Obohacení e-mailingové komunikace o personalizovaný produkt na míru zákaznickému chování.
Dnes dostanou všichni zákazníci v rámci jedné kampaně úplně stejný e-mail. Chceme to významně zlepšit: každý má dostat právě tu dovolenou, která mu sedí, a text, který mluví jeho jazykem. Zákazníky proto rozdělíme na malé a přesně vymezené mikrosegmenty podle jejich chování a historie a každému nabídneme to, co ho s největší pravděpodobností zajímá: podle principu „next best offer".
Takovou hyperpersonalizaci ručně neuděláme, protože psát originální nabídku a text pro desítky skupin je nad lidské síly. Proto zde nastupuje AI: ke každé nabídce dopíše text na míru a umožní personalizovat e-maily ve velkém. Cílem jsou relevantnější e-maily → vyšší angažovanost → efektivnější emailing → revenue.
Toto celé pojede nad daty, která už v Meiru máme.
Co uvidí například mikrosegment „bonitní rodina, která se zajímá o exotiku":
Systém se automaticky zpřesňuje transakcemi, zákaznickým chováním a dle sezónní nabídky.
| Co | Princip |
|---|---|
| Preference zákazníka segment, oblíbený hotel, oblíbená země, FM/LM sezóna | Mění se s každou další zákazníkovou transakcí nebo webovým chováním |
| Nabídka termíny, ceny, dostupnost, odlety | Nabídka se mění dle aktuální sezóny |
Python scriptem rozpadneme zákazníky do mikrosegmentů na základě podobnosti v transakčním a webovém chování a demografii. Každý (mikro)segment má nastavená vlastní komunikační pravidla (prodejní argumentace, styl…) a napočítanou „next best offer" dle aktuální sezóny.
Dle komunikačních pravidel segmentu a atributů napočítaného zájezdu necháme AI vygenerovat texty typu „tady se vám bude líbit, protože…" nebo „tento hotel je oblíbený, protože…", přičemž styl vždy odpovídá dané skupině zákazníků. AI pracuje pouze s atributy konkrétní nabídky — tím zabráníme halucinaci a udržíme kreativitu AI na uzdě.
Napočítané doporučené nabídky a jejich personalizované texty pošleme zpět k zákazníkům do CDP. Rekomendace se obnovuje na denní bázi, abychom pracovali vždy s nejčerstvějšími daty, obsazeností a cenami.
Na rozesílce kampaní se nic nemění; vyplnění personalizované nabídky ale proběhne zcela automaticky. AI vygenerované texty se vždy exportují marketingovým specialistům „bokem", aby finální kontrola zůstala na člověku. I zde lze nasadit AI jako korektora a brand-communication watchdoga, který zkontroluje generovanou kreativu.
Nejprve postavíme a spustíme AI projekt pro jeden brand (Fischer). Po odladění, vyhodnocení a optimalizaci celé překlopíme na Exim a můžeme začít rolovat na další trhy.
| Fáze / položka | Hodiny | Cena |
|---|---|---|
| 1 · Discovery & audit — vymyšlení datové architektury, popis projektu, validace s klientem | 8 | 14 400 Kč |
| 2 · Build — tvorba rekomendační pipeline | 62 | 111 600 Kč |
| ↳ Segmentace, rozřazení zákazníků dle socio/demo/behaviorálních/transakčních dat | 16 | 28 800 Kč |
| ↳ Reko engine + integrace získávání personalizovaných nabídek po API | 18 | 32 400 Kč |
| ↳ Integrace LLM pro AI generování textů | 18 | 32 400 Kč |
| ↳ Zápis rekomendace do CDP | 4 | 7 200 Kč |
| ↳ Nakódování bloku pro vyplnění doporučené nabídky | 6 | 10 800 Kč |
| 3 · Pilot — 1 kampaň + kontrolní skupina + vyhodnocení | 8 | 14 400 Kč |
| 4 · Migrace na Exim — rozjezd druhého brandu na hotové pipeline; po spuštění Fischer na 100 % | 10 | 18 000 Kč |
| Celková implementace | 88 | 158 400 Kč |
Sazba: 1 800 Kč / h.