Proč většina e-shopů neví, jestli e-mailing vydělává

Základní problém podle Víta Kobzy spočívá v tom, že firmy často vůbec nepracují s reálnými obchodními daty. Sledují otevření e-mailů nebo prokliky, ale neřeší, co se děje dál.

Pokud e-shop neposílá do e-mailingového nástroje informace o objednávkách a konverzích, není schopen reálně vyhodnotit přínos kampaní. E-mailing pak působí jen jako podpůrný kanál, přestože může generovat významnou část tržeb.

„Základ je mít napojené konverze a sledovat, jestli zákazníci opravdu nakupují a vrací se,“ vysvětluje Vít Kobza.

Právě opakované nákupy a zlepšující se retence zákazníků jsou klíčovým signálem, že e-mailing funguje správně.

Open rate už nestačí

Velkou chybou je orientace na metriky, které dnes ztrácejí vypovídací hodnotu. Otevření e-mailu nebo míra prokliku mohou být výrazně zkreslené například kvůli e-mailovým proxy službám.

Firmy se tak často rozhodují na základě dat, která neodpovídají realitě. Místo toho je potřeba zaměřit se na metriky, které mají přímý dopad na byznys. Patří sem zejména objednávky, čas strávený na webu po prokliku nebo dokončení konkrétních akcí, například odeslání formuláře.

Důležité je také propojovat data z více zdrojů, například z e-mailingového nástroje a Google Analytics, protože právě kombinace těchto dat poskytuje reálný obraz o chování zákazníků.

AI jako analytik, ne jen copywriter

Umělá inteligence je dnes v e-mailingu nejčastěji využívána pro generování textů. To je však jen malá část jejího potenciálu. Mnohem větší přínos má v oblasti analýzy dat.

Pokud e-shop do AI nástroje nahraje data o kampaních, objednávkách a zákaznickém chování, může velmi rychle odhalit souvislosti, které by člověk hledal dlouhé hodiny.

Typickým příkladem je propojení s externími faktory, například počasím.

Ukazuje se, že chování zákazníků se může výrazně lišit podle situace. Například během deštivých dní jsou lidé častěji doma a více nakupují online, což je ideální moment pro odesílání kampaní.

Vít Kobza k tomu dodává: „AI dokáže spojit data z různých zdrojů během několika vteřin a najít v nich souvislosti, které by jinak zůstaly skryté.“

Segmentace ano, ale bez znalosti byznysu to nejde

Jednou z nejčastějších otázek je, zda dokáže umělá inteligence přesně určit, kteří zákazníci nakoupí. Odpověď není úplně jednoduchá.

AI může výrazně pomoci se segmentací a prací s daty, ale stále potřebuje lidský kontext. Bez znalosti produktu, zákazníků a trhu nedokáže vytvořit plně funkční strategii.

V praxi tedy funguje jako nástroj, který zrychluje a zpřesňuje práci, ale finální rozhodnutí musí vždy vycházet z lidského know-how.

Automatizace jako největší nevyužitý potenciál

Paradoxně největší problém e-shopů není v pokročilých nástrojích, ale v úplných základech. Mnoho firem totiž nemá nastavené ani základní automatizace.

Podle Víta Kobzy má automatizaci spuštěnou jen menší část e-shopů, přestože její implementace není technicky složitá a přináší okamžitý efekt.

Další častou chybou je, že firmy automatizace sice nastaví, ale dále je nevyhodnocují. Chybí pravidelná kontrola, práce s daty a optimalizace.

Efektivní přístup proto spočívá ve dvou krocích. Nejprve automatizace vůbec spustit a následně je systematicky vyhodnocovat a upravovat podle výsledků.

E-mailing jako jeden z nejvýkonnějších kanálů

Z rozhovoru jasně vyplývá, že e-mail marketing má mnohem větší potenciál, než si většina firem uvědomuje. Není to jen nástroj pro komunikaci, ale plnohodnotný prodejní kanál.

Klíčem k úspěchu je změna přístupu. Firmy musí přestat sledovat povrchní metriky a začít pracovat s reálnými daty, která odrážejí chování zákazníků a skutečné tržby.

V kombinaci s automatizací a chytrým využitím umělé inteligence se pak e-mailing může stát jedním z nejefektivnějších nástrojů růstu v e-commerce.