CMO Survey: AI napędza 17% marketingu — podwojenie od 2022

Tak — według The CMO Survey narzędzia i rozwiązania AI/ML odpowiadają już za 17,2% wszystkich działań marketingowych, co oznacza 100% wzrost względem 2022 roku. To jeden z najmocniejszych sygnałów, że AI przeszła w marketingu z fazy eksperymentów do fazy realnej operacjonalizacji.

Źródło: The CMO Survey, wyniki raportowane w 2024 roku na bazie cyklicznego badania liderów marketingu w USA.

AI napędza już 17,2% marketingu — kluczowy insight

Najważniejszy wniosek z badania jest prosty: AI/ML nie jest już dodatkiem do martech stacku, ale aktywną warstwą wykonawczą marketingu. Jeśli średnio 17,2% działań marketingowych jest dziś wspieranych lub realizowanych przez AI/ML, oznacza to, że technologia wpływa już nie tylko na analitykę, ale też na planowanie kampanii, personalizację, produkcję treści, automatyzację mediów i optymalizację konwersji.

Jeszcze ważniejszy jest jednak kontekst wzrostu. Podwojenie udziału od 2022 roku pokazuje, że tempo adopcji nie jest liniowe. Dla CMO i zespołów growth to sygnał, że przewaga konkurencyjna nie wynika już z samego “testowania AI”, ale z tego, jak głęboko AI jest osadzona w procesach, danych i decyzjach operacyjnych.

Kontekst badania: czym jest The CMO Survey?

The CMO Survey to jedno z najbardziej rozpoznawalnych cyklicznych badań dotyczących marketingu, budżetów, priorytetów i trendów wśród liderów marketingu. Badanie jest prowadzone od lat i regularnie cytowane przez środowisko biznesowe, media branżowe oraz zespoły zarządzające strategią wzrostu.

W praktyce jego siła polega na tym, że pokazuje nie deklaracje technologicznych entuzjastów, ale perspektywę decydentów odpowiedzialnych za budżety i wyniki. Dlatego wskaźnik 17,2% ma większą wagę niż pojedyncze ankiety vendorów AI — odzwierciedla poziom realnej adopcji w organizacjach marketingowych.

Co dokładnie mówi ta liczba?

• AI/ML odpowiada za 17,2% działań marketingowych.
• To oznacza wzrost o 100% od 2022 roku.
• Trend sugeruje przesunięcie AI z obszaru eksperymentów do skali operacyjnej.

Dlaczego ten wzrost jest tak ważny dla firm?

Wzrost udziału AI/ML w marketingu do 17,2% oznacza trzy rzeczy.

1. Automatyzacja weszła w core marketingu

Jeszcze niedawno AI była głównie wykorzystywana do raportowania, scoringu leadów czy prostych rekomendacji. Dziś coraz częściej wspiera:

• tworzenie i wariantowanie kreacji,
• segmentację odbiorców,
• personalizację komunikacji,
• optymalizację stawek i budżetów mediowych,
• predykcję churnu i LTV,
• automatyzację testów A/B,
• obsługę customer journey w kanałach owned i paid.

To oznacza, że AI przestaje być “narzędziem dla specjalistów”, a staje się infrastrukturą działania działu marketingu.

2. Przewaga nie wynika już z dostępu do AI, ale z dojrzałości wdrożenia

Dostęp do modeli generatywnych i automatyzacji jest dziś szeroki. Przewaga konkurencyjna buduje się więc gdzie indziej:

• w jakości danych wejściowych,
• w integracji AI z CRM, CDP i analytics,
• w governance i bezpieczeństwie,
• w zdolności zespołu do projektowania procesów opartych na AI,
• w umiejętności mierzenia wpływu AI na pipeline, przychód i marżę.

3. Marketing staje się bardziej wydajny, ale też bardziej wymagający

AI zwiększa produktywność, jednak równocześnie podnosi poprzeczkę. Skoro część rynku automatyzuje analizę, kreację i optymalizację kampanii, firmy działające manualnie będą miały coraz większy problem z tempem reakcji, kosztami operacyjnymi i szybkością testowania hipotez.

Powiązane dane rynkowe: AI to już nie nisza

Dane z The CMO Survey wpisują się w szerszy trend potwierdzany przez inne źródła.

Źródła:
McKinsey — The state of AI
BCG
Gartner

Co to oznacza dla CMO i zespołów marketingowych?

Jeśli AI odpowiada już za 17,2% marketingu, to dla firm oznacza to konieczność zmiany w czterech obszarach.

Strategia

AI nie powinna być traktowana jako osobny eksperyment, tylko jako element strategii wzrostu. Pytanie nie brzmi już: “czy używać AI?”, ale raczej:

• gdzie AI skróci time-to-market,
• gdzie zwiększy efektywność CAC,
• gdzie poprawi retencję i CLV,
• gdzie uwolni czas zespołu od pracy niskowartościowej.

Operacje

Największa wartość z AI pojawia się zwykle w procesach powtarzalnych, danych i decyzyjnych. W marketingu są to najczęściej:

• produkcja i lokalizacja treści,
• automatyzacja raportowania,
• media buying i optymalizacja kampanii,
• lead scoring i routing,
• personalizacja wiadomości e-mail i on-site experience.

Kompetencje

Wzrost roli AI nie oznacza redukcji znaczenia marketerów. Zmienia natomiast profil kompetencyjny. Coraz ważniejsze stają się:

• umiejętność pracy z promptami i workflow AI,
• analityczne rozumienie danych,
• ocena jakości outputu modeli,
• łączenie kreacji z automatyzacją i eksperymentami,
• zarządzanie ryzykiem brandowym i prawnym.

Governance

Im większy udział AI w marketingu, tym większe znaczenie mają zasady użycia. Firmy potrzebują polityk dotyczących:

• ochrony danych i prywatności,
• akceptacji treści generowanych przez AI,
• stosowania AI w komunikacji z klientami,
• weryfikacji błędów, halucynacji i zgodności z brand voice.

Jak przygotować firmę na kolejną falę wzrostu AI w marketingu?

Jeżeli udział AI/ML w marketingu podwoił się od 2022 roku, bardzo prawdopodobne jest dalsze przyspieszenie. Dla firm najlepszą odpowiedzią nie jest “wdrożyć wszystko”, ale zbudować uporządkowany model adopcji.

1. Zmapuj procesy, w których AI może dać szybki efekt

Zacznij od audytu działań marketingowych i podziel je na trzy grupy:

• procesy do pełnej automatyzacji,
• procesy do wsparcia przez AI,
• procesy wymagające pełnej kontroli człowieka.

Najlepsze use case’y startowe to zwykle te, które są częste, mierzalne i czasochłonne.

2. Ustal KPI dla AI

Bez mierników łatwo pomylić aktywność z wartością. Warto mierzyć m.in.:

• oszczędność czasu,
• spadek kosztu produkcji treści,
• wzrost współczynnika konwersji,
• wpływ na CAC, ROAS i pipeline,
• tempo testowania nowych kampanii.

3. Połącz AI z własnymi danymi

Największą wartość przynoszą zwykle wdrożenia, które nie działają “w próżni”, ale są zasilane danymi firmy: CRM, historią kampanii, danymi produktowymi, insightami sprzedażowymi i zachowaniami użytkowników. To właśnie tutaj powstaje różnica między generycznym użyciem AI a przewagą operacyjną.

4. Wprowadź zasady i odpowiedzialność

Każda firma powinna określić:

• jakie narzędzia AI są dopuszczone,
• kto zatwierdza użycie w kampaniach,
• jak wygląda kontrola jakości,
• jak chronione są dane klientów i informacje poufne.

5. Szkol zespół na poziomie procesów, nie tylko narzędzi

Szkolenie z jednego narzędzia szybko się dezaktualizuje. Trwalsze efekty daje uczenie zespołu:

• jak projektować workflow,
• jak budować eksperymenty,
• jak oceniać output AI,
• jak łączyć AI z celami biznesowymi.

Przykładowe obszary, gdzie AI już realnie zwiększa efektywność marketingu

Performance marketing

• automatyczna optymalizacja stawek,
• generowanie wariantów reklam,
• predykcja jakości ruchu i konwersji.

Content marketing

• briefy SEO,
• klastry tematyczne,
• repurposing treści na wiele kanałów,
• skalowanie lokalizacji i aktualizacji contentu.

CRM i lifecycle

• personalizacja kampanii e-mail,
• predykcja rezygnacji,
• segmentacja oparta na zachowaniu,
• dynamiczne next-best-action.

Analityka i decyzje

• automatyczne insighty z dashboardów,
• wykrywanie anomalii,
• prognozowanie wyników kampanii,
• priorytetyzacja działań wzrostowych.

FAQ

Czy 17,2% oznacza, że AI zastępuje marketerów?

Nie. Ta liczba oznacza rosnący udział AI/ML w wykonywaniu lub wspieraniu działań marketingowych. W praktyce najczęściej chodzi o automatyzację, analizę i przyspieszenie pracy, a nie pełne zastąpienie zespołu.

Dlaczego wzrost 100% od 2022 roku jest tak istotny?

Bo pokazuje tempo adopcji. Podwojenie udziału w tak krótkim czasie sugeruje, że AI stała się narzędziem operacyjnym, a nie tylko testem innowacji.

Od czego zacząć wdrażanie AI w marketingu?

Najlepiej od procesów powtarzalnych i mierzalnych: raportowania, produkcji wariantów treści, segmentacji, personalizacji i optymalizacji kampanii.

Jak mierzyć ROI z AI w marketingu?

Najczęściej przez oszczędność czasu, obniżenie kosztów operacyjnych, szybsze wdrożenie kampanii, poprawę konwersji oraz wpływ na przychód, CAC i ROAS.

Wnioski

AI/ML odpowiada już za 17,2% wszystkich działań marketingowych, a udział ten podwoił się od 2022 roku. To wyraźny sygnał, że rynek przeszedł z etapu zainteresowania do etapu wdrożeń na większą skalę. Dla firm oznacza to konieczność uporządkowania strategii AI, integracji danych, budowy kompetencji i wdrożenia governance.

Najbliższe lata prawdopodobnie nie będą premiować tych organizacji, które po prostu “mają AI”, ale te, które potrafią zamienić AI w powtarzalny, mierzalny i bezpieczny system wzrostu.

Jeśli chcesz ocenić, które procesy marketingowe w Twojej firmie najlepiej nadają się do wdrożenia AI i gdzie można najszybciej uzyskać efekt biznesowy, zespół CCZ Group może pomóc w audycie, priorytetyzacji use case’ów i zaprojektowaniu praktycznego modelu wdrożenia.

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.