Najważniejszym trendem w e-handlu staje się hiperpersonalizacja w czasie rzeczywistym, radykalnie zmieniając sposób, w jaki klienci odbierają ofertę, a sklepy zarządzają procesem sprzedaży. Dzięki zaawansowanym modelom predykcyjnym i generatywnym AI każdy użytkownik może otrzymać dynamicznie dopasowane treści – od cen, przez wygląd strony, po rekomendacje produktowe – tworzone na podstawie jego aktualnych zachowań, preferencji oraz przewidywanych intencji zakupowych.
Kluczowym elementem tej transformacji są zmienne ceny zależne od zachowań użytkownika. Systemy analizują historię wizyt, wrażliwość na rabaty, częstotliwość zakupów czy porzucone koszyki. Na tej podstawie mogą proponować optymalne rabaty: obniżać cenę klientowi skłonnemu do rezygnacji lub utrzymać wyższą dla osoby, która zwykle kupuje szybko i bez dużej negocjacji cenowej. Wbrew pozorom celem nie jest to manipulacja, ale inteligentne gospodarowanie marżą, choć z pewnością będą pojawiały się wątpliwości związane z etyką biznesu, a być może również i prawne.
Drugim filarem hiperpersonalizacji są strony landing page generowane na żywo, na podstawie aktualnego kontekstu wizyty. Strona może automatycznie zmieniać układ, podmieniać zdjęcia, wyróżniać wybrane kategorie czy dopasowywać nagłówki. Dwóch użytkowników wchodzących na ten sam adres URL (np. strony konkretnego produktu) może zobaczyć zupełnie inne wersje sklepu – każdą zaprojektowaną tak, by zwiększyć szansę zakupu.
Trzecim obszarem są rekomendacje oparte na intencjach, a nie na szerokiej segmentacji demograficznej, jak to jest robione obecnie. Nowoczesne algorytmy analizują mikrozachowania, sposób przewijania strony, historię wcześniejszych zakupów oraz produkty oglądane dosłownie sekundę wcześniej. Dzięki temu są w stanie rozpoznać faktyczną intencję – jak „szuka prezentu dla dziecka” – zamiast zakładać ją na podstawie ogólnych cech użytkownika. To umożliwia precyzyjniejsze sugerowanie produktów i zwiększa prawdopodobieństwo konwersji.
Można zatem stwierdzić, iż sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem procesu zakupowego podczas Black Friday. Konsumenci coraz częściej korzystają z narzędzi AI, które pomagają porównywać ceny, analizować opinie i szybciej znajdować najbardziej atrakcyjne okazje. Szacuje się, że w 2025 roku ponad połowa kupujących będzie wspierać swoje decyzje zakupowe rozwiązaniami opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak chatboty, rekomendatory czy porównywarki cen. To z kolei stawia wysokie wymagania przed sprzedawcami – ich systemy muszą działać bezbłędnie, a mechanizmy personalizacji, automatyzacji kampanii i obsługi klienta powinny sprostać rekordowemu obciążeniu.
Równocześnie rośnie dominacja zakupów mobilnych. Już ponad 50% transakcji podczas Black Friday odbywa się na smartfonach, co oznacza, że brak odpowiedniej optymalizacji mobilnej może kosztować firmę utratę możliwości sprzedażowych. Jednocześnie klienci oczekują elastycznych modeli odbioru, dlatego popularność zdobywają rozwiązania hybrydowe, takie jak BOPIS (kup online, odbierz w sklepie). Strategie wielokanałowe stają się koniecznością – marki łączą sklepy internetowe, fizyczne punkty sprzedaży i działania w mediach społecznościowych, aby zwiększać konwersję i utrzymać spójność doświadczenia.
Media społecznościowe odgrywają coraz większą rolę w napędzaniu sprzedaży. TikTok, Instagram czy YouTube Live często są pierwszym miejscem, gdzie klienci natrafiają na produkt, a zakupy poprzez live shopping i influencerów odpowiadają już za około 20% zakupów impulsywnych.
Autor: dr Mariusz Woźniakowski
Redakcja: Wydział Zarządzania UŁ
