Technologie / Sztuczna inteligencja

AI w personalizacji doświadczeń klienta (CX) — segmentacja, rekomendacje, predykcja churn

Dwudniowe szkolenie AI w CX — segmentacja behawioralna z AI, systemy rekomendacji (collaborative/content-based/hybrid), predykcja churn i retencja, personalizacja komunikacji w czasie rzeczywistym, testy A/B, warsztaty projektowania silnika personalizacji.

Personalizacja to nie „Cześć {imię}” w e-mailu — to segmentacja behawioralna, systemy rekomendacji i predykcja churn

Klient dostaje e-mail z produktem, który już kupił. Albo ofertę na coś, co go nie interesuje. Albo — nic, bo odszedł 3 miesiące temu i nikt tego nie zauważył. „Personalizacja” bez AI to zgadywanie. Personalizacja Z AI to: segmentacja behawioralna (algorytmy analizują CO klient robi, nie kim mówi że jest), systemy rekomendacji (collaborative filtering — „klienci podobni do Ciebie kupili X”), predykcja churn (model widzi sygnały odejścia ZANIM klient odejdzie), personalizacja w czasie rzeczywistym (next best action w momencie interakcji).

Dwudniowe szkolenie: Dzień 1 — segmentacja i rekomendacje (klastrowanie behawioralne, profilowanie, customer journey z AI, systemy rekomendacji — collaborative/content-based/hybrid, silniki real-time, dane do personalizacji, warsztaty projektowania). Dzień 2 — churn i komunikacja (predykcja churn, CLV, personalizacja komunikacji — dynamiczne treści/kanały/timing, testy A/B, etyka i RODO, warsztaty predykcji churn).

Dla kogo jest to szkolenie?

Dla osób odpowiedzialnych za doświadczenie klienta i personalizację. Szczególnie gdy:

Twoja personalizacja ogranicza się do imienia w e-mailu — potrzebujesz segmentacji behawioralnej i systemów rekomendacji
Tracisz klientów i nie wiesz DLACZEGO — predykcja churn daje sygnały wczesnego ostrzegania i automatyczne interwencje
Chcesz zbudować silnik personalizacji — od danych klienta przez rekomendacje po testy A/B i optymalizację

Dwa dni: od segmentacji do predykcji churn

Dzień 1: Segmentacja i rekomendacje — klastrowanie behawioralne (K-means, DBSCAN), profilowanie, customer journey z AI, systemy rekomendacji (collaborative, content-based, hybrid), silniki real-time (scoring, A/B, multi-armed bandit), dane, warsztaty.

Dzień 2: Churn i komunikacja — predykcja churn (modelowanie, sygnały, scoring, interwencje), CLV (modelowanie, alokacja budżetu), personalizacja komunikacji (treści, kanały, timing), testy A/B (significance, multi-variate), etyka i RODO, warsztaty.

Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji. Skontaktuj się z nami — organizujemy szkolenia AI w CX zamknięte dla zespołów marketingu, CRM i customer success.

Korzyści

Projektować segmentację behawioralną z AI — algorytmy klastrowania, profilowanie, dynamiczna aktualizacja segmentów
Budować architekturę systemu rekomendacji — collaborative filtering, content-based, modele hybrydowe
Wdrażać predykcję churn — modelowanie ryzyka odejścia, sygnały wczesne, scoring retencyjny, automatyczne interwencje
Personalizować komunikację w czasie rzeczywistym — dynamiczne treści, optymalizacja kanałów i timing
Projektować i analizować testy A/B dla personalizacji — statistical significance, multi-variate, continuous optimization
Zapewniać zgodność personalizacji AI z RODO — profilowanie, zgoda, prawo do wyjaśnienia, transparentność

Dla kogo jest to szkolenie?

Menedżerowie doświadczeń klienta (CX) projektujący spersonalizowane ścieżki klienta

Specjaliści marketingu cyfrowego wdrażający personalizację komunikacji i ofert

Analitycy CRM budujący modele segmentacji i predykcji churn

Specjaliści automatyzacji marketingu integrujący AI z kampaniami

Menedżerowie sukcesu klienta (Customer Success) optymalizujący retencję

Product managerowie projektujący funkcjonalności personalizacji w produkcie

Analitycy danych specjalizujący się w customer analytics

Wymagania wstępne

Doświadczenie w customer experience management lub digital marketing (min. 1 rok)
Znajomość podstawowych koncepcji CRM i analityki klientów (segmentacja, funnel, retention)
Umiejętność interpretacji danych o klientach i wskaźników behawioralnych (CTR, conversion, churn rate)
Podstawowa wiedza o technikach personalizacji i automatyzacji marketingu

Program szkolenia

Segmentacja behawioralna z AI — algorytmy klastrowania (K-means, DBSCAN), profilowanie psychograficzne, dynamiczna aktualizacja segmentów
Spersonalizowane ścieżki klienta — customer journey mapping z AI, touchpoint optimization, next best action
Systemy rekomendacji — collaborative filtering (user-based, item-based), content-based, hybrydowe modele
Silniki personalizacji w czasie rzeczywistym — real-time scoring, feature stores, A/B testing, multi-armed bandit
Dane do personalizacji — behavioral data (clickstream, purchase history), contextual (lokalizacja, urządzenie), deklaratywne (preferencje)
Warsztaty: projektowanie systemu rekomendacji — od danych klienta do architektury silnika personalizacji

Predykcja churn — modelowanie ryzyka odejścia, sygnały wczesnego ostrzegania, scoring retencyjny, automatyczne wyzwalacze interwencji
Customer Lifetime Value — modelowanie CLV z AI, segmentacja wartościowa, alokacja budżetu marketingowego
Personalizacja komunikacji — dynamiczne generowanie treści, optymalizacja kanałów (email/push/SMS), timing optimization
Testy A/B i optymalizacja — projektowanie eksperymentów, statistical significance, multi-variate testing, continuous optimization
Etyka i prywatność — RODO (profilowanie, zgoda, prawo do wyjaśnienia), bias w personalizacji, filter bubble, transparentność
Warsztaty: projektowanie systemu predykcji churn — od sygnałów wczesnego ostrzegania do automatycznych interwencji retencyjnych

Formy realizacji

Online

Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
Interaktywne sesje na żywo z trenerem
Materiały dostępne przez 30 dni
Brak kosztów dojazdu

Stacjonarnie

Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
Intensywne warsztaty praktyczne
Networking z innymi uczestnikami
Pełne skupienie na nauce

Tematy szkolenia

Ścieżka rozwoju

AI w personalizacji doświadczeń klienta (CX) — segmentacja, rekomendacje, predykcja churnTo szkolenie

ChatGPT w e-commerce - optymalizacja sprzedaży i obsługi klientaNastępny krok

ChatGPT w obsłudze klienta - automatyzacja i personalizacjaNastępny krok

AI w marketingu cyfrowym - optymalizacja kampaniiPowiązane szkolenie

Najczęściej zadawane pytania

Czy to szkolenie techniczne (data science) czy biznesowe?

Na styku — omawiamy KONCEPTY techniczne (collaborative filtering, klastrowanie, predykcja) na poziomie zrozumienia i projektowania, nie implementacji w Pythonie. Menedżer CX dowie się CZYM jest silnik rekomendacji i jak go zaprojektować. Data scientist dowie się jak połączyć modele z customer journey. Idealne dla mieszanych zespołów.

Czy omawiamy konkretne narzędzia?

Omawiamy KATEGORIE narzędzi (CDP, marketing automation, recommendation engines) i kryteria wyboru. Nie jest to szkolenie z konkretnego produktu (Salesforce, Adobe, Braze). Koncepty (collaborative filtering, A/B testing, churn scoring) działają niezależnie od narzędzia.

Czy personalizacja nie narusza RODO?

Może — jeśli robisz to ŹLE. Blok etyki i prywatności (Dzień 2) omawia: kiedy profilowanie wymaga zgody, prawo do wyjaśnienia automatycznej decyzji, transparentność algorytmu, bias w personalizacji (filter bubble). Dajemy checklistę RODO compliance dla personalizacji.

W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?

Szkolenie trwa 2 dni (9:00-16:00), dostępne online i stacjonarnie. Warsztaty z projektowaniem systemu rekomendacji i predykcji churn.

Czy po szkoleniu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje imienny certyfikat ukończenia szkolenia wydany przez EITT.