansach czy medycynie. Granica między użyteczną personalizacją a „przerażającą inwigilacją” bywa cienka.

⚠ UWAGA: w projektach, gdzie AI analizuje zachowania klientów (w tym mikroruchy, czas na stronie, historię maili), transparentna komunikacja i zgody to nie jest formalność. To fundament zaufania.

Najczęstsze pytania, które słyszę od klientów

Jak AI generuje spersonalizowane oferty?

Z technicznej strony AI analizuje dostępne dane o kliencie – historię zakupów, zachowania na stronie, interakcje z kampaniami – oraz parametry produktów i wcześniejsze transakcje. Na tej podstawie buduje prognozę: czego ten klient może teraz potrzebować. Model językowy składa z tego ofertę w ludzkim języku, dopasowując argumenty, styl i strukturę do kontekstu (B2B vs B2C, branża, etap procesu).

W polskiej bankowości czy dużym e‑commerce to już standard. W PKO BP algorytmy pomagają dopasować ofertę kredytową na podstawie zachowań i historii klienta, a Allegro wykorzystuje modele predykcyjne, które klasyfikują użytkowników przez pryzmat przewidywanych działań, nie tylko tego, „kim są” demograficznie.

Jakie narzędzia mogę wykorzystać do automatycznego tworzenia ofert?

W praktyce najczęściej łączę:

  • system CRM (źródło danych o kliencie),
  • ERP lub system magazynowy (produkty, stany, ceny),
  • modele AI typu ChatGPT / GPT‑4 (generowanie treści),
  • platformy sprzedażowe (xSale, Apilo, Salesbook) jako „szkielet” procesu,
  • narzędzia automatyzacji (Zapier, Make) do spięcia tego bez kodu.

W małych firmach startuję czasem od czegoś prostszego: arkusza w Google Sheets, prostego CRM‑u i ChatGPT z dobrze napisanym promptem. Już to potrafi zamiast chaotycznych Wordów generować spójne, powtarzalne oferty.

Czy do automatycznego generowania ofert muszę mieć pełne dane produktowe?

Im pełniejsze i lepiej uporządkowane dane produktu, tym lepsza jakość oferty – to fakt. Ale nie jest tak, że bez perfekcyjnego katalogu AI nic nie zrobi. Przy minimum: nazwa, krótki opis, cena, dostępność, system jest w stanie wygenerować sensowną treść. Resztę uzupełnia z wzorców i szablonów.

W małych sklepach często zaczynamy od „porządkowania świata”: standaryzacji nazw, dopisania brakujących parametrów do topowych produktów. Już to robi ogromną różnicę. Potem dokładamy bardziej zaawansowaną personalizację.

Na koniec jedna obserwacja z wielu wdrożeń: firmy, które dziś inwestują w automatyczne, spersonalizowane oferty z AI, budują sobie przewagę nie tylko na poziomie „ładniejszych PDF‑ów”. Przygotowują się na świat, w którym po obu stronach stołu – sprzedającego i kupującego – będą siedzieć nie tylko ludzie, ale też ich agenci AI.

I w takim świecie wygrywa nie ten, kto ma najgłośniejszą reklamę, tylko ten, kto ma najlepiej ułożoną, zautomatyzowaną personalizację. Ja zajmuję się dokładnie tym: projektuję ekosystemy, które tę personalizację robią za ciebie, a tobie zostawiają to, w czym jesteś niezastąpiona/zastąpiony – relacje, strategię, decyzje.