Wykorzystanie asystenta AI (MAiA) do raportowania w e-commerce

region
Europa
branża
E-commerce
18%
Wzrost open-rate kampanii e-mail
60%
Wzrost liczby obsłużonych kampanii
3x
Wzrost efektywności pracy analityka

Wyzwanie

Sklep online z odzieżą i akcesoriami obsługujący ponad 280 000 aktywnych klientów. Sklep prowadzi komunikację równocześnie przez e-mail, SMS, powiadomienia on-site, feed produktowy i WhatsApp.

Zespół marketingowy to siedem osób, z czego dwie zajmują się analityką kampanii oraz raportowaniem.

Przez ponad dwa lata praca analityków klienta wyglądała identycznie: przed każdym spotkaniem zarządu lub przeglądem kampanii musieli ręcznie zebrać dane z czterech kanałów, przenieść je do arkuszy, wyrównać przedziały czasowe i dopiero wówczas zacząć wyciągać wnioski.

Przy dwóch raportach tygodniowo to 8-10 godzin pracy, która nie tworzyła żadnej wartości, tylko przenosiła dane z jednego miejsca w drugie.

Trzy podstawowe bolączki analityczne klienta:

  • Rozproszone dane między kanałami: wyniki e-mail, SMS i on-site żyły w osobnych widokach, a ich porównanie wymagało eksportu i sklejania w Excelu;
  • Trudności w diagnozowaniu problemów w czasie rzeczywistym: kiedy Open Rate kampanii mailowej nagle spadał, znalezienie przyczyny (segment? temat? godzina wysyłki?) zajmowało kilka godzin;
  • Wąskie gardło przed raportami zarządczymi: jeden analityk spędzał 4-5 godzin na przygotowywaniu materiałów na comiesięczny przegląd, zamiast analizować dane i rekomendować działania.

Działanie

Scenariusz 1: Raport zarządczy - z 4 godzin do 20 minut

MAiA to asystent AI wbudowany bezpośrednio w system iPresso Marketing Automation. Nie wymaga dodatkowej konfiguracji, integracji z zewnętrznymi narzędziami ani eksportu danych. Odpowiada na pytania na podstawie rzeczywistych danych kampanii użytkownika: e-mail, SMS, on-site, in-app, WhatsApp i feedów produktowych.

Asystent AI nie ma dostępu do danych osobowych klientów, a każda jego nowa funkcja pojawia się automatycznie i nie trzeba nic aktualizować.

W praktyce MAiA zmieniła sposób pracy zespołu w dwóch obszarach, które wcześniej generowały największe straty czasu.

Jak to działało przed MAiA

Analityk eksportuje dane z widoków e-mail, SMS i on-site do osobnych plików CSV. Tworzy arkusz zbiorczy w Excelu, ujednolica daty i metryki. Ręcznie opisuje trendy i przygotowuje slajdy do prezentacji. Łączny czas: 4–5 godzin na jeden raport.

Jak to działa z MAiA

Analityk zadaje MAiA pytanie w języku naturalnym, np. „Podsumuj wyniki wszystkich kampanii z ostatnich 30 dni - e-mail, SMS i on-site. Które kanały osiągnęły lepsze wyniki niż miesiąc temu i dlaczego?”. MAiA w kilka sekund zwraca zestawienie wyników omnichannel, wskazuje odstępstwa od trendu i proponuje hipotezy wyjaśniające zmiany. Analityk weryfikuje wnioski, uzupełnia kontekstem biznesowym i eksportuje gotowe materiały. Łączny czas: 15–25 minut na kompletny raport zarządczy.

Scenariusz 2: Diagnoza spadku Open Rate

Zespół marketingu zauważył, że Open Rate głównej kampanii mailowej dla segmentu „klienci premium” spadł o 9% w stosunku do poprzednich trzech tygodni. Wcześniej taka diagnoza zajęłaby kilka godzin ręcznego przeszukiwania raportów.

Analityk zapytał MAiA: „Kampania ID: 2247 notuje spadek OR o ok. 9 %. Jakie zmiany zaszły w tym segmencie w ostatnich 3 tygodniach po stronie treści, czasu wysyłki, częstotliwości lub zbieżnych kampanii SMS?”

MAiA wskazała dwie zbieżne zmiany: częstotliwość wysyłek do tego segmentu wzrosła w tym samym okresie o 40% (ze względu na kampanię SMS z promocją sezonową), a temat wiadomości przestał różnić się od szablonu używanego w poprzednich trzech kampaniach. Na tej podstawie team marketingowy w ciągu jednego dnia przetestował nowy temat i zredukował liczbę wysyłek do segmentu, a OR wrócił do normy w ciągu 10 dni.

Efekty

  • Skrócenie czasu pracy: Czas przygotowania raportu zarządczego skrócił się z 4-5 godzin do 20 minut.
  • Wzrost efektywności komunikacji: Dzięki szybkiej diagnozie i zmianie strategii opartej na danych, wskaźnik Open Rate kampanii e-mail wzrósł o 18% w ciągu 6 tygodni.
  • Wyższa wydajność zespołu: Efektywność pracy analityka wzrosła ok. 3-krotnie. Jeden pracownik jest teraz w stanie obsłużyć o 60% więcej aktywnych kampanii niż przed wdrożeniem asystenta AI.
  • Zmiana charakteru pracy: Zespół przestał tracić czas na manualne zbieranie danych, dzięki czemu poniedziałki w firmie zaczynają się od wdrażania wniosków i strategii, a nie od eksportowania plików.
Sprawdź iPresso E-commerce

Masz podobny przypadek?

Razem stworzymy rozwiązanie dopasowane do Twojej firmy
Skontaktuj się z nami