Lojalność klientów coraz rzadziej wynika z pojedynczych działań marketingowych. Dziś buduje się ją w oparciu o dane, sposób ich wykorzystania oraz realne doświadczenie klienta w kontakcie z marką. To sprawia, że organizacje muszą na nowo zdefiniować, które informacje mają rzeczywistą wartość, jaką rolę powinna odgrywać sztuczna inteligencja oraz gdzie przebiega granica między automatyzacją a udziałem człowieka.
W rozmowie z ekspertami Katarzyna Klimkiewicz, Dyrektor Zarządzający brave conferences, przygląda się temu, jakie dane faktycznie wspierają decyzje biznesowe, gdzie AI realnie poprawia doświadczenie klienta, a gdzie wciąż pozostaje wyzwaniem, oraz jak projektować personalizację, która buduje relację zamiast dystansu.
Jakie dane klientów są dziś naprawdę kluczowe do budowania lojalności, a które są zbierane „na zapas” bez realnej wartości biznesowej?
Aleksandra Wróblewska, Area Digital Loyalty Manager (British American Tobacco Polska): To zależy od branży i celu biznesowego — bo inaczej rozumiemy lojalność w subskrypcji, inaczej w retailu, a jeszcze inaczej w kategoriach produktów codziennego wyboru. Można jednak wskazać kilka uniwersalnych zasad, które sprawdzają się niezależnie od kontekstu.
Przede wszystkim — dane behawioralne. Czyli to, co klient naprawdę robi: jak kupuje, jak korzysta, jak reaguje. To jest zawsze najbardziej wartościowe, bo pokazuje faktyczne potrzeby, a nie deklaracje. Druga rzecz to preferencje, ale nie z ankiet, tylko wynikające z wyborów. To one pozwalają robić personalizację, która ma sens. Trzecia — timing. Bardzo często nie chodzi o to, co oferujemy, tylko kiedy. Trafienie w moment decyzji robi ogromną różnicę. No i doświadczenie — wszystkie sygnały związane z obsługą, satysfakcją czy problemami. Tu lojalność bardzo łatwo można zbudować… albo stracić.
A jeśli chodzi o dane „na zapas” — to z mojego doświadczenia najmniej wnoszą nadmiarowe dane demograficzne i deklaracje z ankiet, które nie przekładają się na realne zachowania. I w sumie najprostsza zasada jest taka: jeśli nie jesteśmy w stanie czegoś wykorzystać w praktyce, to prawdopodobnie nie powinniśmy tego zbierać. Ostatecznie każdy obszar danych powinien przejść prosty test: czy na jego podstawie możemy podjąć konkretną decyzję lub działanie wobec klienta. Jeśli nie — to najprawdopodobniej nie buduje on lojalności, tylko złożoność.
Katarzyna Feret, Head of digital transformation and Customer loyalty (Pepco): Dziś kluczowe są dane, które pozwalają zrozumieć intencję klienta, a nie tylko go opisać. Czyli przede wszystkim zachowania i kontekst: czego szuka, gdzie się zatrzymuje, kiedy wraca, jak reaguje na komunikację. To są dane, które pozwalają podejmować decyzje – nie tylko marketingowe, ale operacyjne i handlowe.
W wielu organizacjach wciąż zbiera się ogromne ilości danych „na zapas”. Formularze, demografia, pola, które dobrze wyglądają w systemach, ale nie są wykorzystywane w codziennych decyzjach.
Dlatego fundamentem lojalności nie jest ilość danych, tylko ich jakość i to, czy są dobrze zintegrowane. Personalizacja nie jest funkcją marketingu, to jest sposób, w jaki organizacja podejmuje decyzje o kliencie.
W jakich obszarach AI realnie poprawia doświadczenie klienta, a gdzie jest bardziej obietnicą niż praktyką?
Aleksandra Wróblewska: Myślę, że dziś AI już całkiem dobrze dowozi wartość tam, gdzie chodzi o szybkie decyzje oparte na danych. W programach lojalnościowych widać to przede wszystkim w personalizacji – klient faktycznie dostaje bardziej dopasowane oferty i komunikację, a nie masowe kampanie. Do tego dochodzi przewidywanie odejść klientów, gdzie AI pozwala zareagować wcześniej, zanim klient realnie zrezygnuje z programu. No i obsługa – chatboty czy asystenci w aplikacjach mocno skracają czas załatwiania prostych spraw typu punkty, status nagród czy reklamacje.
Z drugiej strony są też obszary, gdzie AI nadal bardziej „obiecuje” niż realnie działa. Jednym z nich jest hiper-personalizacja. W praktyce wiele firm nadal operuje na dość prostych segmentach, bo brakuje jakości danych i pełnej integracji systemów.
Podobnie ze zrozumieniem emocji klienta. Deklaracje o „rozumieniu emocji klienta” przez AI (np. analiza sentymentu, tone of voice) są często przeszacowane. Systemy potrafią rozpoznać sygnały językowe, ale nie przekłada się to jeszcze wiarygodnie na decyzje biznesowe bez błędów interpretacyjnych.
Trzeci obszar, to integracja omnichannel. Choć AI pomaga łączyć kanały, rzeczywistość jest taka, że dane wciąż są silosowane. Pełne, płynne doświadczenie klienta między online, offline i aplikacjami mobilnymi to nadal bardziej aspiracja niż standard.
Czyli podsumowując: AI działa już bardzo dobrze tam, gdzie jest blisko transakcji i danych operacyjnych, a bardziej pozostaje obietnicą tam, gdzie potrzebna jest pełna integracja danych i rzeczywiście spójne doświadczenie.
Maciej Buba, Chief Technology Officer, Rex Concepts (Burger King, Popeyes): W mojej ocenie AI najlepiej działa w tle, pomagając w analizowaniu profilu klienta, dobierając dla niego dedykowane oferty i zbliżając jego doświadczenie do wyobrażenia klienta na temat tego, jakie ono powinno być. „Niewidzialna ręka” AI może być wielką pomocą w profilowaniu klienta i pracy na danych, niż w jawnej komunikacji, szczególnie jeśli odbywa się ona poza kanałami, które są natywnie oparte o AI – np. aplikacje LLM, które niedługo zaczną się integrować z programami lojalnościowymi oraz e-commerce firm z czystej konieczności monetyzacji.
Jak projektować personalizację opartą na AI, aby była pomocna i budowała relację, a nie poczucie inwigilacji?
Katarzyna Feret: Dla mnie to jest bardzo cienka granica. Klient ma czuć, że marka mu pomaga, a nie że go obserwuje. Dobrze zaprojektowana personalizacja trafia w odpowiedni moment i wykorzystuje tylko tyle informacji, ile naprawdę ma sens. To jest w dużej mierze kwestia dojrzałości organizacji i umiejętności powiedzenia „nie” nadmiarowi danych i „tak” prostszym, bardziej trafnym decyzjom.
Często to są bardzo subtelne rzeczy. Ten sam mechanizm może być odebrany jako wygoda albo jako coś nachalnego. Na przykład rekomendacja oparta na ostatnich zachowaniach jest naturalna. Ale jeśli komunikat jest zbyt „wszechwiedzący”, pojawia się opór. Ludzie bardzo rzadko oceniają personalizację wyłącznie racjonalnie. To jest przede wszystkim reakcja emocjonalna. Jeśli komunikat trafia w dobry moment i realnie ułatwia życie, jest odbierany jako coś pomocnego. Jeśli przekracza pewną granicę, pojawia się dystans.
Dlatego w praktyce wygrywają te organizacje, które traktują personalizację nie jako funkcję komunikacji, tylko jako element projektowania doświadczenia klienta. To nie jest pytanie „ile wiemy o kliencie”, tylko „jakie decyzje podejmujemy w jego imieniu i czy one mają sens”.
Gdzie powinna kończyć się automatyzacja, a zaczyna rola człowieka w zarządzaniu relacją i lojalnością klienta?
Katarzyna Feret: Automatyzacja powinna przejmować to, co powtarzalne i przewidywalne, czyli analizę danych, dobór oferty, timing komunikacji. Dzięki temu organizacja może działać szybciej, bardziej precyzyjnie i w większej skali.
Relacja zawsze buduje się w momentach, które są mniej przewidywalne. Tam rola człowieka pozostaje kluczowa. Szczególnie w retailu fizycznym. Z perspektywy transformacji chodzi o to, żeby połączyć te dwa światy w spójny model. Technologia daje kontekst, człowiek nadaje temu znaczenie. Bardzo wierzę w model, w którym pracownik sklepu jest realnie wspierany przez dane. Rozumie historię klienta, jego potrzeby, intencje. Dzięki temu może szybciej przejść do rozmowy, która ma wartość.
Wyobraź sobie sytuację, w której sprzedawca nie zaczyna od „w czym mogę pomóc”, tylko od realnego zrozumienia kontekstu. To jest zupełnie inny poziom doświadczenia i coś, czego nie da się osiągnąć wyłącznie technologią. W praktyce najlepsze organizacje będą te, które potrafią zbudować model operacyjny, w którym technologia i ludzie działają razem, a nie obok siebie. W przyszłości przewaga nie będzie wynikała z tego, kto ma lepsze narzędzia, tylko kto podejmuje lepsze decyzje wobec klienta – szybciej i bardziej spójnie.
Maciej Buba: W mojej ocenie coraz bardziej zbliżamy się do świata, w którym kontakt z człowiekiem będzie usługą premium w obszarze obsługi klienta. Tutaj konieczne jest dobre wyczucie i analiza sentymentu, aby we właściwym czasie wykryć zmianę w emocjach klienta i umiejętnie pokierować jego dalszą ścieżką. Gdy bot staje się irytujący, wygrają ci, którzy będą w stanie wychwycić tę zmianę i połączyć klienta z asystentem, zamiast kazać mu kilkukrotnie pisać lub wykrzykiwać prośbę o połączenie z realną osobą.
Do rozmowy o nich wrócimy podczas VI Forum Loyalty Planet360° (20–21 maja 2026, Warszawa).
Sprawdź program wydarzenia:
Dzień 1: loyalty-planet.com/program-1-dzien/
Dzień 2: loyalty-planet.com/program-2-dzien/
Materiał powstał w ramach współpracy Patronackiej nad VI Forum Loyalty Planet360°.
