86% marketerów: GenAI zmieni oczekiwania klientów — przygotuj się na nową normę

Tak — według badania Gartnera 86% liderów marketingu uważa, że generatywna AI zmieni oczekiwania klientów wobec firm i marek. To nie jest już prognoza „na kiedyś”, ale sygnał, że standard obsługi, personalizacji i szybkości reakcji właśnie się przesuwa. Dla marketerów oznacza to jedno: klienci coraz częściej będą oczekiwać treści, ofert i doświadczeń dopasowanych do ich kontekstu — i dostarczonych natychmiast.

Jeśli Twoja organizacja nadal traktuje GenAI wyłącznie jako narzędzie do szybszego tworzenia copy, to patrzy na zmianę zbyt wąsko. Prawdziwa rewolucja dotyczy tego, jak klient będzie oceniać jakość interakcji z marką: czy marka rozumie intencję, przewiduje potrzebę, odpowiada bez tarcia i komunikuje się spójnie między kanałami.

Kluczowy wniosek: 86% marketerów spodziewa się zmiany oczekiwań klientów

Najważniejszy insight jest prosty: 86% liderów marketingu twierdzi, że generatywna AI zmieni oczekiwania klientów. Źródłem tej statystyki jest Gartner. To ważne, bo nie mówimy tu o opinii technologów czy startupów AI-first, ale o osobach odpowiedzialnych za budżety, wzrost i doświadczenie klienta w dużych organizacjach.

Ta liczba sugeruje, że rynek wchodzi w fazę nowej normy. Podobnie jak wcześniej mobile, social media czy e-commerce podniosły poprzeczkę dla całych kategorii, tak dziś GenAI redefiniuje to, co klient uznaje za „dobrą” obsługę i komunikację.

• szybsze odpowiedzi stają się oczekiwanym standardem, a nie przewagą,
• personalizacja przestaje być dodatkiem premium,
• treści i komunikaty muszą być bardziej kontekstowe,
• frustracja wobec generycznych doświadczeń będzie rosła.

Kontekst badania: skąd bierze się ta zmiana

Wniosek Gartnera wpisuje się w szerszy obraz rynku. Generatywna AI szybko przechodzi z etapu eksperymentów do praktycznego zastosowania w marketingu, sprzedaży i obsłudze klienta. Kluczowe jest to, że zmienia nie tylko efektywność pracy zespołów, ale także punkt odniesienia po stronie odbiorcy.

Warto zestawić dane Gartnera z innymi wiarygodnymi źródłami:

• McKinsey wskazuje, że AI generatywna może dodać globalnej gospodarce od 2,6 do 4,4 biliona dolarów rocznie, a marketing i sprzedaż należą do obszarów z największym potencjałem wartości. Źródło: McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023.
• W badaniu McKinsey Global Survey on AI z 2024 roku 65% organizacji deklarowało regularne wykorzystanie generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej. To niemal podwojenie względem wcześniejszego pomiaru. Źródło: McKinsey, 2024.
• BCG zwraca uwagę, że firmy, które łączą AI z przebudową procesów i kompetencji, osiągają większy zwrot niż organizacje ograniczające się do pojedynczych wdrożeń narzędziowych. To ważne, bo sama technologia nie zmienia doświadczenia klienta bez zmiany operacyjnej.

W praktyce oznacza to, że klienci coraz częściej zetkną się z markami, które używają AI do:

• natychmiastowego generowania odpowiedzi i rekomendacji,
• lepszego dopasowania oferty do intencji użytkownika,
• skalowania komunikacji 1:1,
• tworzenia bardziej trafnych treści na każdym etapie ścieżki zakupowej.

Efekt uboczny jest nieunikniony: jeśli jedna marka w kategorii podnosi standard, klient zaczyna oczekiwać podobnego poziomu także od pozostałych.

Co dokładnie zmieni się w oczekiwaniach klientów

1. Oczekiwanie natychmiastowości

GenAI skraca czas tworzenia treści, odpowiedzi i analiz. Z perspektywy klienta nie ma znaczenia, czy marka odpowiada szybciej dzięki lepszemu procesowi, czy dzięki modelowi językowemu. Liczy się rezultat: krótszy czas reakcji.

To oznacza, że firmy nadal działające w logice „odpowiemy w ciągu 24–48 godzin” mogą zacząć przegrywać nie tylko na poziomie satysfakcji, ale i konwersji.

2. Oczekiwanie personalizacji bez utraty spójności

Klient nie chce już tylko zobaczyć swojego imienia w mailu. Oczekuje, że marka zrozumie jego etap decyzyjny, historię kontaktu, intencję i kontekst kanału. GenAI umożliwia tworzenie wielu wariantów komunikacji na dużą skalę, ale jednocześnie zwiększa ryzyko chaosu komunikacyjnego.

Dlatego wygrywać będą firmy, które połączą personalizację z mocnym governance treści, tonem marki i kontrolą jakości.

3. Oczekiwanie trafności

Klient coraz mniej toleruje komunikaty „dla wszystkich”. Jeśli marka pokazuje nieadekwatną ofertę, nietrafny remarketing albo odpowiada nie na to pytanie, które naprawdę padło, doświadczenie jest oceniane jako słabe — nawet jeśli technicznie wszystko działa poprawnie.

4. Oczekiwanie płynności między kanałami

GenAI wzmacnia presję na omnichannel. Użytkownik nie myśli kategoriami silosów: reklama, landing page, handlowiec, chatbot, support. Ocenia markę jako całość. Jeśli komunikat w reklamie obiecuje jedno, a rozmowa z konsultantem prowadzi w inną stronę, powstaje tarcie.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Najważniejsza implikacja jest strategiczna: GenAI nie jest już tylko narzędziem produktywności marketingu. Staje się czynnikiem kształtującym customer experience.

To przesuwa punkt ciężkości z pytania „jak używać AI szybciej?” na pytanie „jak przeprojektować doświadczenie klienta, skoro rynek zaczyna działać szybciej, trafniej i bardziej kontekstowo?”.

Dla zespołów marketingowych oznacza to konieczność pracy na styku kilku kompetencji jednocześnie:

• strategii marki,
• automatyzacji,
• analityki danych,
• projektowania doświadczeń,
• governance AI i jakości treści.

Firmy, które wdrożą GenAI bez tych warstw, mogą produkować więcej contentu, ale niekoniecznie dostarczać lepsze doświadczenie klienta.

Jak przygotować firmę na nową normę

1. Zdefiniuj, które oczekiwania klientów rosną najszybciej

Nie każda branża odczuje zmianę w ten sam sposób. W e-commerce presja może dotyczyć szybkości rekomendacji i obsługi. W B2B — trafności treści i jakości lead nurturingu. W usługach — spójności między marketingiem a konsultantem.

Dobry pierwszy krok to audyt pytań:

• gdzie klient najczęściej czeka zbyt długo,
• gdzie komunikacja jest zbyt ogólna,
• na których etapach ścieżki zakupowej pojawia się największe tarcie,
• które procesy można wesprzeć AI bez utraty jakości.

2. Ustal use case’y z wpływem na CX, nie tylko na wydajność

Wiele wdrożeń AI zaczyna się od prostego celu: tworzyć szybciej. To sensowny start, ale z perspektywy rynku ważniejsze są zastosowania, które klient realnie odczuje. Priorytet warto nadać tym obszarom, które poprawiają doświadczenie użytkownika:

• inteligentne odpowiedzi w obsłudze klienta,
• dynamiczne FAQ i bazy wiedzy,
• personalizacja treści na stronie i w kampaniach,
• wsparcie handlowców w dopasowaniu komunikacji,
• analiza intencji i jakości leadów.

3. Zadbaj o jakość danych i spójność marki

GenAI działa dobrze tylko wtedy, gdy ma dobre wejście: dane, kontekst i zasady. Bez tego marka ryzykuje halucynacje, niespójny ton, błędy merytoryczne i utratę zaufania.

Minimum operacyjne powinno obejmować:

• jasne wytyczne brand voice,
• bibliotekę zatwierdzonych komunikatów i claimów,
• proces review dla treści wysokiego ryzyka,
• politykę wykorzystania danych klientów,
• mierniki jakości i skuteczności treści AI.

4. Mierz zmianę oczekiwań, a nie tylko efektywność kampanii

To jeden z najczęściej pomijanych elementów. Jeśli GenAI zmienia standard rynkowy, to same wskaźniki typu CPC, CTR czy koszt leadu nie wystarczą. Trzeba mierzyć także to, czy klient odczuwa poprawę doświadczenia.

Warto monitorować:

• czas odpowiedzi,
• czas do rozwiązania sprawy,
• trafność rekomendacji,
• konwersję po personalizacji,
• NPS i CSAT w punktach styku wspieranych przez AI,
• spójność komunikacji między kanałami.

5. Traktuj AI jako zmianę operacyjną, nie tylko technologiczny dodatek

Dane BCG i McKinsey regularnie pokazują, że największą wartość osiągają firmy, które nie ograniczają się do zakupu narzędzia, ale przebudowują procesy, role i sposób podejmowania decyzji. W marketingu oznacza to m.in. nowy podział odpowiedzialności między strategią, contentem, performance i CRM.

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Statystyka Gartnera nie funkcjonuje w próżni. Oto dane, które pomagają zrozumieć skalę zmiany:

• 65% organizacji korzystało regularnie z GenAI w co najmniej jednej funkcji biznesowej — McKinsey Global Survey on AI, 2024.
• Generatywna AI może przynieść od 2,6 do 4,4 bln USD rocznie dodatkowej wartości ekonomicznej — McKinsey, 2023.
• Marketing i sprzedaż należą do funkcji z najwyższym potencjałem wartości z GenAI — również McKinsey, 2023.

Wspólny mianownik jest jasny: adopcja rośnie, wartość biznesowa jest realna, a marketing znajduje się w centrum tej transformacji.

Najczęstszy błąd: mylenie większej skali treści z lepszym doświadczeniem klienta

Wielu marketerów w pierwszym etapie wdrożeń GenAI skupia się na wolumenie: więcej artykułów, więcej reklam, więcej maili, więcej wariantów. Problem w tym, że klient nie nagradza marek za ilość. Nagradza za trafność, prostotę i użyteczność.

Dlatego dojrzała strategia AI w marketingu powinna odpowiadać na trzy pytania:

1. Czy dzięki AI klient szybciej osiąga swój cel?
2. Czy komunikacja jest bardziej adekwatna do intencji?
3. Czy marka pozostaje spójna i wiarygodna w każdym punkcie styku?

Jeśli odpowiedź brzmi „nie”, wdrożenie zwiększa tylko produkcję treści, a nie wartość dla odbiorcy.

Co robić teraz: plan działania na najbliższe 90 dni

1. Zrób audyt customer journey i wskaż 3 punkty styku, gdzie AI może skrócić czas, zwiększyć trafność lub poprawić spójność.
2. Wybierz 2–3 use case’y pilotażowe z bezpośrednim wpływem na klienta, np. personalizacja landing pages, AI-assisted support, dynamiczne FAQ.
3. Ustal governance: kto zatwierdza, kto odpowiada za jakość, jakie dane wolno wykorzystywać.
4. Zdefiniuj metryki sukcesu nie tylko dla efektywności zespołu, ale także dla doświadczenia klienta.
5. Przeszkol marketing i sprzedaż razem, bo nowa norma klienta obejmie oba obszary jednocześnie.

FAQ

Czy 86% marketerów oznacza, że każda firma musi natychmiast wdrożyć GenAI?

Nie każda firma musi wdrażać wszystko od razu, ale każda powinna ocenić, gdzie rosną oczekiwania klientów w jej kategorii. Brak reakcji może oznaczać utratę konkurencyjności.

Jakie obszary marketingu najszybciej odczują wpływ GenAI?

Najczęściej są to: content marketing, personalizacja kampanii, obsługa klienta, e-mail marketing, lead nurturing i wsparcie sprzedaży.

Czy GenAI zastąpi marketerów?

Bardziej prawdopodobne jest to, że zmieni zakres ich pracy. Mniej czasu będą poświęcać na produkcję manualną, a więcej na strategię, jakość, analizę i zarządzanie doświadczeniem klienta.

Jaki jest największy risk przy wdrożeniu GenAI w marketingu?

Największe ryzyka to niespójność komunikacji, błędy merytoryczne, słaba jakość danych oraz wdrażanie AI bez jasnego celu biznesowego i wpływu na customer experience.

Podsumowanie

86% liderów marketingu według Gartnera uważa, że GenAI zmieni oczekiwania klientów — i to jest najważniejszy sygnał dla rynku. Klienci będą oczekiwać szybszej, trafniejszej i bardziej spójnej komunikacji. Dla firm oznacza to potrzebę przejścia od eksperymentów z narzędziami AI do świadomego projektowania nowego standardu doświadczenia.

Marki, które potraktują GenAI jako dźwignię do poprawy customer experience, zyskają przewagę. Te, które ograniczą się do szybszej produkcji treści, mogą nie nadążyć za tym, jak szybko zmienia się punkt odniesienia po stronie odbiorcy.

Jeśli chcesz uporządkować strategię wykorzystania GenAI w marketingu, sprzedaży i obsłudze klienta, CCZ Group może pomóc w audycie, wyborze use case’ów i wdrożeniu modelu, który realnie podnosi wyniki oraz jakość doświadczenia klienta.

Źródła

• Gartner — dane o odsetku liderów marketingu wskazujących, że GenAI zmieni oczekiwania klientów.
• McKinsey & Company, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023.
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
• Boston Consulting Group (BCG) — analizy dotyczące wpływu AI na transformację procesów i tworzenie wartości biznesowej.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.