Marketingstratégia AI módra

Ha ma, 2025-ben még mindig úgy költesz marketingre, hogy közben nem látod tisztán: melyik csatorna, melyik üzenet, melyik célcsoport és melyik ajánlat termeli a pénzt, akkor valójában nem marketinget vezetsz, hanem reménykedsz. Ezt eddig is mondtam volna, csak most van egy új csavar: az AI felgyorsít mindent. A jó döntéseket is, és a rossz döntéseket is. Az AI marketing stratégia nem „egy új eszköz”, és főleg nem az, hogy íratsz magadnak pár szöveget egy chatbotttal. A stratégia ott kezdődik, hogy rendet raksz az adataidban, tisztázod a céljaidat, és úgy építed fel a folyamatokat, hogy a gép a gyorsaságát, te pedig a józan üzleti ítélőképességedet adod hozzá.

Azért vált ennyire égetővé a téma, mert a digitális térben a verseny már nem csak „több hirdetés” kérdése. A verseny ma arról szól, ki tud pontosabban mérni, gyorsabban tanulni, és fegyelmezettebben iterálni. Az AI ebben hatalmas előny: képes mintázatokat találni, előre jelezni viselkedéseket, és skálázni olyan személyre szabást, amit emberi erőből nem tudnál. De ugyanilyen gyorsan tud kárt is csinálni, ha rossz adatokra építesz, ha rossz célokra használod, vagy ha a cégedben nincs meg a felelősségi rend. Dajka Gábor tapasztalata szerint a legtöbb hazai mikro- és kisvállalkozás nem azért „bukik el” az AI-ban, mert nincs pénze, hanem azért, mert nincs rendszerben gondolkodása. Megveszi a szoftvert, de nem építi mellé a döntési és ellenőrzési folyamatot.

Ebben a cikkben végigmegyünk azon, hogyan néz ki egy valóban üzletileg használható AI marketing stratégia: mit kell tudnod az adatokról és mérésről, hogyan érdemes szegmentálni, mire jó a prediktív analitika, hol segít az automatizálás, milyen eszközlogikával érdemes építkezni, és hol jön be az etika, az adatvédelem és a bizalom kérdése. Nem fogok kitalált sztorikat előadni. Ehelyett kapsz egy tiszta gondolatmenetet, gyakorlati döntési szempontokat, és egy olyan akciótervet, amit egy átlagos magyar KKV is végre tud hajtani.

Mi az AI marketing stratégia

Az AI marketing stratégia lényegében egy olyan működési keret, amelyben az adatgyűjtés, az elemzés, az előrejelzés és az aktiválás (hirdetés, e-mail, weboldal, ügyfélszolgálat, értékesítés) össze van kötve. A „stratégia” szó itt nem dísz: azt jelenti, hogy előre döntesz arról, mely üzleti célokra használod az AI-t, milyen adatokat engedsz be, milyen szabályokkal, és hogyan méred a hatást. Ha csak az történik, hogy „van AI-unk”, mert egy platformban bekapcsoltál valami automatizmust, akkor legfeljebb modernizáltad a felületet, de nem építettél rendszert.

Érdemes különválasztani két világot. Az egyik a prediktív és analitikus AI: ide tartozik a gépi tanulás alapú szegmentálás, a lemorzsolódás előrejelzése, a várható vásárlás valószínűsége, a várható ügyfélérték becslése, a lead scoring. A másik a generatív AI: szöveget, képet, kreatív variációkat, ügyfélszolgálati válaszokat állít elő. A kettő együtt adja ki a modern AI marketinget, de a két terület kockázata és haszna más. A generatív AI gyorsítja a tartalom-előállítást, de könnyen lesz belőle sablonos kommunikáció. A prediktív rész kevésbé látványos, viszont ha rendben van a mérésed, üzletileg sokkal stabilabb eredményt ad.

Egy jól felépített AI marketing stratégia általában az alábbi elemekből áll:

• Üzleti célok és prioritások (bevétel, profit, megtartás, kosárérték, kapacitáskihasználás, ügyfélszolgálati terhelés).
• Adat- és mérési alap (mit mérsz, hogyan azonosítod a felhasználót, milyen a consent-kezelés, milyen a minőség).
• Modellek és szabályok (mit bízol gépre, mit tartasz emberi döntésben, hol van jóváhagyási pont).
• Aktiválás (csatornák, kreatívok, ajánlat, üzenetek, ügyfélút).
• Visszamérés és tanulási ciklus (kísérletek, tesztek, inkrementalitás, költség és megtérülés).

A legnagyobb félreértés az, hogy az AI marketing „technikáról” szól. Valójában vezetési kérdés: ki felel a data layer-ért, ki felel a marketingért, ki mondja ki a végső szót egy kényes etikai helyzetben, és hogyan véded meg a márkád hitelességét, miközben gyorsabban akarsz növekedni. Innen érdemes továbbmenni az alapokhoz: adatok és mérhetőség.

Adatstratégia és mérhetőség

Az AI csak annyira jó, amennyire az alapanyag, amiből dolgozik. És marketingben az alapanyag a mérés. Nem az a kérdés, hogy „van-e adatod”, mert adat mindig van. Az a kérdés, hogy az adatod értelmezhető-e, összeköthető-e, és döntéshez használható-e. A magyar KKV-k tipikus hibája, hogy rengeteg adatot gyűjtenek össze-vissza (platformokban szétszórva), közben pedig hiányzik 3-4 olyan mérési pont, ami tényleg üzleti döntést tenne lehetővé: mi volt a beszerzési költség csatornánként, mennyi az átlagos fedezet, mennyi a visszavásárlás aránya, és mennyi idő alatt térül meg egy ügyfél.

Az AI marketing stratégiában az adatokat érdemes „szintekben” gondolni. Legalul van az eseményadat: mit csinált a felhasználó a weboldalon, appban, hírlevélben, hirdetésben. Erre jön rá a tranzakciós adat: mit vett, mennyiért, milyen gyakran, milyen árréssel. Erre jön rá a CRM és ügyfélszolgálati adat: jegyek, panaszok, kérdések, elégedettség, értékesítési státusz. És végül a kontextus: készlet, kapacitás, szezon, árváltozás, kampányok. AI-t akkor tudsz normálisan használni, ha legalább a legalapvetőbb összekötések megvannak, és nem csak „platformon belül” látsz számokat.

Gyakorlati szinten az alábbi adatforrásokkal számolj, mert ezek adják a legtöbb értelmezhető mintát:

• Web és app viselkedés (oldalmegtekintések, termékoldal-aktivitás, kosárba rakás, űrlapok, videómegtekintés).
• Vásárlás és számlázás (rendelések, visszaküldés, kuponhasználat, kosárérték, fedezeti logika).
• Hírlevél és automata üzenetek (megnyitás, kattintás, leiratkozás, késleltetett konverzió).
• Hirdetési platform adatok (kampány- és kreatív teljesítmény, közönségek, frekvencia, CPA).
• Ügyfélszolgálat (kérdések témája, válaszidő, megoldási arány, ismétlődő problémák).

Az AI marketing bevezetése előtt érdemes egy őszinte „adatleltárt” csinálni. Nem hosszú projekt, de fegyelmet igényel: mi hol van, ki fér hozzá, mit tekintünk igaznak, hogyan kezeljük a hibát, és milyen adatot nem gyűjtünk, mert nincs rá üzleti okunk. Ha ezt a részt kihagyod, az AI szép grafikonokat fog adni, csak éppen nem fogod tudni, mihez képest kell dönteni. És itt jön a következő lépés: ha már mérhető vagy, akkor érdemes szegmentálni úgy, hogy a kommunikációd valóban releváns legyen.

Ügyfélszegmentáció és személyre szabás

A szegmentációt sokan elrontják már a definíciónál. A legtöbb vállalkozó ott ragad le, hogy „nők 25–45” vagy „Budapest és környéke”, aztán csodálkozik, hogy drága a hirdetés és gyenge a konverzió. Az AI marketing stratégia egyik legnagyobb üzleti haszna pont az, hogy képes viselkedés, preferencia és életciklus alapján csoportosítani. Nem azért, mert ettől „okosabb” leszel, hanem mert ettől kevesebbet pazarolsz. És a magyar piacon, ahol sok szektorban árérzékeny a közönség és szűk a büdzsé, a pazarlás az első számú ellenség.

Az AI-alapú szegmentáció tipikusan három irányban erős. Az első az RFM logika (recency, frequency, monetary): mennyire friss a vásárlás, milyen gyakori, és mennyit költ. Ezt egy átlagos webáruház is meg tudja csinálni, és már önmagában óriási javulást hozhat a hírlevélben és a remarketingben. A második a viselkedésalapú csoportosítás: milyen útvonalon jár a weboldalon, milyen tartalmakra reagál, hol akad el. A harmadik a hajlandóság: milyen valószínű, hogy vásárol, visszajön, vagy lemorzsolódik. Ezt már prediktív modell segíti, de a logika ugyanaz: nem mindenkinek ugyanazt mondod, ugyanabban az időpontban.

Személyre szabásnál viszont van egy kényes pont: a relevancia és a tolakodás határa. Az AI képes nagyon pontosan eltalálni, hogy kit mi érdekel, és mikor „érett” egy ajánlatra. De a bizalom piaca nem végtelen. Ha túl agresszíven használod a személyre szabást, az rövid távon hozhat kattintást, hosszú távon viszont roncsolja a márkát. Dajka Gábor tapasztalata szerint a coaching, önfejlesztés és érzékeny témákat érintő szolgáltatásoknál ez még hangsúlyosabb: az ügyfél nem azt akarja érezni, hogy „kielemezték”, hanem azt, hogy megértik és tisztelik. Itt az AI-t érdemes úgy használni, hogy a relevanciát növeld, de a kommunikáció stílusa emberi maradjon.

Konkrétan hol tudsz személyre szabni úgy, hogy üzletileg is értelmes legyen?

• Weboldal: ajánlott tartalmak, kapcsolódó termékek, dinamikus belépő üzenetek (nem agresszív popup-parádé).
• E-mail: viselkedés-triggerelt sorozatok (kosárelhagyás, érdeklődés, újravásárlás, onboarding).
• Hirdetés: közönségek életciklus szerint (új érdeklődő vs. visszatérő vs. inaktív), kreatív variációk szegmensen belül.
• Értékesítés: lead priorizálás, ajánlat időzítés, utánkövetés.

A személyre szabás akkor jó, ha nem csak „szebb”, hanem mérhetően jobban teljesít. Ehhez viszont kell a következő lépés: előrejelzés és döntéstámogatás. Mert egy AI marketing stratégia nem attól erős, hogy sokat tud, hanem attól, hogy jobb döntések születnek.

Prediktív analitika és döntéstámogatás

A prediktív analitika a marketingben azt jelenti, hogy nem csak leírod, mi történt (deskriptív), hanem megpróbálod előre jelezni, mi fog történni, és mit érdemes tenned. Ez az a terület, ahol a legtöbb vállalkozás érzi először igazán: az AI nem „szövegíró”, hanem üzleti gyorsító. Ha meg tudod mondani, hogy melyik leadből lesz ügyfél, melyik ügyfél fog lemorzsolódni, vagy melyik szegmensnél érdemes magasabb ajánlatot adni, akkor a marketinged és az értékesítésed hirtelen összekapcsolódik. És ez az, amitől a kampány nem csak szép lesz, hanem nyereséges.

Tegyük fel, hogy egy szolgáltató vállalkozásod van, és sok érdeklődő jön be ajánlatkérésre. A klasszikus hiba: mindenkit ugyanúgy kezelsz, ugyanannyi időt teszel bele, aztán a csapatod kiég, a válaszidő romlik, és a jó leadek elmennek. Prediktív megközelítésnél azt mondod: legyen egy modell vagy legalább egy pontozási rendszer, ami megmondja, milyen valószínű, hogy az adott érdeklődőből fizető ügyfél lesz. Nem kell rögtön adatkutatói csapat. Sokszor már az is sokat segít, ha definiálsz 8–12 jelzést (iparág, cégnagyság, probléma típusa, döntéshozói szerep, érdeklődési mélység), és ezt fegyelmezetten visszaméred.

Webáruházaknál a prediktív analitika klasszikus terepe a lemorzsolódás és a következő vásárlás. Ha tudod, hogy mely vevők „hűlnek ki”, akkor nem mindenkinek adsz ugyanazt a kedvezményt. Sőt: nem is mindig kedvezményt adsz. Lehet, hogy valakinél egy edukációs e-mail sorozat, valakinél egy termék-összeállítás, valakinél egy garancia-kiterjesztés hoz vissza. A cél nem az, hogy mindenáron visszahozz bárkit, hanem hogy a marketing ráfordításod arányaiban a legjobb csoportokra menjen.

Az alábbi táblázat összefoglal néhány tipikus prediktív use case-t, és azt, hogy ebből milyen marketing döntés lesz. (Nem kell mindet egyszerre csinálni. Válassz 1–2-t, amit a legjobban mérsz.)

A prediktív analitikával egy dolgot muszáj kimondani: nem „jósolgatunk”, hanem valószínűségekkel dolgozunk. Ezért kell mellé fegyelmezett tesztelés és utólagos ellenőrzés. Ha ezt komolyan veszed, akkor a következő lépés már szinte magától értetődik: az automatizálás. Mert ha tudod, mit kell tenni, akkor onnantól az a kérdés, hogyan csinálod meg gyorsan, következetesen, és skálázhatóan.

Automatizálás és tartalomgyártás

Az automatizálás a marketingben régebbi, mint a generatív AI. E-mail sorozatok, lead nurturing, remarketing, ügyfélút-alapú üzenetek: ezek mind automatizált logikák. Ami újdonság, az a sebesség és a variációk száma. A generatív AI miatt ma már nem 2–3 kreatív verzióval dolgozol, hanem tucatnyi változattal, különböző szegmensekre, különböző csatornákra, különböző tónusban. Ez óriási lehetőség, de van benne egy csapda: könnyű átcsúszni a mennyiségi gondolkodásba, és közben elfelejteni, hogy a marketing nem a szövegipar, hanem üzletfejlesztés.

Dajka Gábor tapasztalata szerint a tartalomgyártásban az AI két helyen a legerősebb. Az egyik az első vázlatok és variációk gyártása: címek, bekezdés-szerkezetek, hirdetés-szövegek A/B verziói, e-mail tárgysorok, gyakori kérdések megfogalmazása. A másik a strukturálás: egy hosszú anyagból több rövidebb, csatornához illeszkedő rész készítése, vagy egy ügyfélszolgálati tudásbázis rendszerezése. Viszont ott, ahol márka, bizalom és árpozicionálás a tét, ott a végső szerkesztés nem adható ki teljesen gépre. Nem azért, mert a gép „rossz”, hanem mert a márkahang és a felelősség nem delegálható.

Az AI-alapú automatizálásnál érdemes fejben tartani ezt a három szabályt:

• Ember a döntési pontokon: kampányindítás, érzékeny üzenetek, jogi- és adatkezelési kérdések, nagy költségű tesztek. Ezeknél legyen jóváhagyás.
• Dokumentált brand irányelvek: milyen stílusban beszélsz, mit nem ígérsz, milyen állításokat nem teszel, milyen témáknál óvatos a kommunikáció.
• Mérés minden automatizmusnál: ha nem mérsz, csak gyorsabban csinálsz valamit, aminek nincs értelme.

Chatbotoknál különösen fontos a józan ész. Egy jó chatbot nem „pszichológiai segítő”, nem „mindentudó tanácsadó”, hanem ügyfélút-támogató: eligazít, kérdez, kvalifikál, és ha kell, átad embernek. Az automatizált ügyfélkommunikáció akkor működik, ha a célja tiszta: tehermentesítés, gyors válasz, jobb ügyfélélmény. Ha a cél az, hogy „mindenkinek eladjunk”, akkor előbb-utóbb beleszaladsz a bizalmi falba.

Az automatizálás és a generatív tartalom a gyakorlatban akkor válik igazán üzletivé, ha ráépíted az eszközlogikára: milyen rendszerben kezeled az adatot, a kreatívot, a kampányokat és a visszamérést. Erre szolgál a következő rész: eszközstack és bevezetési szintek.

Eszközstack és bevezetési szintek

Az AI marketing stratégia nem egyetlen szoftver megvásárlása, hanem egy ökoszisztéma összerakása. És itt sok magyar vállalkozó elcsúszik, mert azt várja, hogy majd egy platform „megold mindent”. A valóság az, hogy a marketing rendszerek összehangolása vezetői döntés: milyen adatot hol tárolsz, melyik rendszer az elsődleges, mi a forrásigazság, és hogyan kerülöd el, hogy ugyanazt a vevőt három különböző néven tartsd nyilván.

Érdemes „érettségi szintekben” gondolkodni, mert nem mindenkinek ugyanaz a helyes következő lépés. Egy mikro-vállalkozásnál teljesen reális, hogy az első AI-s lépés az, hogy rendbe teszi a mérését, és bevezet 2–3 automatizált e-mail folyamatot. Egy középvállalatnál viszont már a CRM, a CDP jellegű megoldások, és a többcsatornás attribúció kérdése kerül elő. A lényeg: a saját szintedhez válaszd az eszközt, ne a hype-hoz.

Az alábbi táblázat egy egyszerű bevezetési logikát mutat. Nem tökéletes, de jó döntési keret: hol tartasz, és mi a reális következő fejlesztés.

A „melyik eszközt vegyem” kérdésre nincs univerzális válasz, de van két nagyon jó szűrő. Az egyik: tulajdonolod-e az adataidat, vagy csak béreled a hozzáférést egy platformon belül. A másik: tudsz-e értelmes riportot csinálni csatornákon át úgy, hogy az üzleti döntéshez elég tiszta. Dajka Gábor tapasztalata szerint a magyar piacon az a nyerő, ha a vállalkozó előbb rendet rak, és utána vesz „okos” eszközt. Fordítva csak drága káosz lesz.

Ha eszközből és adatból elkezd összeállni a rendszered, akkor előkerül egy téma, amit sokan szeretnek elodázni: az etika és az adatvédelem. Pedig AI mellett ez nem extra, hanem napi működés.

Etika, adatvédelem és bizalom

Az AI marketing kapcsán az etika nem elméleti filozófia, hanem üzleti kockázatkezelés. A bizalom a legdrágább erőforrásod, és a digitális világban nagyon gyorsan el lehet veszíteni. Ha a közönséged azt érzi, hogy „megfigyeled”, „túl sokat tudsz róla”, vagy olyan módon célzod, ami manipulatívnak hat, akkor a rövid távú nyereség hosszú távú veszteség lesz. Ráadásul a szabályozási környezet is egyre szigorúbb: adatkezelés, hozzájárulás, tájékoztatás, adatminimalizálás, biztonság. Ezeket nem lehet félvállról venni, főleg akkor nem, ha AI-val skálázod a folyamatokat.

Etikai szinten három kérdésre érdemes mindig válaszolnod, mielőtt AI-t használsz egy kampányban:

• Átlátható-e, hogy milyen adatból, milyen célra dolgozunk?
• Arányos-e a beavatkozás azzal, amit a felhasználó elvárhat?
• Megvédhető-e a döntésed, ha holnap nyilvános lenne a működésed?

Marketinges szemmel különösen kényesek azok a területek, ahol az emberek kiszolgáltatottabbnak érzik magukat: egészség, pénzügy, önfejlesztés, kapcsolati problémák. Itt még fontosabb, hogy az AI ne legyen agresszív „rábeszélő gép”, hanem relevanciát és tisztességes tájékoztatást adjon. A márkád nem attól lesz erős, hogy mindent tud a vevőről, hanem attól, hogy a vevő érzi: tisztelik.

Operatív szinten az adatvédelem és etika nem nagy misztikum, csak fegyelmezett működés. Néhány olyan alapelv, amit a legtöbb cégnek érdemes bevezetnie:

• Adatminimalizálás: csak azt gyűjtöd, amire üzleti okod van, és amiről tudsz számot adni.
• Hozzáférés-kezelés: nem mindenki lát mindent, és van naplózás.
• Szolgáltatói fegyelem: tudod, melyik külső rendszer mit csinál az adataiddal, és mi történik, ha váltasz.
• Kommunikációs korlátok: vannak témák és állítások, amiket nem automatizálsz, és nem „optimalizálsz” rákattintásra.

Az AI marketing stratégia akkor lesz hosszú távon működőképes, ha a növekedés mellett a kockázatot is menedzseled. Ezzel nem lassítod a céget, hanem stabilizálod. És ha stabilizáltad, akkor jöhet a kérdés: hogyan indulj el úgy, hogy ne ess szét a projekt, és ne ragadj bele a „majd egyszer” állapotba? Ehhez adok egy rövid, végrehajtható akciótervet.

Megvalósítási akcióterv

Az AI marketing stratégiát sokan túltervezik, aztán nem történik semmi. Én a fordítottját javaslom: tiszta alapok, egy szűk pilot, gyors tanulás, majd skálázás. Az alábbi 90 napos menetrend egy átlagos magyar KKV-nál is reális, ha van legalább minimális fegyelem és egy kijelölt felelős. (Nem „mindenki csinálja”, hanem egy ember viszi végig, a többiek pedig támogatják.)

Ha szeretnéd gyorsan felmérni, mennyire vagy készen az AI marketingre, itt van egy rövid diagnosztikai blokk. Nem teszt, amitől „jó” vagy „rossz” leszel, hanem egy tükör: ha több kérdésre nemet mondasz, előbb alapot építs, és utána várj csodát.

• Tudod-e csatornánként, mennyi az ügyfélszerzés költsége, és legalább közelítőleg mennyi a haszon egy átlagos ügyfélen?
• Van-e egyetlen hely, ahol az ügyféladatod (CRM / számlázás / rendelés) legalább alap szinten össze van rendezve?
• Van-e 1–2 olyan automata folyamatod, ami már most bevételt termel (pl. új érdeklődő sorozat, kosárelhagyás, újravásárlás)?
• Tudsz-e havonta legalább egy értelmes döntést hozni mérés alapján (nem megérzésből)?
• Van-e kijelölt felelős, aki ezt végigviszi, és nem „majd ha lesz idő” alapon megy?

Ha ezekből legalább háromra igennel tudsz válaszolni, akkor jó eséllyel el tudsz indulni egy üzletileg értelmes AI pilotban. Ha viszont szinte mindenre nem, az nem tragédia, csak üzenet: a sorrendet kell megfordítani. És ha már elindultál, érdemes előre gondolkodni: merre megy ez az egész a következő években?

Jövőbeli trendek

Az AI marketing jövője nem egyszerűen „még több automatizálás”. Inkább arról szól, hogy a döntések egy része valós időben történik, és a marketing egyre közelebb kerül a termékhez és az ügyfélélményhez. A hagyományos kampánygondolkodás (indítunk, futtatjuk, lezárjuk) mellett egyre több vállalkozásnak lesz szüksége folyamatosan tanuló rendszerekre: ajánlórendszerekre, dinamikus árazás-közeli logikákra, készlethez és kapacitáshoz igazított kommunikációra, és olyan ügyfélutakra, amelyek nem lineárisak. Ez a hazai KKV-knál is releváns, csak a bevezetés tempója lesz más.

A másik nagy irány a cookie nélküli világ és a first-party adatok felértékelődése. Sok vállalkozó most kezdi megérteni, hogy nem elég „hirdetni”, hanem adatot és kapcsolatot kell építeni: feliratkozót, közösséget, ügyfélfiókot, lojális vevőt. Az AI marketing stratégia ebben azért erős, mert segít okosabban bánni a saját adatoddal: jobb szegmentáció, jobb időzítés, jobb ajánlat. De ez csak akkor működik, ha az alap kommunikáció és az ajánlatod rendben van. Rossz ajánlatot AI-val csak gyorsabban fogsz rosszul eladni.

Technológia oldalról egyre több „agent” jellegű megoldás jelenik meg: olyan automatizált folyamatok, amelyek nem csak végrehajtják a beállított szabályt, hanem javaslatot tesznek, sőt adott kereteken belül optimalizálnak. Ez nagy hatékonyságot hozhat, de felelősséget is: egy vállalkozásvezetőnek értenie kell, mit enged át, és mit nem. A jövőben az nyer, aki nem csak eszközt használ, hanem kontrollt tart, és közben gyorsan tanul.

És van még egy trend, amiről kevesebbet beszélnek: a közönség immunrendszere. Az emberek már most is tele vannak generikus, „AI-szagú” kommunikációval. Aki ugyanazokat a sablon üzeneteket tolja, ugyanazokkal a panelekből, az beleolvad a zajba. Ezért mondom régóta: a marketing nem attól lesz erős, hogy hangos vagy, hanem attól, hogy pontos vagy. Az AI ezt a pontosságot tudja támogatni, de csak akkor, ha a márkádnak van karaktere, és a kommunikációdnak van üzleti fegyelme.

Innen jutunk el a végkövetkeztetéshez: az AI marketing stratégia nem „projekt”, hanem működés. És ezt vezetői szinten kell kimondani.

Dajka Gábor marketingszakértő, business coach és befektető szerint

Az AI marketing stratégia nem a marketingesek játékszere, hanem a cég működésének része. Aki ezt nem érti, az pár hónapig lelkes lesz, aztán kiábrándul, mert „nem hozta a várt számokat”. Közben a valóság az, hogy az AI a fegyelmet jutalmazza. Ha rendben van a mérésed, ha tiszta az ajánlatod, ha érthető a pozicionálásod, és van egy csapatod, ami képes következetesen végrehajtani, akkor az AI nagyon komoly gyorsítást ad. Ha viszont káosz van, akkor az AI csak gyorsítja a káoszt.

Én azt látom a magyar piacon, hogy sok vállalkozó túl hamar akar „okos” lenni. Előbb akar automatizálni, mint hogy értené a vevői döntéseket. Előbb akar személyre szabni, mint hogy lenne egy tiszta értékajánlata. Előbb akar skálázni, mint hogy tudná, hol folyik el a pénz. Ez fordítva működik. Előbb alapok: mérés, ajánlat, ügyfélút. Utána jöhet a gép. Aki ezt a sorrendet betartja, annak az AI nem költség, hanem befektetés.

„Az AI nem fog megmenteni egy rossz üzleti modelltől. Viszont egy jó modellt nagyon gyorsan képes láthatóvá és skálázhatóvá tenni. A kérdés nem az, hogy használod-e. A kérdés az, hogy te vezeted-e, vagy ő visz téged.” – Dajka Gábor

Ha szeretnél ebben a témában stabil alapot, én továbbra is azt mondom: a technika jön-megy, az emberi döntések logikája és a marketingpszichológiai alapok viszont lassabban változnak. Ezért készült a Dajka Gábor: Online Marketing és Pszichológia is: hogy a magyar mikro- és kisvállalkozók ne külföldi óriások mozgását próbálják másolni, hanem a saját helyzetükből építkezzenek. AI-val vagy AI nélkül, a fegyelem és az önismeret mindig versenyelőny lesz.

Szakértő válaszol – gyakori kérdések

Mennyi adattal érdemes belevágni az AI marketingbe?

Nem a „sok adat” a belépő, hanem a használható adat. Egy kis webáruház vagy szolgáltató is tud értelmes AI-hoz közeli rendszert építeni, ha van stabil konverziómérés, rendben van a CRM, és fegyelmezetten címkézi a forrásokat. Ha kevés a forgalmad, akkor a fókusz legyen a szegmentáción, az automatizált utánkövetésen és a minőségi mérésen. A prediktív modellek később jönnek, amikor már van elég minta és visszacsatolás.

Milyen hibát látni leggyakrabban a magyar KKV-knál?

A leggyakoribb hiba az, hogy eszközt vesznek, de nem építenek folyamatot. Megveszik a „mindent tudó” rendszert, de nincs kijelölt felelős, nincs tesztelési rutin, nincs tiszta definíció arról, mi számít sikernek. A másik tipikus hiba az árazás és ajánlat kérdése: az AI nem fogja helyetted kitalálni, mit érdemes eladni és milyen feltételekkel. A magyar piacon ráadásul sokszor erős az árérzékenység, ezért még fontosabb, hogy ne csak forgalmat, hanem fedezetet és megtérülést mérj.

Kell külön AI szakember egy vállalkozásba?

Kezdésnél nem feltétlenül. Sokszor elég egy olyan marketinges vagy vezető, aki érti a mérés logikáját, tud rendszerekben gondolkodni, és képes rendet rakni az adatokban. Később, amikor már modelleket akarsz építeni, több adatforrást összehangolni, és komolyabb automatizálást skálázni, akkor jól jön adatelemző vagy data engineer jellegű támogatás. De a legnagyobb hiány általában nem a technikai tudás, hanem a vezetői fegyelem: ki dönt, mi alapján dönt, és hogyan tanul a csapat a számokból.

Hogyan kerülhetem el, hogy az AI-val gyártott tartalom sablonos legyen?

Úgy, hogy az AI-t nem „szerzőnek”, hanem asszisztensnek használod. Legyen világos márkahang, legyenek tiltott állítások és ígéretek, és legyen emberi szerkesztés a publikálás előtt. A jó tartalom nem attól jó, hogy sok van belőle, hanem attól, hogy pontosan arra a problémára válaszol, ami az ügyfeled fejében van. Az AI ebben tud segíteni: vázlatol, variál, strukturál. A végső felelősség viszont a tiéd.

Ajánlott magyar videó/podcast

Ha az AI marketing automatizálás részét komolyan akarod venni, ezt a videót azért érdemes megnézned, mert józanul mutat rá: a „teljesen automatizált” működés könnyen visszaüt, ha nincs mögötte gondolkodás és kontroll.

Források

• Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., Bressgott, T. (2020): How artificial intelligence will change the future of marketing (Journal of the Academy of Marketing Science)
• Ziakis, C., Vlachopoulou, M. (2023): Artificial Intelligence in Digital Marketing: Insights from a Comprehensive Review (Information, MDPI) – DOI: 10.3390/info14120664
• Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation – GDPR) – EUR-Lex