Rozwój technologii analitycznych, uczenia maszynowego oraz przetwarzania danych w czasie rzeczywistym umożliwia firmom budowanie spersonalizowanych doświadczeń na niespotykaną dotąd skalę. Personalizacja produktów i usług – jeszcze niedawno uznawana za wartość dodaną – dziś staje się fundamentem strategii biznesowych, pozwalając zwiększać satysfakcję użytkowników, optymalizować procesy sprzedażowe i budować trwałe relacje z klientami. W tym kontekście rola sztucznej inteligencji nie ogranicza się już do wsparcia operacyjnego, lecz staje się strategicznym narzędziem ukierunkowanym na rozwój, innowację i maksymalizację wartości biznesowej.
Definicja personalizacji w kontekście AI
Konsument jest w obecnych czasach dosłownie „zalewany” ogromem ofert produktów i usług dowolnego rodzaju. Chociaż stają się one coraz bardziej dostępne, także finansowo, nie zawsze cieszą się zainteresowaniem klienta. Dlaczego? Ponieważ konsument jest w tym wszystkim znacznie bardziej świadomy i… wybredny – ale w dobrym tego słowa znaczeniu.
Klienci oczekują czegoś więcej, do tego przeznaczonego tylko dla nich. Proces personalizacji produktów czy usług pozwala na ich dostosowanie do indywidualnych potrzeb, oczekiwań i preferencji konsumenta.
W tradycyjnej formie personalizację przeprowadza się na bazie analizy ogromu danych odnoszących się do zachowań konsumenckich, historii zakupów wybranej grupy odbiorców czy wyrażonych przez klientów opinii w ankietach różnego typu. Zestawianie zebranych informacji jest czaso- i pracochłonne, do tego wymagać może zaangażowania sporej grupy specjalistów zawodowo zajmujących się analizą danych.
Właśnie w tym miejscu docenić należy rolę sztucznej inteligencji w personalizacji produktów i usług. Algorytmy AI są w stanie, w bardzo krótkim czasie, zrobić dokładnie to samo, a nawet więcej. Zbierając dane, sztuczna inteligencja od razu odpowiednio je segreguje i poddaje analizie. Zbierając dane, sztuczna inteligencja od razu odpowiednio je segreguje i poddaje analizie – co znajduje swoje odzwierciedlenie w praktycznych wdrożeniach realizowanych m.in. przez firmę ANEGIS (https://www.anegis.com/pl/rozwiazania-it/sztuczna-inteligencja-ai), która rozwija i implementuje systemy oparte na AI w celu usprawniania procesów biznesowych oraz personalizacji interakcji z klientami.
W przypadku zintegrowania rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji z wykorzystywaną w organizacji platformą obsługi klientów (system CRM), możliwe jest bieżące zbieranie danych i ich przetwarzanie właściwie bez przerwy – w dodatku całkowicie w zautomatyzowanej formie.
Korzyści z wykorzystania AI w personalizacji usług
Wykorzystanie AI w personalizacji usług czy produktów przynosi znaczące korzyści. Zgodnie z raportem Intelligent retail. A blueprint for creating value through AI-driven transformation [1] opracowanym przez KPMG, wdrożenie mechanizmu personalizacji opartej o sztuczną inteligencję może zapewnić wzrost współczynników konwersji nawet o 30%.
Jeszcze do niedawna większość strategii marketingowych opierała się na segmentacji klientów według kilku podstawowych parametrów: demografii, lokalizacji czy historii zakupów. SI pozwala jednak wyjść daleko poza takie ramy – analizuje setki czynników jednocześnie, budując dynamiczne, zmienne w czasie profile użytkowników.
Hiperpersonalizacja możliwa dzięki SI obejmuje m.in.:
- przewidywanie potrzeb klientów, zanim je wyrażą,
- rekomendacje w czasie rzeczywistym,
- dynamiczne dopasowywanie treści, cen i komunikatów,
- optymalizację całej ścieżki zakupowej, a nie jedynie pojedynczego punktu styku.
Technologie AI wspierające personalizację
AI stosowana w personalizacji produktów i usług może wykorzystywać szereg nowoczesnych rozwiązań technologicznych, wspierających jej efektywność. Wśród nich należy wymienić, przede wszystkim:
- technologię Machine Learning (uczenie maszynowe) – stosowaną automatycznie przez algorytmy sztucznej inteligencji, zdobywające „nową wiedzę” na podstawie pozyskiwanych danych; poprzez analizowanie informacji i zachodzących w nich zmian, AI może uczyć się wykrywania nowych trendów i budowanych na ich podstawie wzorców, by proponować konsumentom jeszcze lepiej dopasowane do ich oczekiwań rozwiązania ofertowe,
- technologię Deep Learning (uczenie głębokie) – będącą podkategorią uczenia maszynowego, przypominającą do pewnego stopnia proces budowania sieci neuronowej w ludzkim mózgu; w tym przypadku budowane są znacznie bardziej złożone algorytmy, by skutecznie definiować wzorce nieustrukturyzowane, mniej typowe i oparte na większej ilości informacji, co pozwala AI na tworzenie rozwiązań dla bardziej skomplikowanych problemów, z którymi do tej pory nie miała styczności,
- technologię NLP (natural language processing) – przetwarzanie języka naturalnego umożliwia AI rozpoznawać ludzką mowę i aktywnie, a co najważniejsze logicznie na nią odpowiadać; pozwala to, na przykład, generować w sposób automatyczny odpowiedzi na e-maile klientów czy też prowadzenie bardziej złożonych konwersacji przez chatboty.
Sztuczna inteligencja, wykorzystywana w odpowiedni sposób, może okazać się niezwykle przydatnym narzędziem wspierającym działania sprzedażowe. Stanowi doskonałe wsparcie procesów związanych z personalizacją usług i produktów, zapewniając szybsze i efektywniejsze docieranie do potrzeb konsumenta.
[1] https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/pl/pdf/2025/04/pl-inteligentne-rozwiazania-w-handlu-detalicznym.pdf [dostęp: 28 października 2025 r.]
Źródło: Artykuł sponsorowany Anegis
