Personalizacja na sterydach: rekomendacje AI w iPresso

Większość systemów personalizacyjnych to proste maszyny losujące z doklejonym znaczkiem AI.

Wstawienie imienia do maila to nie personalizacja. Wyświetlenie klientowi ostatnio oglądanego produktu to nie personalizacja. To po prostu pamięć operacyjna, która nic nie wnosi do doświadczenia klienta.

Prawdziwa zmiana dzieje się kiedy systemy automatyzacji marketingu integrują się z maszynkami rekomendacji AI, np. Vertex od Google.

To nie jest kolejna nakładka, tylko zmiana silnika. Przejście z trybu pamiętam co kliknąłeś do trybu wiem co zrobisz za chwilę.

Jeśli śledzisz to co AI robi ze swoimi modelami i jak zmieniają się wyszukiwarki to widzisz wspólny mianownik.

Dokładnie to samo może zadziać się w Twoim e-commerce jeśli zaprzęgniesz do pracy modele AI.

Dlaczego e-commerce musi zacząć działać jak Google Discover?

Zastanów się, dlaczego ludzie spędzają godziny w feedzie Discover albo na TikToku.

Raczej niczego tam nie szukają – tylko dostają.

System wie lepiej co ich zainteresuje.

E-commerce latami był biblioteką; użytkownik musiał wiedzieć czego szuka, żeby to znaleźć.

Z rekomendacjami opartymi na AI, Twój sklep stanie się feedem.

Zmiana wagi sygnałów: Koniec ery samego CTR

W starych systemach rekomendacji liczył się tylko klik.

Jeśli coś się dobrze klikało, system wyświetlał to wszystkim.

Efekt? Promowanie clickbaitowych produktów, które generowały zwroty albo frustrację.

W modelu, który iPresso wdraża dzięki Vertex AI, waga sygnałów jest rozłożona zupełnie inaczej.

Liczy się satysfakcja po kliknięciu.

Jeśli użytkownik kliknie w polecany produkt, spędzi na stronie 3 minuty, przeczyta specyfikację i doda go do koszyka – model dostaje sygnał To było to.

Jeśli wejdzie i wyjdzie po 2 sekundach – model dostaje informację Pomyliłem się, to był pusty klik.

Algorytm uczy się nie tego, jak przyciągnąć wzrok, ale jak zaspokoić potrzebę.

Stabilność tematyczna – klucz do zaufania

Google mocno premiuje tzw. Topical Authority. Jeśli Twoja strona jest o wszystkim, to jest o niczym.

W rekomendacjach produktowych działa to identycznie.

AI uczy się specjalizacji użytkownika w danej sesji.

Jeżeli ktoś przyszedł po buty trekkingowe, system nie będzie nagle proponował garnituru – nawet jeśli jest na niego promocja.

System dba o to, by nie wybić klienta z „flow”.

Statystyki

Zanim wejdziemy w detale techniczne, zobacz, co mówią analizy z ostatnich kilku miesięcy.

• 71% konsumentów oczekuje spersonalizowanej interakcji, ale co ważniejsze – 75% deklaruje natychmiastowe przejście do konkurencji jeśli doświadczenie nie jest dopasowane do ich potrzeb (McKinsey – Growth, Marketing & Sales Insights 2026).
• Personalizacja napędzana przez AI generuje od 10% do 15% wzrostu przychodów (u liderów rynku nawet 25%). Rekomendacje produktowe odpowiadają już za 31% całkowitego obrotu w sesjach, w których klient z nich skorzystał (Involve.me, Marketing Personalization Statistics 2026).

Modele rekomendacji

W iPresso masz dostęp do konkretnych strategii, które Vertex AI optymalizuje w czasie rzeczywistym.

1. Recommended for You

To jest Twój odpowiednik algorytmu z TikToka.

Model analizuje całą historię użytkownika w CDP.

Wiedząc, że klient trzy miesiące temu kupił aparat, miesiąc temu szukał obiektywu, a wczoraj czytał poradnik o fotografii nocnej – system wyświetli mu statyw.

Nie dlatego, że masz go w promocji. Dlatego, że to logiczny następny krok w jego pasji.

2. Others You May Like

Ten model skupia się na „tu i teraz”.

Jeśli użytkownik wszedł na stronę i zaczął przeglądać białe koszule slim-fit, system dostosowuje ramkę.

Nawet jeśli ten użytkownik zwykle kupuje t-shirty.

Model rozumie, że w tej konkretnej sesji intencja jest inna. Przewiduje następny krok w ramach bieżącego kontekstu.

3. Frequently Bought Together

AI analizuje miliony koszyków i znajduje korelacje.

Może się okazać, że ludzie kupujący konkretny model słuchawek, niemal zawsze dokupują też określone etui, które nie jest w tej samej kategorii.

System sam to wyłapie i zacznie promować ten zestaw.

4. Recently Viewed

Proste wyświetlenie ostatnio oglądanych produktów to nuda.

Vertex AI w iPresso sortuje te produkty pod kątem prawdopodobieństwa powrotu.

Jeśli klient oglądał 5 par butów, ale przy jednej spędził 2 minuty i dwa razy wracał do tabeli rozmiarów – to właśnie te buty będą na pierwszym miejscu w ramce.

Podsumowanie

Era „lania wody” w marketingu się skończyła, bo AI (zarówno po stronie Google, jak i po stronie użytkownika) coraz szybciej wyłapuje brak wartości.

Jeśli Twój sklep nadal działa na zasadzie „pokażmy mu cokolwiek, może kupi”, to tracisz pieniądze na każdej sesji.

Wdrożenie rekomendacji Vertex AI w iPresso to nie jest projekt na dwa lata.

To jest decyzja o tym, czy chcesz dalej ręcznie sterować ruchem, czy wolisz postawić na silnik, który uczy się szybciej niż jakikolwiek zespół marketerów.

Technologia jest już tu. Dane są u Ciebie.

Wystarczy je połączyć.

Jeśli chcesz porozmawiać o tym, jak konkretnie podpiąć Twoje eventy pod Vertex AI i które modele odpalić na start – daj znać. 

FAQ

Co to jest silnik rekomendacji oparty na Vertex AI?

Silnik rekomendacji oparty na Vertex AI to zaawansowany system uczenia maszynowego (Machine Learning), który analizuje dane behawioralne użytkowników i metadane produktów w celu przewidywania ich przyszłych intencji zakupowych. W przeciwieństwie do prostych systemów regułowych, modele te wykorzystują sieci neuronowe do rankowania produktów w czasie rzeczywistym, dopasowując ofertę do indywidualnego profilu klienta (personalizacja 1:1).

Jak iPresso integruje się z Google Cloud Vertex AI?

iPresso integruje się z Vertex AI poprzez bezpośredni transfer zdarzeń behawioralnych z Customer Data Platform (CDP). Dane o interakcjach użytkowników są przesyłane do modeli Google Cloud, gdzie są przetwarzane przez algorytmy rankingowe. Wyniki (rekomendacje) są zwracane do iPresso i wyświetlane użytkownikowi w postaci ramek rekomendacji na stronie www, w aplikacjach mobilnych lub w wiadomościach e-mail w modelu Open-Time.

Jakie są korzyści z używania AI w personalizacji e-commerce?

Główne korzyści to wzrost współczynnika konwersji (CR), zwiększenie średniej wartości zamówienia (AOV) oraz poprawa retencji klientów (LTV). Dzięki lepszemu dopasowaniu produktów, użytkownicy spędzają więcej czasu na stronie (Dwell Time) i rzadziej porzucają koszyki. AI pozwala również na automatyzację procesów, które wcześniej wymagały ręcznego ustawiania reguł przez marketerów.

Czym jest “satysfakcja po kliknięciu” w modelach rekomendacyjnych?

Satysfakcja po kliknięciu to metryka jakościowa stosowana przez zaawansowane modele AI, która ocenia realną wartość rekomendacji. Zamiast mierzyć tylko kliknięcia (CTR), system analizuje zachowanie użytkownika po przejściu na stronę produktu – czas trwania sesji, interakcję z opisem oraz finalizację zakupu. Dzięki temu modele promują produkty, które faktycznie odpowiadają potrzebom użytkowników, a nie tylko przyciągają uwagę.