Další rozesílka nemusí být nejlepší cestou k vyšším tržbám. Data e-mailingových platforem ukazují výrazný výkon zpráv, které reagují na chování zákazníka. Pro český e-shop začíná jejich přínos u propojených dat, vhodné nabídky a kontroly, kolik e-mailů jednomu člověku chodí.
Zákazník si večer vloží do košíku běžecké boty, ale objednávku nedokončí. Druhý den mu obchod pošle newsletter se zahradním vybavením. Kampaň může mít povedený předmět i grafiku, s jeho posledním zájmem se však míjí.
Právě tady se nabízí automatizace. Obchod už má informaci, na kterou může navázat. AI pak může pomoci s výběrem doporučených produktů nebo času doručení. Nejdříve ale musí fungovat návaznost mezi chováním zákazníka a zprávou.
Malá část zpráv, výrazný podíl tržeb
Omnisend v reportu pro rok 2026 vyhodnocuje mimo jiné 27 miliard e-mailů odeslaných přes jeho platformu v roce 2025. Automatizace představovaly přibližně dvě procenta objemu, ale připadalo na ně 30 procent tržeb připsaných e-mailingu.
Výsledek zaslouží pozornost, nelze jej však připsat samotné AI. Připomínka košíku oslovuje člověka, který už vybíral zboží. Newsletter zasahuje širší skupinu včetně lidí, kteří právě nakupovat nechtějí.
Oba formáty proto mají vlastní úlohu. Newsletter představí sezonní nabídku nebo novou kolekci. Automatická zpráva naváže na konkrétní situaci: po registraci pomůže s prvním výběrem, po opuštění košíku usnadní návrat a po nákupu nabídne návod či vhodné příslušenství.
Co může přidat AI
Připomínka košíku může fungovat podle jednoduchých pravidel: zákazník vložil zboží do košíku, uplynula určitá doba a nenakoupil. Pro takový postup AI není nutná.
Další prostor vzniká při rozhodování, co konkrétnímu člověku nabídnout. Dokumentace Klaviyo popisuje doporučování podle historie prohlížení či nákupů. Pro zákazníky s omezenou historií umožňuje nastavit náhradní nabídku, například nejprodávanější produkty.
V modelovém sportovním e-shopu může zpráva po nákupu bot doporučit ponožky nebo prostředky na údržbu. Obchodník by měl kontrolovat vhodnost doporučení, dostupnost i ceny. U menšího sortimentu může dobře posloužit také ručně sestavená nabídka, se kterou automatické doporučování porovná.
AI může pomoci i s načasováním. Brevo vybírá čas odeslání podle předchozího zapojení kontaktu. Pro první kampaň ale doporučuje běžné odeslání, aby systém získal data. U časově citlivých zpráv radí pevný termín.
Připomínka musí vědět, že zákazník už nakoupil
Nejdůležitější část automatizace bývá schovaná v propojení systémů. E-mailingový nástroj potřebuje informace o košíku i dokončených objednávkách a musí je spojit se správným kontaktem.
Návod Ecomailu proto počítá s čekáním a následnou kontrolou, zda zákazník mezitím nenakoupil. Před spuštěním se vyplatí projít scénář vlastní testovací objednávkou: připomínka má přijít při nedokončeném nákupu a zastavit se po jeho dokončení.
Kontrolu potřebuje také souběh rozesílek. Jeden člověk může během dne dostat uvítání, připomínku košíku i běžnou kampaň. Ecomail pro jejich koordinaci popisuje například dočasné vyřazování pomocí štítků nebo evidenci data posledního odeslání. Zákazník totiž vnímá celkový počet zpráv, bez ohledu na to, který scénář je odeslal.
Otevření e-mailu ještě není obchodní výsledek
Samotná míra otevření pro vyhodnocení nestačí. Jak vysvětluje Mailchimp, ochrana soukromí v Apple Mail může přednačíst měřicí pixel a vykázat otevření i bez skutečného přečtení.
Větší pozornost proto zaslouží tržby na příjemce za předem určené období a dokončené objednávky. Vedle jejich hodnoty sledujte také marži, aby bylo zřejmé, zda vyšší prodeje nestojí především na slevách. Důležité je i to, zda se zákazníci vracejí k dalším nákupům a zda nepřibývá odhlášení. Úspěšná rozesílka by měla přinášet obchodní výsledky a současně udržovat zájem o další komunikaci.
Ani tržby připsané e-mailu však automaticky neznamenají nákupy navíc. Část zákazníků by objednávku dokončila i bez připomínky. Proto má smysl porovnávat oslovené zákazníky s kontrolní skupinou, která zprávu nedostane. Tento princip popisuje také Klaviyo v dokumentaci ke kontrolním skupinám.
Jeden scénář, jedna otázka
Začít lze jedinou připomínkou opuštěného košíku. Náhodně vybraná část způsobilých kontaktů ji dostane, druhá zůstane bez ní. Ostatní komunikace má být srovnatelná. Obchod pak za stejné období porovná nákupy a tržby na zařazeného zákazníka.
Pokud už připomínka funguje a cílem je ověřit AI doporučování, obě skupiny dostanou stejnou zprávu ve stejnou dobu. Lišit se bude pouze ručně vybraná a automaticky doporučená nabídka.
Jeden test by měl odpovědět na jednu otázku. Současná změna předmětu, slevy, času i produktů výsledek znepřehlední. Menší obchod navíc potřebuje delší sběr dat; několik objednávek navíc ještě není spolehlivý závěr.
Přínosem přitom může být i stejný počet objednávek při menším množství zpráv. Právě takový výsledek dává automatizaci konkrétní obchodní smysl.