O czym się mówi w świecie biznesu – American Marketing Association, Oxford University, Wharton University i Martech

Zapraszamy do nowej odsłony questus marketing insights. W tym miesiącu przedstawiamy Wam teksty autorstwa: American Marketing Association, Oxford University, Wharton University i Martech. Przyjemnej lektury!

2026 Future Trends in Marketing

American Marketing Association

https://www.ama.org/press-releases/ama-releases-groundbreaking-future-trends-in-marketing-report/

Raport American Marketing Association – 2026 Future Trends in Marketing identyfikuje pięć kluczowych trendów, które będą kształtować marketing w perspektywie 5–10 lat. W kontekście rosnącej roli AI i fragmentacji mediów marketerzy stają się aktywnymi twórcami zmian.

Pięć kluczowych trendów to:

• Autonomiczna agentowa sztuczna inteligencja – agenci AI będą pośredniczyć między markami a konsumentami, automatyzując decyzje zakupowe, ale także organizując całe kampanie marketingowe
• Poszukiwanie produktów marek przesuwać się będzie z wyszukiwarek do scrollowanych feedów i chatbotów, co wymaga tworzenia natywnych treści o zabarwieniu emocjonalnym i współpracy z twórcami, influencerami
• Rynek pracy będzie funkcjonował w modelu elastycznym (ang. „liquid workforce”) – freelancerzy, role hybrydowe wspierane AI
• Rośnie znaczenie innowacji w zrównoważonym rozwoju (np. opakowania cyrkularne, green storytelling)
• W świecie dezinformacji kluczowe stawać się będzie budowanie zaufania opartego na autentyczności i aktywne funkcjonowanie w społecznościach.

Już dzisiaj widać, że nie jest to odległa przyszłość. Przykłady takich rozwiązań jak Sofia czy Riley pokazują praktyczne implikacje dla marketingu przyszłości, który łączyć będzie automatyzację z ludzką kreatywnością i wartościami w życiu.

The trust economy is here

Edward Lee

Oxford University

https://www.sbs.ox.ac.uk/oxford-answers/trust-economy-here

Wchodzimy w marketingu w „ekonomię zaufania”. W warunkach wysokiej konkurencji i rosnącego sceptycyzmu klientów to właśnie zaufanie staje się kluczowym źródłem przewagi rynkowej. Patagonia dowiodła, że długoterminowe, konsekwentne działania (np. program Worn Wear, przekazanie firmy fundacji ekologicznej) pozwoliły utrzymać ceny premium i jednocześnie osiągnąć ponad 1 mld USD przychodów w 2022 r. oraz 1,47 mld USD w 2024/25, mimo promowania ograniczenia konsumpcji.

Cena jest kluczowym elementem budowanego zaufania – momentem, w którym klient decyduje, czy wierzy marce na tyle, by zapłacić. W odróżnieniu od brandingu (budującego sympatię), to pricing konwertuje zainteresowanie w realny zakup. Marka zyskuje fanów, a polityka cenowa zdobywa klientów. Przykładowo Netflix, dzięki zdobytemu wcześniej zaufaniu mógł podnieść ceny i pozyskać 247 mln subskrybentów w 2023 r.. Z kolei MoviePass upadł, ponieważ obiecywał wartość, której nie był w stanie dostarczyć.

W praktyce oznacza to konieczność traktowania zaufania jako infrastruktury biznesowej, na którą składają się spójność między wartościami, komunikacja i cena. W erze AI, która zwiększa sceptycyzm wobec autentyczności, firmy powinny jasno uzasadniać ceny i budować długoterminowe relacje. Przewagę rynkową budowaną na zaufaniu trudno skopiować.

How a ‘Confirmation Nudge’ Can Make Customers Buy More

Seb Murray

Wharton University, Journal of Consumer Research

https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-a-confirmation-nudge-can-make-customers-buy-more/

Badania wskazują, skuteczność pytania potwierdzającego zakup czy podjętą decyzję (ang. „confirmation nudge”) jest zaskakująco wysoka. Zadanie prostego pytania zachęcającego klientów do ponownego rozważenia wyboru (np. miesięcznej vs. rocznej subskrypcji) wpływa na uzyskiwane wyniki biznesowe.

Dodatkowe pytanie („czy chcesz potwierdzić wybór przejścia na plan roczny?”) zwiększa skłonność do wyboru droższej opcji. W eksperymentach laboratoryjnych udział klientów wybierających plan roczny wzrósł z ok. 33% do niemal 50%, a w aplikacji edukacyjnej był wyższy o ponad 8 punków procentowych.

Należy pamiętać, że nie jest to reguła. Na przykład eksperyment przeprowadzony w sklepie jubilerskim pokazał, że co prawda sprzedaż planu serwisowego wzrosła z 19% do 32%, jednak część klientów zrezygnowała całkowicie z zakupu, obniżając łączny przychód.

Badanie pokazuje, że nawet minimalna interwencja może znacząco zmienić decyzje zakupowe. Mechanizm działania polega na przekierowaniu uwagi na alternatywę, którą konsumenci wcześniej ignorowali. Efekt jest najsilniejszy, gdy opcja „podpowiadana” jest faktycznie korzystna (np. tańsza długoterminowo subskrypcja).

Stosowane narzędzie jest tanie i skuteczne, ale wymaga precyzyjnego zastosowania. Najlepiej po dokonaniu zakupu, aby ograniczyć porzucenia koszyka. Autorzy rekomendują stosowanie takich działań, interwencji („nudges”) wyłącznie w sytuacjach win-win, gdzie korzyści odnoszą zarówno firma, jak i klient.

3 AI shifts reshaping market research

Susan Ferrari

Martech

Rozwój AI wpływa na redefiniowanie badań marketingowych. Dotychczas AI wspierała głównie pojedyncze zadania (np. prostą analitykę danych, tworzenie ankiet). Nowe rozwiązania zmieniają cały proces generowania insightów i tworzą zintegrowane środowisko analityczne. Trzy kluczowe zmiany to:

• Po pierwsze, funkcje takie jak Anthropic Projects wprowadzają „pamięć instytucjonalną”, umożliwiając analizę dużych zbiorów danych (np. raportów, wywiadów, badań segmentacyjnych) w sposób ciągły i z uwzględnieniem kontekstu biznesowego. AI potrafi odpowiadać na pytania przekrojowe, np. o zmiany percepcji marki w czasie, eliminując problem rozproszonych danych.

• Po drugie, modele, jak Google Gemma, działają na komputerach osobistych czy laptopach lokalnie, redukując ryzyka związane z bezpieczeństwem danych. Umożliwiają analizę wrażliwych informacji (np. transkrypcji wywiadów czy danych klientów) bez opuszczania infrastruktury firmy.

• Po trzecie, rozwój systemów multi-AI zwiększa wiarygodność analiz: różne modele pełnią odmienne role (np. analiza sentymentu, weryfikacja błędów), co przypomina proces peer review.

Dzięki tym rozwiązaniom badania stają się szybsze, bardziej spójne i skalowalne. Przykładowo firmy mogą analizować dane dotyczące klientów gromadzone przez wiele lat w jednym środowisku lub wykrywać wzorce w feedbacku w czasie rzeczywistym. AI nie zastępuje badaczy, lecz wzmacnia ich zdolność do podejmowania decyzji opartych na danych.