85% kupujących prowadzi badania z użyciem AI. Sklep nadal wygrywa.
Pexels / Nothing Ahead

85% kupujących prowadzi badania z użyciem AI. Sklep nadal wygrywa.

Czytaj dalej
FILTRUJ TREŚCI
Tematyka:
Formaty:

Różnorodność twórców bije zasięg jednego influencera.

TikTok What's Next 2025 dokumentuje strukturalny argument przeciwko modelowi jednego makroinfluencera: 2/3 użytkowników preferuje marki współpracujące z różnorodnymi twórcami, a algorytm For You Page nagradza zaangażowanie niszowe, nie łączny zasięg. Mechanizm zbiorowej rekomendacji obejmuje trzy warstwy: dywersyfikację twórców (Western Union: 70% niższy CPI, 2,9x CVR), odkrycie wspólnotowe (81% odkrywa nowe tematy na platformie) i pętlę informacji zwrotnej produktowej (68% oczekuje, że marki słuchają komentarzy). Creative Catalysts uzupełnia obraz: użytkownicy TikTok są 1,4x bardziej entuzjastycznie nastawieni do GenAI w reklamach niż użytkownicy innych platform, a AI-generowane warianty kreacji (Meoky: 1,8x zakupy, +13% ROAS) umożliwiają skalowanie strategii wielotwórczej bez proporcjonalnego wzrostu budżetu produkcyjnego.

7 min.
Czytaj dalej
Pexels / Sukrit Lamthong

Dane, nie AI, blokują personalizację w ecommerce.

Salesforce dokumentuje paradoks masowej adopcji AI: trzy czwarte organizacji marketingowych korzysta z co najmniej jednej formy AI, lecz połowa marketerów przyznaje, że ich zespoły regularnie prowadzą generyczne kampanie. Przyczyną jest nie brak narzędzi, lecz fragmentacja danych. Silosy między kanałami to bariera numer jeden dla personalizacji opartej na AI, a 63% marketerów ma trudności z wyciąganiem insightów z nieustrukturyzowanych danych. Na horyzoncie pojawia się agentyczna AI, którą dziś wdraża 13% organizacji, ale planuje 59% w ciągu dwóch lat. Bez zunifikowanych danych e-commerce wejdzie w erę agentów nieprzygotowane. Wysokowydajne organizacje marketingowe są 1,9 razy bardziej skłonne posiadać agentów AI i osiągają satysfakcję z działań międzykanałowych na poziomie 87%, wobec 50% u organizacji o niskiej wydajności.

6 min.
Czytaj dalej
Pexels / Jimmy Chan

MMM, AI i dane nie wystarczą. Mierzenie to problem zarządu.

BCG i Google przebadali 3 140 specjalistów ds. analityki marketingowej i dokumentują paradoks: ponad 70% marketerów używa już AI w pomiarze, lecz co trzeci nadal nie potrafi ocenić skuteczności mediów wielokanałowo. Liderzy pomiaru, stanowiący zaledwie 19% próby, osiągają 1,7 razy wyższy wzrost przychodów niż reszta rynku, a ich przewaga nie pochodzi z lepszych narzędzi, lecz z architektury organizacyjnej: wspólnej waluty KPI z finansami, miesięcznych przeglądów MMM na poziomie zarządu i międzyfunkcyjnych agend uczenia się. BCG identyfikuje kluczową proporcję: 30% batalii o skuteczny pomiar to dobór KPI i technologii, 70% to wdrożenie właściwych ludzi i procesów. Dla e-commerce oznacza to, że każda inwestycja w model marketing mix bez wbudowania go w rytm decyzji CFO kupuje precyzję bez wpływu na alokację budżetu.

6 min.
Czytaj dalej
Pexels / Katrin Bolovtsova

Zarząd decyduje o ROI z AI bardziej niż technologia.

Google Cloud przebadał 3 466 decydentów korporacyjnych i dokumentuje paradoks kumulacji: 74% organizacji widzi ROI z generatywnej AI w pierwszym roku, bez zmiany rok do roku. Ale ta stabilność maskuje rosnącą asymetrię. Pionierzy mają 82% z dziesięcioma lub więcej agentami w produkcji wobec 39% ogółem i alokują 39% budżetu IT na AI wobec 26% dla reszty rynku. Zmienną, która najsilniej wyjaśnia różnicę między organizacjami kumulującymi ROI a tymi, które tkwią w pilotach, jest wsparcie zarządu: 78% z wsparcia zarządu widzi ROI wobec 72% bez niego. Dla handlu szczególnie istotne: handel detaliczny i CPG notują poprawę doświadczeń klientów na poziomie 68% (vs 57% rok wcześniej), poprawę marketingu 59%, a niezależne badanie IDC potwierdza średnio 1,4 mln dolarów dodatkowych przychodów netto rocznie dla klientów Google Cloud.

6 min.
Czytaj dalej
Pexels / Kyle Miller

Agenci AI rosną. Talent do ich obsługi nie.

Badanie Google Cloud przeprowadzone na grupie 3 466 decydentów biznesowych wskazuje, że 52% firm wdrożyło już agentów AI, a 88% z nich notuje dodatni zwrot z inwestycji. Największym wyzwaniem staje się jednak luka kompetencyjna – czas życia umiejętności technologicznych skrócił się do zaledwie 2 lat. Organizacje muszą pilnie inwestować w edukację pracowników, by efektywnie zarządzać autonomiczną infrastrukturą.

6 min.
Czytaj dalej
Pexels / Sunny Li

Dlaczego sklepy wdrażają AI, ale się nie skalują.

Accenture przebadał 1 998 firm (przychody >1 mld USD, 15 krajów, 9 branż) i zidentyfikował 8% front-runners. W handlu detalicznym ten odsetek wynosi 2%: najniżej ze wszystkich branż. Artykuł analizuje, dlaczego branża detaliczna skaluje AI operacyjne zamiast zakładów strategicznych, jakie trzy zmienne odróżniają front-runners (patronat C-suite, scentralizowany model, dojrzałość danych) oraz jak premia finansowa skalowania (3x ROI, 7 pp przychodów) zmienia rachunek ekonomiczny każdego sklepu.

7 min.
Czytaj dalej
Pexels / Murun. E
Subskrypcja
Link skopiowany do schowka