Najcz\u0119stszy przypadek<\/h2>\n\n\n\n\n\nTak wi\u0119c do sklepu wchodzi nowa klientka. Przegl\u0105da czerwon\u0105 sukienk\u0119 za 300 z\u0142.<\/p>\n\n\n\n
Podchodzi asystentka i m\u00f3wi: \u201ePani lepiej kupi sobie t\u0119 koszulk\u0119. Tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n\n\n\n
Fail! Co\u015b tu nie gra, prawda?<\/p>\n\n\n\n
W\u0142a\u015bnie tak dzia\u0142aj\u0105 najprostsze \u201eramki rekomendacyjne” w platformach e-commerce. System rekomenduje to, co sprzedaje si\u0119 najlepiej, niezale\u017cnie od tego, co robi klient.<\/p>\n\n\n\n
Czy bierze pod uwag\u0119 preferencje klienta? Nie. Dostosowuje si\u0119 w rzeczywistym czasie? Nie.<\/p>\n\n\n\n
Jak to najcz\u0119\u015bciej jest upgrade’owane? Przypadek poni\u017cej.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"\/](\"https:\/\/blog.quarticon.com\/pl\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/rekomendacje-obrazowo-popularne.jpeg\")
Platforma e-commerce w akcji<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nPrzypadek data-driven z CDP\/MA<\/h2>\n\n\n\n\n\nZaczynamy jeszcze raz – do sklepu wchodzi klientka. Okazuje si\u0119, \u017ce nie jest nowa. Asystentka j\u0105 rozpoznaje. To Barbara. Sama, Marian chyba poszed\u0142 po nowy telewizor \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n
Asystentka krzyczy w drzwiach: \u201eDzie\u0144 dobry Pani Basiu!”. <\/p>\n\n\n\n
[Hurra! System rozpozna\u0142 klientk\u0119]<\/p>\n\n\n\n
Pani Basia odpowiada i spokojnie podchodzi do sukienek i ogl\u0105da czerwon\u0105 za 300 z\u0142. Asystentka, cwana bestia, pami\u0119ta, \u017ce pani Basia kupi\u0142a spodnie miesi\u0105c temu, wi\u0119c proponuje: \u201ePani Basiu, mamy super spodnie na promocji”.<\/p>\n\n\n\n
Fail! I zn\u00f3w jest problem… Asystentka bazuje na danych historycznych. System reaguje na to, co klient kupi\u0142 wcze\u015bniej<\/em>, nie na to, co robi teraz<\/em>. Dopiero jutro system (pani asystentka) zorientuje si\u0119, \u017ce pani Basia przysz\u0142a po co\u015b zupe\u0142nie innego.<\/p>\n\n\n\nJutro to ju\u017c za p\u00f3\u017ano. Klientka ju\u017c odesz\u0142a bez zakupu.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"\/](\"https:\/\/blog.quarticon.com\/pl\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/rekomendacje-obrazowo-ma.jpeg\")
Data-driven CDP\/MA w akcji na rozpoznanych klientach<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\nTo w\u0142a\u015bnie jak dzia\u0142a marketing automation i CDP, pami\u0119taj\u0105 klient\u00f3w, kt\u00f3rzy ju\u017c wcze\u015bniej kupili, bazuj\u0105 na segmentach (kupi\u0142a spodnie), i na historii, kt\u00f3ra dzisiaj nie ma \u017cadnego znaczenia.<\/p>\n\n\n\n
A co robi dla nowych, anonimowych, w incognito, z adblockami? A to przecie\u017c 95% Twoich klient\u00f3w. Ci rozpoznani to tylko 5%!.<\/p>\n\n\n\n
Dla 95% Twoich potencjalnych klient\u00f3w asystentka zachowuje si\u0119, jak w przypadku pierwszym. \u201ePani lepiej kupi sobie t\u0119 koszulk\u0119. Tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n\n\n\n
Pani Basia bierze drug\u0105 sukienk\u0119. Asystentka : \u201eA mo\u017ce ta zielona koszulka. Te\u017c tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\nData-driven CDP\/MA w akcji na nowych klientach<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nSilnik rekomendacji produktowych<\/h2>\n\n\n\n\n\nTeraz ta sama scena, ale z nowoczesnym systemem rekomendacji. Klientka przychodzi i ogl\u0105da czerwon\u0105 sukienk\u0119 za 300 z\u0142. Systemu rekomendacji nie interesuje imi\u0119 klientki, wi\u0119c jej nie przywita po imieniu. Je\u015bli to rozpoznana klientka, to b\u0119dzie wiedzia\u0142, \u017ce kupi\u0142a spodnie 30 dni temu, ale nie jako pani Basia, tylko jako X \u00c6 A-12 \ud83d\ude09 <\/p>\n\n\n\n
Asystentka podchodzi i zaproponuje podobny model sukienki, kt\u00f3ry jest na stanie. Klientka bierze jednak inn\u0105 sukienk\u0119, ale odwiesza j\u0105, asystentka (system) to widzi.<\/p>\n\n\n\n
Asystentka, nauczona ju\u017c na dziesi\u0105tkach tysi\u0119cy wcze\u015bniejszych przypadk\u00f3w niejedno widzia\u0142a i proponuje trzeci\u0105 sukienk\u0119, t\u0119 idealn\u0105. Klientka kupuje.<\/p>\n\n\n\n
Asystentka dostosowa\u0142a si\u0119 w czasie rzeczywistym do sygna\u0142\u00f3w klientki. Wykorzysta\u0142a wiedz\u0119 z tysi\u0119cy podobnych przypadk\u00f3w. Zaproponowa\u0142a produkt na bazie bie\u017c\u0105cego zachowania, nie historii. Zadzia\u0142a\u0142o \u2014 klientka kupi\u0142a<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\n![\"\"\/](\"https:\/\/blog.quarticon.com\/pl\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/rekomendacje-obrazowo-silnik-ai.jpeg\")
Silnik rekomendacji produktowych AI<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nPor\u00f3wnanie: trzy wersje obok siebie<\/h2>\n\n\n\n<\/th> Zwyk\u0142e rekomendacje<\/th> Rekomendacje w CDP\/MA<\/th> Silnik rekomendacji AI<\/th><\/tr><\/thead> Rozumie obecne zachowanie?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak, w real-time<\/td><\/tr> Dzia\u0142a dla nowych klient\u00f3w?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak<\/td><\/tr> Dzia\u0142a dla sta\u0142ych klient\u00f3w?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u26a0\ufe0f Tak, ale z op\u00f3\u017anieniami i w segmentach<\/td> \u2705 Tak, natychmiast<\/td><\/tr> Uczy si\u0119 na bie\u017c\u0105co?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak<\/td><\/tr> Procent zmarnowanych szans<\/td> 100%<\/td> Na pewno 95%<\/td> Minimum<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\nWi\u0119kszo\u015b\u0107 e-commerce polega na systemach, kt\u00f3re w najlepszym wypadku aktualizuj\u0105 si\u0119 wtedy, kiedy ostatni raz zalogowa\u0142 si\u0119 klient. To jak nasza asystentka, kt\u00f3ra podsuwa spodnie, a nie obserwuje tego, co dzieje si\u0119 teraz.<\/p>\n\n\n\n
Silniki rekomendacji produktowych AI pracuj\u0105 inaczej: dostosowuj\u0105 si\u0119 natychmiast, ucz\u0105 si\u0119 z ka\u017cdej interakcji i dzia\u0142aj\u0105 dla ka\u017cdego, czy to klient nowy, czy sta\u0142y.<\/p>\n\n\n\n
To r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy:<\/p>\n\n\n\n
\n- Systemem, kt\u00f3ry krzyczy: \u201eKup to, co wszyscy kupuj\u0105!”<\/li>\n\n\n\n
- Systemem, kt\u00f3ry s\u0142ucha: \u201eWidz\u0119, \u017ce Ci si\u0119 ta sukienka podoba, a ja znam podobn\u0105, kt\u00f3ra Ci si\u0119 jeszcze bardziej spodoba.”<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Prawda, \u017ce wida\u0107 r\u00f3\u017cnic\u0119! To nie tylko temat: czy b\u0119dzie lepiej, bo b\u0119dzie. To te\u017c temat – jak przesta\u0107 szkodzi\u0107 od zaraz. Poniewa\u017c przypadek pierwszy i drugi to niszczenie experience klient\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n
Um\u00f3w si\u0119 na demo, \u017ceby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej. <\/p>\n\n\n\n
Tak wi\u0119c do sklepu wchodzi nowa klientka. Przegl\u0105da czerwon\u0105 sukienk\u0119 za 300 z\u0142.<\/p>\n\n\n\n
Podchodzi asystentka i m\u00f3wi: \u201ePani lepiej kupi sobie t\u0119 koszulk\u0119. Tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n\n\n\n
Fail! Co\u015b tu nie gra, prawda?<\/p>\n\n\n\n
W\u0142a\u015bnie tak dzia\u0142aj\u0105 najprostsze \u201eramki rekomendacyjne” w platformach e-commerce. System rekomenduje to, co sprzedaje si\u0119 najlepiej, niezale\u017cnie od tego, co robi klient.<\/p>\n\n\n\n
Czy bierze pod uwag\u0119 preferencje klienta? Nie. Dostosowuje si\u0119 w rzeczywistym czasie? Nie.<\/p>\n\n\n\n
Jak to najcz\u0119\u015bciej jest upgrade’owane? Przypadek poni\u017cej.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
Przypadek data-driven z CDP\/MA<\/h2>\n\n\n\n\n\nZaczynamy jeszcze raz – do sklepu wchodzi klientka. Okazuje si\u0119, \u017ce nie jest nowa. Asystentka j\u0105 rozpoznaje. To Barbara. Sama, Marian chyba poszed\u0142 po nowy telewizor \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n
Asystentka krzyczy w drzwiach: \u201eDzie\u0144 dobry Pani Basiu!”. <\/p>\n\n\n\n
[Hurra! System rozpozna\u0142 klientk\u0119]<\/p>\n\n\n\n
Pani Basia odpowiada i spokojnie podchodzi do sukienek i ogl\u0105da czerwon\u0105 za 300 z\u0142. Asystentka, cwana bestia, pami\u0119ta, \u017ce pani Basia kupi\u0142a spodnie miesi\u0105c temu, wi\u0119c proponuje: \u201ePani Basiu, mamy super spodnie na promocji”.<\/p>\n\n\n\n
Fail! I zn\u00f3w jest problem… Asystentka bazuje na danych historycznych. System reaguje na to, co klient kupi\u0142 wcze\u015bniej<\/em>, nie na to, co robi teraz<\/em>. Dopiero jutro system (pani asystentka) zorientuje si\u0119, \u017ce pani Basia przysz\u0142a po co\u015b zupe\u0142nie innego.<\/p>\n\n\n\nJutro to ju\u017c za p\u00f3\u017ano. Klientka ju\u017c odesz\u0142a bez zakupu.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\nData-driven CDP\/MA w akcji na rozpoznanych klientach<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\nTo w\u0142a\u015bnie jak dzia\u0142a marketing automation i CDP, pami\u0119taj\u0105 klient\u00f3w, kt\u00f3rzy ju\u017c wcze\u015bniej kupili, bazuj\u0105 na segmentach (kupi\u0142a spodnie), i na historii, kt\u00f3ra dzisiaj nie ma \u017cadnego znaczenia.<\/p>\n\n\n\n
A co robi dla nowych, anonimowych, w incognito, z adblockami? A to przecie\u017c 95% Twoich klient\u00f3w. Ci rozpoznani to tylko 5%!.<\/p>\n\n\n\n
Dla 95% Twoich potencjalnych klient\u00f3w asystentka zachowuje si\u0119, jak w przypadku pierwszym. \u201ePani lepiej kupi sobie t\u0119 koszulk\u0119. Tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n\n\n\n
Pani Basia bierze drug\u0105 sukienk\u0119. Asystentka : \u201eA mo\u017ce ta zielona koszulka. Te\u017c tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\nData-driven CDP\/MA w akcji na nowych klientach<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nSilnik rekomendacji produktowych<\/h2>\n\n\n\n\n\nTeraz ta sama scena, ale z nowoczesnym systemem rekomendacji. Klientka przychodzi i ogl\u0105da czerwon\u0105 sukienk\u0119 za 300 z\u0142. Systemu rekomendacji nie interesuje imi\u0119 klientki, wi\u0119c jej nie przywita po imieniu. Je\u015bli to rozpoznana klientka, to b\u0119dzie wiedzia\u0142, \u017ce kupi\u0142a spodnie 30 dni temu, ale nie jako pani Basia, tylko jako X \u00c6 A-12 \ud83d\ude09 <\/p>\n\n\n\n
Asystentka podchodzi i zaproponuje podobny model sukienki, kt\u00f3ry jest na stanie. Klientka bierze jednak inn\u0105 sukienk\u0119, ale odwiesza j\u0105, asystentka (system) to widzi.<\/p>\n\n\n\n
Asystentka, nauczona ju\u017c na dziesi\u0105tkach tysi\u0119cy wcze\u015bniejszych przypadk\u00f3w niejedno widzia\u0142a i proponuje trzeci\u0105 sukienk\u0119, t\u0119 idealn\u0105. Klientka kupuje.<\/p>\n\n\n\n
Asystentka dostosowa\u0142a si\u0119 w czasie rzeczywistym do sygna\u0142\u00f3w klientki. Wykorzysta\u0142a wiedz\u0119 z tysi\u0119cy podobnych przypadk\u00f3w. Zaproponowa\u0142a produkt na bazie bie\u017c\u0105cego zachowania, nie historii. Zadzia\u0142a\u0142o \u2014 klientka kupi\u0142a<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n
\nSilnik rekomendacji produktowych AI<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\nPor\u00f3wnanie: trzy wersje obok siebie<\/h2>\n\n\n\n<\/th> Zwyk\u0142e rekomendacje<\/th> Rekomendacje w CDP\/MA<\/th> Silnik rekomendacji AI<\/th><\/tr><\/thead> Rozumie obecne zachowanie?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak, w real-time<\/td><\/tr> Dzia\u0142a dla nowych klient\u00f3w?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak<\/td><\/tr> Dzia\u0142a dla sta\u0142ych klient\u00f3w?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u26a0\ufe0f Tak, ale z op\u00f3\u017anieniami i w segmentach<\/td> \u2705 Tak, natychmiast<\/td><\/tr> Uczy si\u0119 na bie\u017c\u0105co?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak<\/td><\/tr> Procent zmarnowanych szans<\/td> 100%<\/td> Na pewno 95%<\/td> Minimum<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\nWi\u0119kszo\u015b\u0107 e-commerce polega na systemach, kt\u00f3re w najlepszym wypadku aktualizuj\u0105 si\u0119 wtedy, kiedy ostatni raz zalogowa\u0142 si\u0119 klient. To jak nasza asystentka, kt\u00f3ra podsuwa spodnie, a nie obserwuje tego, co dzieje si\u0119 teraz.<\/p>\n\n\n\n
Silniki rekomendacji produktowych AI pracuj\u0105 inaczej: dostosowuj\u0105 si\u0119 natychmiast, ucz\u0105 si\u0119 z ka\u017cdej interakcji i dzia\u0142aj\u0105 dla ka\u017cdego, czy to klient nowy, czy sta\u0142y.<\/p>\n\n\n\n
To r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy:<\/p>\n\n\n\n
\n- Systemem, kt\u00f3ry krzyczy: \u201eKup to, co wszyscy kupuj\u0105!”<\/li>\n\n\n\n
- Systemem, kt\u00f3ry s\u0142ucha: \u201eWidz\u0119, \u017ce Ci si\u0119 ta sukienka podoba, a ja znam podobn\u0105, kt\u00f3ra Ci si\u0119 jeszcze bardziej spodoba.”<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Prawda, \u017ce wida\u0107 r\u00f3\u017cnic\u0119! To nie tylko temat: czy b\u0119dzie lepiej, bo b\u0119dzie. To te\u017c temat – jak przesta\u0107 szkodzi\u0107 od zaraz. Poniewa\u017c przypadek pierwszy i drugi to niszczenie experience klient\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n
Um\u00f3w si\u0119 na demo, \u017ceby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej. <\/p>\n\n\n\n
Zaczynamy jeszcze raz – do sklepu wchodzi klientka. Okazuje si\u0119, \u017ce nie jest nowa. Asystentka j\u0105 rozpoznaje. To Barbara. Sama, Marian chyba poszed\u0142 po nowy telewizor \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n
Asystentka krzyczy w drzwiach: \u201eDzie\u0144 dobry Pani Basiu!”. <\/p>\n\n\n\n
[Hurra! System rozpozna\u0142 klientk\u0119]<\/p>\n\n\n\n
Pani Basia odpowiada i spokojnie podchodzi do sukienek i ogl\u0105da czerwon\u0105 za 300 z\u0142. Asystentka, cwana bestia, pami\u0119ta, \u017ce pani Basia kupi\u0142a spodnie miesi\u0105c temu, wi\u0119c proponuje: \u201ePani Basiu, mamy super spodnie na promocji”.<\/p>\n\n\n\n
Fail! I zn\u00f3w jest problem… Asystentka bazuje na danych historycznych. System reaguje na to, co klient kupi\u0142 wcze\u015bniej<\/em>, nie na to, co robi teraz<\/em>. Dopiero jutro system (pani asystentka) zorientuje si\u0119, \u017ce pani Basia przysz\u0142a po co\u015b zupe\u0142nie innego.<\/p>\n\n\n\n Jutro to ju\u017c za p\u00f3\u017ano. Klientka ju\u017c odesz\u0142a bez zakupu.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n To w\u0142a\u015bnie jak dzia\u0142a marketing automation i CDP, pami\u0119taj\u0105 klient\u00f3w, kt\u00f3rzy ju\u017c wcze\u015bniej kupili, bazuj\u0105 na segmentach (kupi\u0142a spodnie), i na historii, kt\u00f3ra dzisiaj nie ma \u017cadnego znaczenia.<\/p>\n\n\n\n A co robi dla nowych, anonimowych, w incognito, z adblockami? A to przecie\u017c 95% Twoich klient\u00f3w. Ci rozpoznani to tylko 5%!.<\/p>\n\n\n\n Dla 95% Twoich potencjalnych klient\u00f3w asystentka zachowuje si\u0119, jak w przypadku pierwszym. \u201ePani lepiej kupi sobie t\u0119 koszulk\u0119. Tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n\n\n\n Pani Basia bierze drug\u0105 sukienk\u0119. Asystentka : \u201eA mo\u017ce ta zielona koszulka. Te\u017c tylko 10 z\u0142”.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Teraz ta sama scena, ale z nowoczesnym systemem rekomendacji. Klientka przychodzi i ogl\u0105da czerwon\u0105 sukienk\u0119 za 300 z\u0142. Systemu rekomendacji nie interesuje imi\u0119 klientki, wi\u0119c jej nie przywita po imieniu. Je\u015bli to rozpoznana klientka, to b\u0119dzie wiedzia\u0142, \u017ce kupi\u0142a spodnie 30 dni temu, ale nie jako pani Basia, tylko jako X \u00c6 A-12 \ud83d\ude09 <\/p>\n\n\n\n Asystentka podchodzi i zaproponuje podobny model sukienki, kt\u00f3ry jest na stanie. Klientka bierze jednak inn\u0105 sukienk\u0119, ale odwiesza j\u0105, asystentka (system) to widzi.<\/p>\n\n\n\n Asystentka, nauczona ju\u017c na dziesi\u0105tkach tysi\u0119cy wcze\u015bniejszych przypadk\u00f3w niejedno widzia\u0142a i proponuje trzeci\u0105 sukienk\u0119, t\u0119 idealn\u0105. Klientka kupuje.<\/p>\n\n\n\n Asystentka dostosowa\u0142a si\u0119 w czasie rzeczywistym do sygna\u0142\u00f3w klientki. Wykorzysta\u0142a wiedz\u0119 z tysi\u0119cy podobnych przypadk\u00f3w. Zaproponowa\u0142a produkt na bazie bie\u017c\u0105cego zachowania, nie historii. Zadzia\u0142a\u0142o \u2014 klientka kupi\u0142a<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n Wi\u0119kszo\u015b\u0107 e-commerce polega na systemach, kt\u00f3re w najlepszym wypadku aktualizuj\u0105 si\u0119 wtedy, kiedy ostatni raz zalogowa\u0142 si\u0119 klient. To jak nasza asystentka, kt\u00f3ra podsuwa spodnie, a nie obserwuje tego, co dzieje si\u0119 teraz.<\/p>\n\n\n\n Silniki rekomendacji produktowych AI pracuj\u0105 inaczej: dostosowuj\u0105 si\u0119 natychmiast, ucz\u0105 si\u0119 z ka\u017cdej interakcji i dzia\u0142aj\u0105 dla ka\u017cdego, czy to klient nowy, czy sta\u0142y.<\/p>\n\n\n\n To r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy:<\/p>\n\n\n\n Prawda, \u017ce wida\u0107 r\u00f3\u017cnic\u0119! To nie tylko temat: czy b\u0119dzie lepiej, bo b\u0119dzie. To te\u017c temat – jak przesta\u0107 szkodzi\u0107 od zaraz. Poniewa\u017c przypadek pierwszy i drugi to niszczenie experience klient\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n Um\u00f3w si\u0119 na demo, \u017ceby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej. <\/p>\n\n\n\nSilnik rekomendacji produktowych<\/h2>\n\n\n\n
Por\u00f3wnanie: trzy wersje obok siebie<\/h2>\n\n\n\n
<\/th> Zwyk\u0142e rekomendacje<\/th> Rekomendacje w CDP\/MA<\/th> Silnik rekomendacji AI<\/th><\/tr><\/thead> Rozumie obecne zachowanie?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak, w real-time<\/td><\/tr> Dzia\u0142a dla nowych klient\u00f3w?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak<\/td><\/tr> Dzia\u0142a dla sta\u0142ych klient\u00f3w?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u26a0\ufe0f Tak, ale z op\u00f3\u017anieniami i w segmentach<\/td> \u2705 Tak, natychmiast<\/td><\/tr> Uczy si\u0119 na bie\u017c\u0105co?<\/td> \u274c Nie<\/td> \u274c Nie<\/td> \u2705 Tak<\/td><\/tr> Procent zmarnowanych szans<\/td> 100%<\/td> Na pewno 95%<\/td> Minimum<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n \n