Kolem Black Friday 2024 kontrolovala Česká obchodní inspekce 172 obchodů a porušení našla u dvou z pěti. Nejčastější chyba? Špatně spočítaná sleva. V článku proto najdete nejen harmonogram e-mailů den po dni, tipy na segmentaci a automatizace, ale i to, jak napsat slevový e-mail, který obstojí před zákazníkem i před ČOI. Bude se vám hodit, ať už s e-mailingem teprve začínáte, nebo máte za sebou desátou sezonu.

Článek Black Friday 2026: jak připravit e-mailovou kampaň (a nedostat pokutu) se nejdříve objevil na Včeliště.

Předmět rozhoduje o všem – buď zaujme, nebo e-mail rovnou skončí v koši. Na to, abyste přesvědčili, máte jen pár slov a zlomek vteřiny. Dobrá zpráva je, že předměty můžete donekonečna testovat a zlepšovat, což děláme i my. Dali jsme dohromady to, co nám v praxi funguje, konkrétní příklady dobře i špatně napsaných předmětů a tipy, se kterými zvýšíte šanci, že vaše e-maily někdo skutečně otevře a přečte.

Článek Jak na předmět e-mailu, který si vaši příjemci budou chtít okamžitě otevřít? se nejdříve objevil na Včeliště.

Ve svém e-mailingovém nástroji máte uložené odpovědi na otázky, které rozhodují o tržbách. Stačí je z něj pomocí AI vytáhnout, využít a každý váš další e-mail bude efektivnější, s vyššími prokliky i obratem. A audit je jen začátek. V nové epizodě podcastu Včeliště ukazuje Josef konkrétní případy, kdy a jak ve Včelišti nasazujeme umělou inteligenci do e-mail marketingu – od auditu přes tvorbu šablon a automatizací až po řešení věcí, na které bez AI nebyl čas ani kapacita.

Kontext je vaše největší konkurenční výhoda

Zapojit do e-mailingu nějaký AI nástroj dnes umí skoro každý. Přesně proto to samo o sobě žádnou výhodu nedává. Rozdíl dělá kontext. Čím lepší kontext AI dáte, tím přesněji cílí, tím lépe e-maily vypadají a tím víc jdou do hloubky. Na jedno místo patří všechno důležité o projektu: 

• kdo jste, 
• co prodáváte, 
• kdo je zákazník,
• prodejní statistiky,
• informace o sezónnosti
• a ideálně i data z dalších kanálů (co vám funguje jinde).

V Claudu a ChatGPT na to slouží Projekty, v Ecomailu třeba Brand Kit. Kdo si tenhle základ poctivě postaví, získá náskok, který se špatně dohání.

Začněte auditem, závěry vás překvapí

Audit je ideální start. Máte uložené hromady dat a nad nimi stačí spustit analýzu. Typický příklad je audit předmětů e-mailů za poslední rok: Co reálně ovlivňuje otevíratelnost, prokliky a tržby? Funguje, když se zmíníte o slevě? Mají smysl emoji, oslovení v předmětu, výzva k akci nebo merge tagy? Jaká je ideální délka? Výsledky bývají překvapivé a hlavně použitelné pro všechny další newslettery.

Do auditů spadá i odhalování anomálií. U jednoho z klientů jsme řešili, proč nástroj po několik měsíců hlásil dvojnásobnou míru otevření a prokliků. AI z dat vytvořila přehledný graf, kdy se to stalo a co to nejspíš způsobilo. A stejně tak se dá auditovat celá automatizace – její flow, podmínky i obsah jednotlivých e-mailů. Jen se nespokojte s první verzí, kterou nástroj vyplivne.

Od analýzy k tvorbě: šablony i automatizace na míru

AI nemusí data jen analyzovat, umí i tvořit. Šablona bývá první věc, kterou při rozjezdu nebo vylepšování e-mailingu potřebujete, a AI tento úkol zvládá překvapivě dobře: 

• projde si podstránky webu, 
• nasaje barvy a prvky, 
• projde minulé kampaně,
• odvodí strukturu, kterou pro budoucí newslettery navrhnout. 

Při redesignu se dá napojit i na Figmu.

Ještě zajímavější je tvorba automatizací. U upsell kampaně si AI vytáhne data o prodejnosti za rok, najde souslednosti (co si lidé kupují po prvním nákupu) a na základě tvrdých dat navrhne, jak má automatizace vypadat – a v mnoha případech ji rovnou naklikne ve vizuálním editoru. K tomu pomáhají takzvané skilly, tedy schopnosti, které nástroj naučíte podle vlastních zkušeností.

Když nástroj něco neumí, AI si poradí

Někdy narazíte na limit samotného e-mailingového nástroje. Řešili jsme třeba import historických objednávek z WooCommerce do Ecomailu, u kterého se plugin kvůli chybám v datech zasekával. Místo programování složitých můstků jsme si pomohli přes Make.com napojený prostřednictvím MCP serveru – Claude se stal hubem, který data pospojoval a nahrál na místo.

Podobně se dá AI zapojit do měsíčního reportingu (a data propsat do Data Studia), tvorby a výpočtu segmentů, generování a doplňování slevových kódů nebo hlídání doručitelnosti napříč schránkami. Možností je zkrátka celá řada.

Lidské zapojení nezmizí, naopak

Jedna věc platí u všeho výše zmíněného: výstup je potřeba zkontrolovat. Ručně otestovat, doladit detaily, mrknout na mobilní zobrazení. V praxi obvykle přijdou jedna až dvě revize. Slepě zapnout AI a poslat výsledek tisícům lidí je špatný nápad.

Umělá inteligence za vás sice dokáže udělat spoustu práce, ale jste to vy, kdo dodává byznysový kontext a rozhoduje, co má a nemá smysl řešit. Díky tomu se můžete posunout z role „klikače“ v nástroji na stratéga, který to má pevně v rukou. 

Zjistěte o zapojení AI do e-mailingu více

V podcastu jdeme mnohem více do hloubky a rozebíráme umělou inteligenci v e-mailingu skrz naskrz. Dozvíte se například:

• Jak přesně propojit svůj nástroj s AI a čím se jednotlivé způsoby liší
• Jaké má MCP server výhody i bezpečnostní pojistky
• Jak ohlídat bezpečnost dat, která do AI nástrojů vkládáte
• Na co si dát pozor, aby vám AI nenadělala víc práce než užitku

Poslechněte si nový díl podcastu Včeliště a vytáhněte z vlastního e-mailingu maximu.

Podcast si můžete pustit na Spotify i na Apple podcasts.

Minulé díly podcastu si prohlédněte zde.

Odkazy k podcastu

Právní rizika AI v e-commerce s Petrou Stupkovou

Kdy nechat marketingová rozhodnutí na AI? Takhle to děláme ve Včelišti

Šablona Data (Looker) Studia

Průvodce e-mail marketingem

Článek Jak pomocí AI vytáhnout z e-mailingu maximum se nejdříve objevil na Včeliště.

Umělá inteligence se stala běžnou součástí marketingu. Přesto jí mnozí zadávají jen stručné pokyny jako „Napiš článek“, „Vyhodnoť kampaň“ nebo „Navrhni kreativní brief“. Pak se diví, že výstupy působí příliš obecně, přehlížejí důležité souvislosti nebo neodpovídají značce. Problém přitom není v AI, ale v tom, že o vaší firmě nic netuší a chybějící informace si doplní podle obecných vzorců. My ve Včelišti víme, že kvalitní výsledky nestojí na „tajných promptech“, ale na kontextu. V tomto článku vám ukážeme, jak si takový kontext připravit, předat ho AI a využívat v každodenní marketingové praxi.

Co je kontext v AI a proč na něm záleží? 

Umělá inteligence nemá lidskou intuici a sama od sebe nezná vaši firmu. Jazykové modely zjednodušeně řečeno odhadují, které slovo nejspíš bude následovat, a přitom vycházejí z tréninkových dat a informací, jež jim zadáte. Pokud konkrétní podklady chybějí, model se opře o obecné vzorce. Výsledkem pak bývá sice gramaticky a formálně správný, ale zaměnitelný text plný prázdných frází. Stejně snadno může AI navrhnout generickou marketingovou kampaň, vytvořit nevhodný kreativní brief, chybně interpretovat data nebo připravit doporučení, která neodpovídají vaší značce ani marketingovým cílům.

Při využívání AI v marketingu proto hodně záleží na informacích, které jí poskytnete. Nejde však o jejich množství. Důležité je vybrat relevantní podklady a předat je AI přehledně a srozumitelně.

Představte si AI jako schopného brigádníka, který je ve firmě první den. Umí psát, třídit informace, hledat souvislosti i navrhovat řešení, ale nezná vaše služby, zákazníky, data ani způsob práce. Bez kontextu proto může jen odhadovat, co od něj očekáváte. Když mu však předáte správné podklady, začne pracovat podobně jako zkušený zaměstnanec, který už ví, co firma dělá, pro koho to dělá a jak komunikuje.

Praktická ukázka: AI bez kontextu vs. AI s kontextem

Princip si ukážeme na jednoduchém textovém příkladu. Stejný rozdíl ale poznáte také u analýz, návrhů kampaní, kreativních briefů nebo práce s dokumenty. Potřebujeme napsat příspěvek na LinkedIn, který upozorní na nový článek o tom, jak vybrat B2B marketingovou agenturu.

1. Běžné zadání bez kontextu

Prompt: Napiš mi příspěvek na LinkedIn o tom, jak vybrat marketingovou agenturu.

Výstup AI: 🚀 Hledáte spolehlivého partnera v dnešní digitální době? Výběr správné marketingové agentury může být opravdová výzva! Spojte se s námi a díky našemu inovativnímu přístupu a synergickým řešením posunete svůj byznys na další úroveň. 📈 Nenechte svůj potenciál ležet ladem a kontaktujte nás ještě dnes! ✨ #marketing #business #digitalnidoba

Text je přesycený emotikony, plný klišé a neobsahuje jedinou konkrétní myšlenku. Navíc neplní původní cíl – místo pozvánky k přečtení článku prodává služby agentury.

2. Zadání se základním kontextem

Prompt: Napiš příspěvek na LinkedIn pro B2B marketingové ředitele, kteří nemají čas a nesnášejí korporátní fráze. Cílem je upozornit na článek „Jak vybrat marketingovou agenturu“. Piš sebevědomě, věcně a odborně. Čtenářům vykej. Vyhni se slovům jako „inovativní“, „synergie“ nebo „v dnešní digitální době“.

Výstup AI: Vybíráte marketingovou agenturu a máte pocit, že všechny slibují totéž? Místo prodejních řečí se ptejte na jednu zásadní věc: Jaké má agentura výsledky s firmami podobnými té vaší? Sepsali jsme pět oblastí, podle kterých už na první schůzce poznáte, zda se vám spolupráce může vyplatit. Odkaz na článek najdete v komentářích.

Druhá verze jde rovnou k věci, oslovuje konkrétní problém cílové skupiny a vede čtenáře k požadované akci. Rozdíl nevytvořil jiný nástroj, ale informace, které AI dostala.

Stejný rozdíl uvidíte také při analýze kampaně. Na pokyn „Vyhodnoť výsledky“ AI zpravidla jen zopakuje hlavní metriky. Když ale zná obchodní cíl, definici kvalifikované poptávky, rozpočet, předchozí období a změny v kampani, může hledat příčiny výsledku a navrhnout konkrétní další kroky.

Čtyři typy kontextu, který mění výstup

Aby AI správně pochopila zadání, potřebuje znát víc než jen samotný úkol. Ve Včelišti proto firmám pomáháme připravit kontext, díky němuž výstupy umělé inteligence odpovídají jejich značce, potřebám zákazníků i obchodním cílům. Stavíme ho na čtyřech základních částech:

1. Kdo jste: kontext o firmě a značce

Pro většinu marketingových úkolů AI nepotřebuje znát celou historii společnosti ani číst dlouhý odstavec o tom, že jste „inovativní lídr zaměřený na zákazníka“. Firemní kontext by měl stručně vysvětlit:

• co nabízíte,
• komu tím pomáháte,
• jaký problém řešíte,
• čím se lišíte od konkurence a jaký je váš positioning značky,
• co naopak nenabízíte nebo neděláte.

Právě poslední bod se často přehlíží. Když AI vysvětlíte nejen to, kým jste, ale také kým nejste, snáze se vyhne nepřesným předpokladům a nevhodným argumentům.

Tyto informace často nemusíte vytvářet od nuly. Bývají už zachycené v marketingové strategii, brand booku, hodnotové nabídce, positioning statementu nebo v popisech produktů a služeb. Při spolupráci s klienty proto nejprve vycházíme z těchto dokumentů. Společně ověříme, které informace stále platí, doplníme chybějící souvislosti a převedeme je do podoby, se kterou může AI pracovat.

2. Pro koho výstup vzniká: persony a cílová skupina

Informace o cílové skupině nejsou důležité jen při psaní. AI je využije také při návrhu kampaně, tvorbě vizuálu, přípravě nabídky, vyhodnocení výzkumu nebo odpovědi zákazníkovi. Potřebuje vědět, pro koho výstup vzniká, kdo ho bude používat a jakou situaci řeší.

Když AI sdělíte pouze „Píšete pro naše zákazníky“ nebo „Píšete pro marketéry“, neví, jakého konkrétního člověka má oslovit. Samotný údaj o věku, povolání nebo zájmech také nestačí. Aby dokázala zvolit vhodné argumenty a míru odbornosti, potřebuje znát čtenářovu situaci, jeho potřeby, problémy, obavy a způsob rozhodování.

Místo obecného zadání „Píšete pro marketéry“ proto AI řekněte: „Píšete pro marketingového manažera středně velké B2B firmy, který je pod tlakem na výkon, nemá čas na obecnou teorii a hledá konkrétní postupy podložené daty.“

Ani tyto informace nemusíte připravovat od začátku. Pokud už máte zpracované marketingové persony, popisy cílových skupin nebo zákaznické segmenty, nahrajte je AI jako podklad. Ve Včelišti je ukládáme do vyhrazených AI projektů pro konkrétní značky. Model je tak má při dalších úkolech k dispozici a my nemusíme stejné informace pokaždé zadávat znovu. Jak s těmito projekty pracujeme v praxi, si ukážeme za chvíli.

3. Jak mluvíte: tón a styl komunikace

Má AI čtenářům tykat, nebo vykat? Psát formálně, nebo uvolněně? Může používat humor, emotikony či hovorové výrazy? A jak dlouhé mají být věty a odstavce? Všechny tyto volby patří do tónu komunikace, který byste měli AI předat.

Stanovte jasná pravidla pro způsob oslovování, míru formálnosti, používání humoru, interpunkci, slovní zásobu i délku vět. Doplňte také oblíbené výrazy a fráze, kterým se má AI naopak vyhýbat. Čím konkrétnější pravidla vytvoříte, tím snáze je model dodrží.

Pokud už máte texty, které dobře vystihují vaši značku, využijte je jako podklad. Nahrajte AI například články, příspěvky na sociální sítě, newslettery nebo texty z webu a požádejte ji, aby je analyzovala. Z ukázek dokáže vyčíst slovní zásobu, způsob oslovování, míru formálnosti, používání humoru i typickou délku vět.

Na základě analýzy si nechte vytvořit soubor pravidel tónu komunikace. Výsledek následně zkontrolujte, upravte a uložte do instrukcí projektu, aby se jím AI řídila při dalších úkolech.

Výraznost tónu komunikace si můžete ověřit jednoduchým testem. U příspěvku na sociálních sítích zakryjte profilovou fotografii, jméno autora a další prvky, které značku přímo prozrazují. Potom se na text podívejte znovu. Poznali byste, kdo ho zveřejnil?

Pokud jste tipovali Angry Beards, měli jste pravdu. Značku prozrazuje tykání, hovorové výrazy jako „magoři“, „matroš“ nebo „syslí“, nadsázka i charakteristický humor. Právě takové konkrétní znaky můžete předat AI jako pravidla tónu komunikace. O tom, jak Angry Beards se svým osobitým stylem pracují, jsme mluvili se zakladatelem značky Tomášem Čechem.

Tento test však ověřuje originalitu, nikoliv účinnost textu. Ne každý dobrý příspěvek musí být okamžitě rozpoznatelný. U některých webových nebo informačních textů je důležitější srozumitelnost, důvěryhodnost a schopnost dovést čtenáře k požadované akci.

4. Co chcete říct: záměr a cíl konkrétního výstupu

Každý výstup má jiný účel. Pokyn „napište článek“, „vyhodnoťte data“ nebo „navrhněte kampaň“ AI neříká, zda chcete budovat důvěru, získávat poptávky, odhalit příčinu poklesu výkonu, nebo připravit podklady pro rozhodnutí. Pokud účel výstupu neurčíte, AI si ho zvolí sama.

U každého zadání proto upřesněte:

• jaký problém má AI vyřešit nebo jaké je hlavní sdělení,
• kdo bude výstup používat a co si z něj má odnést,
• k jakému rozhodnutí nebo akci má výstup vést,
• jak má výsledek vypadat,
• podle čeho poznáte, že splnil svůj účel.

Pojďme si rozdíl ukázat přímo na článku, který právě čtete.

Příliš obecné zadání:

Napište článek na blog o tom, jak připravit kontext pro AI.

Takové zadání by vedlo k obecnému přehledu plnému definic. AI totiž neví, komu má článek pomoci, co si z něj má čtenář odnést ani co má po přečtení udělat.

Jasně definovaný cíl:

Cílem článku je, aby marketéři pochopili, jaké informace AI potřebuje, a dokázali si podle čtyř popsaných oblastí připravit vlastní kontext. Po přečtení jim nabídneme ke stažení bonusovou sadu promptů, se kterou mohou doporučení rovnou využít v praxi.

Druhé zadání dává AI jasný směr a pomáhá jí rozhodnout, které informace má zdůraznit a kam má celý text směřovat.

Stejný princip platí také u analytických úkolů. Místo obecného pokynu „Vyhodnoťte výsledky kampaně“ raději AI zadejte, aby zjistila příčiny poklesu počtu kvalifikovaných poptávek, porovnala výsledky s předchozím obdobím a navrhla tři změny pro další měsíc. Ve Včelišti proto před každým úkolem definujeme nejen to, co má AI zpracovat, ale především k čemu má výsledek sloužit.

Jak AI předat kontext, aby s ním pracovala dlouhodobě

Teď už víte, jaké informace umělá inteligence potřebuje. Zbývá je předat tak, aby je měla ve správnou chvíli k dispozici a dokázala se jimi řídit. Ukážeme vám čtyři praktické způsoby – od kontextu vloženého do jednorázového promptu až po napojení AI na aktuální datové zdroje. Právě díky nim už nebudete muset firemní kontext do každého promptu vkládat stále dokola.

Způsob 1: Kontext přímo v promptu (základní úroveň)

Nejjednodušší možností je vložit potřebný kontext přímo do konkrétního zadání. Tento způsob se hodí především pro jednorázové úkoly nebo situace, kdy potřebujete obecné informace o značce doplnit o podklady vztahující se k jednomu výstupu.

Ve Včelišti ho využíváme například při přípravě textů pro web. AI můžeme předat poznatky z uživatelského výzkumu, nejčastější otázky a námitky zákazníků nebo vlastní zkušenosti s daným tématem. Doplnit můžeme také požadovanou délku jednotlivých částí či ukázku stránky s podobným rozložením, kterou AI nejprve analyzuje.

Díky tomu model nepracuje jen s obecným popisem firmy, ale také s informacemi důležitými pro konkrétní úkol a požadovaný výsledek.

Při této metodě doporučujeme začít zadání strukturovaným blokem „O nás / Pro koho / Tón / Cíl / Konkrétní podklady“ a teprve na konci popsat samotný úkol a požadovanou podobu výstupu.

[ROLE]: Jsi seniorní B2B copywriter a stratég obsahu. [KONTEXT – O NÁS]: Jsme Včeliště, marketingová agentura pomáhající B2B firmám s výkonným obsahovým marketingem. [PUBLIKUM]: Cílíme na marketingové ředitele, kteří nemají čas na prázdné teoretizování, bojují s omezeným rozpočtem a potřebují okamžitě použitelné nástroje. [TÓN A PRAVIDLA]: Čtenářům vykej. Buď sebevědomý, věcný a jdi rovnou k věci (BLUF – Bottom Line Up Front). Střídej dlouhá analytická souvětí s krátkými a údernými větami. Striktně se vyhni klišé a buzzwords (nepoužívej slova jako: inovativní, revoluční, synergie, v dnešní digitální době). [CÍL A ÚKOL]: Napiš osnovu edukativního SEO článku pro náš blog na téma „Jak správně vybrat marketingovou agenturu“. [FORMÁT]: Výstup dodej jako strukturovaný seznam v Markdown formátu, doplň návrhy H2 a H3 nadpisů.

Takto připravené zadání říká AI nejen pro koho a jak má psát, ale především z jakých konkrétních poznatků má při tvorbě výstupu vycházet.

Způsob 2: Uložený systémový prompt / instrukce (střední úroveň)

Pokud s AI pracujete pravidelně, nechcete do každého zadání znovu kopírovat stejné informace o firmě, cílové skupině a tónu komunikace, můžete si vytvořit samostatný projekt a obecný kontext uložit do jeho instrukcí. Tuto možnost nabízejí například projekty v ChatGPT i projekty v Claude.

Ve Včelišti máme pro každého klienta založený vyhrazený projekt v AI nástroji. Do jeho instrukcí a souborů nahráváme všechno, co chceme, aby model o dané značce trvale věděl – marketingovou strategii, definovaný tón komunikace, persony nebo detailní informace o produktech a službách.

Když potom v rámci tohoto klientského projektu otevřeme novou konverzaci, umělá inteligence už má veškeré instrukce přečtené a k dispozici. My tak nemusíme kontext pokaždé znovu zadávat, prompt může být výrazně kratší a výstupy se díky tomu lépe drží pravidel značky.

Způsob 3: Kontextový dokument v Markdown (pokročilá úroveň)

Pro větší marketingové týmy, interní oddělení nebo složitější procesy, ve kterých hrozí rozdíly mezi zadáními jednotlivých uživatelů, může být vhodným řešením společný kontextový dokument ve formátu Markdown, tedy soubor s koncovkou .md.

Markdown se pro dlouhodobý kontext hodí díky jednoduché a přehledné struktuře. AI v něm snadno rozpozná nadpisy, seznamy, příklady i jednotlivá pravidla. Dokáže sice pracovat také s dokumenty ve Wordu nebo PDF, jejich složitější formátování však může pochopení struktury a zpracování informací zbytečně ztížit.

Markdownové soubory můžete nahrát přímo do AI projektu, ale nemusíte je ukládat pouze v konkrétní službě. Pokud s AI pracujete také v lokálním prostředí, mohou zůstat na firemním nebo sdíleném disku a model si je načte podle potřeby. Pro větší týmy existují také pluginy a další nástroje, které umožňují používat jeden sdílený kontext napříč uživateli.

Výhodou společného souboru je především snadnější aktualizace. Kontext není jednou provždy hotový dokument. Mění se spolu s nabídkou, strategií, cílovými skupinami i způsobem komunikace. Když všechny informace spravujete na jednom místě, stačí je upravit v jediném zdroji. U samostatných AI projektů naopak musíte změny často doplňovat do každého z nich zvlášť.

Způsob 4: Napojení na nástroje a datové zdroje (živý kontext)

Kontextový dokument dobře funguje pro informace, které se nemění každý den. Při analýze kampaní, vyhodnocování výkonu nebo práci s firemními daty však AI potřebuje také aktuální podklady. Pomocí konektorů nebo MCP serverů ji proto můžete napojit přímo na externí nástroje, datové zdroje a databáze.

V marketingu může jít například o data z Google Analytics, Google Search Console, Collabimu, Marketing Mineru, Meta Ads nebo Ecomailu. AI může podle dostupného propojení pracovat také s obsahem z Google Drive, Gmailu, Figmy, Webflow nebo interních firemních databází. Například Google Analytics nabízí vlastní MCP server, jehož prostřednictvím může AI číst analytická data.

Ve Včelišti tento způsob používáme, když má AI pracovat s větším množstvím průběžně aktualizovaných informací. Při analýze kampaně tak může vycházet z nejnovějších výsledků, pro přípravu briefu si načíst schválené dokumenty a při hledání souvislostí propojit několik firemních zdrojů. Data nemusíme před každým úkolem ručně exportovat a znovu nahrávat. Některá propojení navíc umožňují AI nejen čerpat informace, ale také provádět úkoly přímo v připojených nástrojích.

Co připravit a propojit, aby AI pracovala s kvalitním kontextem

Ať už kontext vložíte do promptu, uložíte do AI projektu, zapíšete do Markdown souborů, nebo zpřístupníte přes datové konektory, potřebujete k tomu správná vstupní data. Výstupní kvalita z AI je totiž vždy jen odrazem toho, čím ji nakrmíte.

Před zahájením práce si proto připravte:

• Základní informace o firmě a značce: Co nabízíte, komu pomáháte, jaký problém řešíte, čím se odlišujete a co naopak neděláte.
• Popis cílové skupiny: Koho oslovujete, v jaké se nachází situaci, co řeší, čeho se obává a podle čeho se rozhoduje.
• Ověřené informace a dokumenty: Údaje o produktech a službách, ceny, výsledky, reference, průzkumy, strategie nebo další podklady, ze kterých má AI vycházet.
• Pravidla tónu komunikace: Způsob oslovování, míru formálnosti, práci s humorem, odbornými výrazy, délkou vět nebo emotikony.
• Ukázky a hranice: Příklady povedených výstupů i formulací, argumentů nebo postupů, kterým se má AI vyhnout – včetně vysvětlení proč.
• Cíl konkrétního úkolu: Jaký problém má AI vyřešit, kdo bude výsledek používat a k jakému rozhodnutí nebo akci má vést.
• Požadovanou podobu výsledku: Určete formát, délku, strukturu a povinné části. Může jít například o článek, brief, tabulku, analýzu nebo doporučení pro vedení.
• Aktuální datové zdroje: Sepište aplikace, úložiště a databáze, které má AI používat. Rozhodněte také, zda budete data nahrávat ručně, nebo je zpřístupníte přes konektor či MCP server.
• Odpovědnost za aktualizaci: Určete, kdo bude kontext kontrolovat a upravovat při změně nabídky, strategie, procesů nebo dat.

Ve Včelišti při přípravě kontextu pro klienta začínáme právě takovou inventurou. Zjistíme, které podklady už firma má, co je potřeba doplnit a které informace se mění natolik často, že je vhodnější napojit jejich zdroj. Marketingovou strategii, persony nebo pravidla komunikace můžeme uložit do AI projektu, zatímco analytická či reklamní data zpřístupnit pomocí konektoru. AI pak pracuje s jedním uceleným kontextem a marketingový tým nemusí podklady pro každý úkol shromažďovat znovu.

Nejčastější chyby při přípravě kontextu pro AI

Při nastavování kontextu pro AI se firmy často dopouštějí několika typických chyb. Tady jsou ty hlavní a způsoby, jak se jim vyhnout:

• Vágní informace: Fráze jako „jsme inovativní firma“ AI nic konkrétního neřeknou a vedou k obecně znějícím textům, kampaním i doporučením. Místo prázdných slov proto uvádějte fakta. Nepište pouze „jsme lídři na trhu“, ale tvrzení doložte konkrétním výsledkem, zdrojem a datem. Pokud podklady chybějí, AI může informace doplnit nepřesně.
• Chybějící příklady: Obecné pokyny jako „vtipný a uvolněný“ nebo „připrav přehlednou analýzu“ nestačí. Přidejte ukázky povedených textů, reportů, briefů nebo vizuálů i příklady výstupů, kterým se má AI vyhnout. Model se podle konkrétních pravidel a příkladů řídí lépe než podle obecných přídavných jmen.
• Zastaralý kontext: Pokud změníte nabídku nebo strategii a neaktualizujete instrukce, AI může dál pracovat s neplatnými informacemi. Zastaralý kontext je přitom nebezpečnější než žádný – generický výstup obvykle poznáte, ale věrohodně znějící chyby můžete snadno přehlédnout.
• Nekonzistence v týmu: Pokud si každý připravuje podklady po svém, začne se rozcházet nejen komunikace značky, ale také způsob vyhodnocování dat, struktura auditů nebo podoba doporučení. Instrukce proto sjednoťte do centrálního dokumentu nebo sdíleného projektu. Dobře připravený kontext pomáhá celému týmu udržet stejnou metodiku i úroveň výstupů.
• Neochota investovat čas do přípravy: Mnoho marketérů zadává AI stejné informace znovu a znovu, místo aby si jednorázově připravili kvalitní kontext nebo propojili AI s datovými zdroji, které používají. Výsledky jsou pak pokaždé trochu jiné, méně konzistentní a příprava paradoxně zabere více času. Stačí přitom několik minut na vytvoření sdíleného kontextu, AI projektu nebo napojení relevantních nástrojů pomocí MCP serverů. Tato jednorázová investice se vrátí při každém dalším použití AI.

Proč je lidský faktor stále nenahraditelný a jak s tím pracujeme

AI můžete předat podrobné informace o značce, ale nemůžete od ní očekávat vlastní zkušenost. Nezažila schůzku se zákazníkem, nezná vaše zákulisí a nedokáže posoudit, zda může za uvedená fakta skutečně ručit.

Ve Včelišti ji proto vnímáme jako pomocníka, nikoliv jako náhradu člověka. Ať už připravuje analýzu, audit, návrh kampaně, odpověď zákazníkovi nebo marketingový text, výsledek musí vždy zkontrolovat člověk. Ověří data a fakta, posoudí doporučení, doplní zkušenosti z praxe a převezme odpovědnost za konečný výstup.

Rozdělení práce si můžete představit pomocí pravidla 10–80–10:

• 10 % člověk: určí cíl, připraví kontext, podklady a případná oprávnění,
• 80 % AI: zpracuje rešerši, analyzuje a shrne data, připraví návrhy, dokumenty nebo první verze obsahu,
• 10 % člověk: ověří fakta, výpočty a interpretaci, posoudí doporučení a převezme odpovědnost za konečný výsledek.

Nejde o pevně daný poměr pro každý úkol. Důležitý je princip: člověk práci zahajuje, řídí a také za její výsledek odpovídá.

Bez správného kontextu vás ani AI nespasí

Umělá inteligence je skvělý pomocník, její výstupy se ale vždy odvíjejí od informací, které jí předáte. Když dostane konkrétní podklady o vaší firmě, cílové skupině, tónu komunikace i cíli výstupu, přestane tápat a začne připravovat přesnější analýzy, návrhy kampaní, briefy, doporučení i marketingové texty. Dobře nastavený kontext vám tak ušetří čas a výrazně omezí množství následných úprav.

Článek Jak naučit AI svůj marketing: kontext, který změní výstupy z chabých na excelentní se nejdříve objevil na Včeliště.

Otázka, kde nasadit umělou inteligenci, a kde nechat pracovat lidi, se (nejen) v marketingových týmech řeší čím dál častěji. V naší praxi jsme ale zjistili, že binární rozhodování mezi člověkem a strojem není to pravé ořechové. Buď vede k tomu, že tým AI odmítá a bojí se jí, nebo naopak slepě věří všemu, co algoritmus vyplivne. Řešením je kooperace, přičemž u každého jednotlivého úkolu musíte dobře nastavit míru odpovědnosti. Zjistěte, jak poznat, kdy nechat algoritmus bez obav jednat, a kdy naopak vzít řízení pevně do vlastních rukou.

Základní otázka: Co řešíte?

Marketingový ředitel se domnívá, že drahé sportovní vybavení musíte cílit výhradně na mladé, aktivní muže. Mezitím algoritmus reklamního systému potichu servíruje reklamy ženám, protože z dat zjistil, že právě ony tyto produkty nakupují nejčastěji – jako dárky. Intuice markeťáka nutí věřit představě o ideálním zákazníkovi, data však říkají, že pravdu má algoritmus. Umělá inteligence (respektive velké jazykové modely) totiž vyniká přesně v tom, v čem lidský mozek naráží na své hranice: dokáže v reálném čase analyzovat obrovské objemy dat a nacházet v nich skryté souvislosti. Tam, kde člověk spoléhá na intuici, vidí AI jasnou matematickou logiku. 

Jenže marketing není jen o číslech a vzorcích. Kdyby byl, používaly by všechny značky podobné postupy a šablony, dosahovaly podobných výsledků a trh by splynul v jednu velkou nudnou šeď. A právě v tom spočívá hlavní limit umělé inteligence: algoritmy optimalizují pro průměr. Vyhodnotí tisíce úspěšných případů z minulosti a nabídnou řešení, které má statisticky nejvyšší šanci na úspěch. Skutečně úspěšné značky ale nevítězí tím, že sází na statistický průměr. Vyhrávají díky:

• výjimečnosti, 
• odvaze vybočit z řady,
• schopnosti dělat rozhodnutí, která dávají smysl jen v daném, zcela specifickém kontextu.

Moderní marketing je kombinací chladné logiky algoritmů a jedinečného lidského přístupu. Zásadní otázka tedy nezní, zda má umělá inteligence v marketingu nahradit člověka, ale kde přesně má končit její autonomie a začínat váš vlastní úsudek. Podívejte se, jak to děláme ve Včelišti.

Řidič, nebo spolujezdec? Jak určit správnou roli pro AI i váš tým

Po letech práce s desítkami klientů i s nástroji umělé inteligence jsme si tenhle problém zjednodušili na jeden test o dvou bodech. Než se rozhodneme, kdo má u konkrétního úkolu velet, ptáme se:

• Jak moc nás/klienta bude bolet, když to zkazíme? Jde o drobnost, nebo o peníze či reputaci značky? Tím zjistíme míru dopadu.
• Máme k dispozici tvrdá data a opakující se vzorce, nebo se pohybujeme v terénu, kde hlavní roli hrají emoce a intuice? To je určující pro míru nejistoty.

Odpovědi na tyto otázky vytvoří jednoduchou mapu se čtyřmi kvadranty. Každý kvadrant dává jinou odpověď na to, jak má spolupráce člověka a umělé inteligence vypadat. 

Kvadrant 1: Vysoký dopad na byznys + jasná data (nízká míra nejistoty)

Tady jsou v sázce peníze nebo výkon, ale prostředí je předvídatelné a opírá se o tvrdá data. AI na rozdíl od našeho mozku zvládne zpracovat miliony kombinací a proměnných během sekundy. My tady ale zůstáváme v roli „supervizora“, který hlídá mantinely. Strategie pro tento kvadrant je: AI navrhuje, člověk validuje. Patří sem například:

• optimalizace biddingu u PPC kampaní s jasně daným cílem (ROAS, CPA), 
• vyhodnocování A/B testů, 
• tvorba person na základě dat z CRM, recenzí či diskuzí na sociálních sítích,
• návrh struktury webu podle objemu vyhledávání.

Kvadrant 2: Vysoký dopad na byznys + velká potřeba kontextu a empatie (vysoká míra nejistoty)

Tady chybí historická data i jasné šablony, prim hrají kontext, empatie a strategické myšlení, někdy i morální odpovědnost. Zkrátka věci, které AI neumí domyslet do všech souvislostí. Slouží nám jako vážně rychlý analytický asistent pro průzkum nebo třeba jako oponent pro naše nápady, rozhodnutí ale zůstává na nás. Typické příklady: 

• změna brand strategie,
• krizová komunikace, 
• rozhodnutí o vstupu na nový trh, 
• hlavní kreativní koncept kampaní.

Kvadrant 3: Nízký dopad na byznys + jasná data (nízká míra nejistoty)

Zde se nebojíme pustit umělou inteligenci k volantu. Prostředí s nízkým rizikem a jasnými, neměnnými pravidly je ideální pro autonomní rozhodování AI. Náš tým tady nemusí trávit spoustu času rutinním klikáním a může se více věnovat kreativním a strategickým úkolům. V kvadrantu 3 AI pracuje samostatně a nás upozorní, jen když narazí na odchylku od normálu. Uplatňujeme jej například při:

• denních úpravách nabídek v kampaních, 
• automatickém přerozdělování mikrorozpočtů mezi funkční sady reklam, 
• generování meta popisků a alt textů, 
• kontrole překlepů.

Kvadrant 4: Nízký dopad na byznys + velká potřeba kontextu a empatie (vysoká míra nejistoty)

Sem patří úkoly, které sice byznys nepoloží, když se nepovedou, ale potřebují více kreativity nebo reakci na nečekané vstupy. V těchto případech nastavujeme pravidla, AI podle nich jede a my kontrolujeme a upravujeme výstupy. Jde zejména o: 

• automatické odpovědi na běžné dotazy na sociálních sítích, 
• generování variant produktových popisků,
• tvorbu grafických bannerů pro účely testování, 
• prvotní drafty blogových článků.

Pokud se touto mapou – maticí – budete řídit i ve vaší firmě nebo týmu, získáte jasný přehled, kdo má držet volant a kdo má sedět na místě spolujezdce. Zaměstnanci a spolupracovníci se přestanou bát ztráty kontroly a vzroste produktivita celého týmu. 

Zkušenosti z praxe: Kde lépe rozhoduje AI, a kdy vsadit na lidský úsudek

V praxi jsme se opravdu přesvědčili, že v kvadrantech s kvalitními datovými podklady a nízkou mírou nejistoty lidská intuice prohrává na plné čáře. Umělá inteligence jednoznačně kraluje v těchto oblastech:

• Předvídání vývoje a pokročilá práce s publikem: Technologie umělé inteligence umí z dostupných dat rozklíčovat nákupní zvyklosti, které lidské analýze snadno uniknou. Například: AI v databázi fitness aplikace odhalí, že uživatelé, kteří si během prvních 14 dnů nezaznamenají alespoň tři tréninky a zároveň si neotevřou týdenní přehled pokroků, v 85 % případů do jednoho měsíce zruší předplatné. Jakmile systém tento vzorec rozpozná, automaticky těmto uživatelům pošle motivační notifikaci s osobním videem od trenéra a nabídkou konzultace zdarma.
• Ladění reklamních kampaní v reálném čase: Pokročilé systémy typu Google Performance Max nebo Meta Advantage+ zvládají optimalizaci v rychlosti, které žádný člověk nemůže konkurovat. Zatímco specialisté začínají analyzovat první výsledky, algoritmus už má vyzkoušené a posouzené nepřeberné množství variant grafik, textací, cílových skupin a reklamních pozic. A to i uprostřed noci.
• Automatizované reporty a vyhodnocování: Ruční spojování dat ze všemožných zdrojů a tvorba přehledů je zdlouhavá mechanická práce. Díky automatizaci však příprava pravidelných reportů zabere jen chvilku. Lidé v týmu se nemusejí zdržovat manuálním zpracováváním čísel a mohou se plně soustředit na to, co má skutečný přínos – pochopení širších souvislostí a navrhování dalšího postupu.
• Nepřetržité sledování image značky: Platformy pro monitoring online prostoru, jako jsou Mention či Brand24, zdaleka nefungují jen jako vyhledávače zmínek. Neustále vyhodnocují celkovou atmosféru a vyznění příspěvků a dokážou včas varovat před problémem. Začínající krizí (např. v diskuzích na sociálních sítích) odhalí dlouho předtím, než ji zaznamená podpora na zákaznické lince.

Když se ale přesuneme do kvadrantů s velkým dopadem na byznys a vysokou nejistotou, role AI se mění. Z umělointeligenčního vedoucího se stává rešeršista a asistent a na hlavní pozici nastupuje lidský úsudek. Na ten spoléháme například v těchto případech:

• Osobnost značky: Pokud chcete, aby vaše marketingová strategie měla reálný dopad, nikdy nenechávejte AI definovat, co a proč děláte. To je – alespoň prozatím – doména lidského strategického myšlení, empatie a hodnot. Jakmile však definujete směr a pravidla hry, můžete umělou inteligenci přizvat, aby vám pomohla provést to co nejefektivněji.
• Kreativní koncepty: Umělá inteligence ve své podstatě především kombinuje známé prvky. Pracuje s tím, co už bylo vytvořeno, a skládá z toho nové verze. Skutečně přelomové nápady – zásadní proměna značky, kampaně, které změní smýšlení, nebo neobvyklá obchodní spojení – vznikají v mysli lidí. Jsou výsledkem osobních zážitků, vnitřního pocitu, emocí a odvahy opustit vyjeté koleje.
• Autentický tón: Umělá inteligence dnes zvládne napsat stylisticky čistý text v souladu s vaším zadáním. Dokonalá gramatika ale ještě neznamená, že text dokáže oslovit a zaujmout. Algoritmům chybí smysl pro jemné detaily. Nezvládne zasadit do textu šťavnaté oborové přirovnání, unikátní slovní hříčku nebo ikonickou hlášku v momentě, kdy to má největší náboj. Výsledkem je sice bezchybný, ale zaměnitelný text bez osobitého rukopisu.
• Krizová komunikace: Pokud se na firmu snese vlna negativních reakcí, samotná data stačit nebudou. Systém vám obratem sestaví „neutrální, korektní vyjádření“, jenže veřejnost je dnes na tyto generované fráze háklivá a může to napáchat ještě více škody. V situaci, kdy velkou roli hrají lidské emoce, atmosféra nebo třeba celkový společenský kontext, je nutné nabídnout upřímnou, lidskou reakci.
• Etika a principy podnikání: Automatizované nástroje nemají svědomí ani morální zásady. Doporučí postupy, který jsou podle čísel vysoce ziskové. Co když ale některé z nich narušují filozofii a principy, na kterých vaše značka stojí? Představte si, že prodáváte doplňky stravy a vaší filozofií je zdravý životní styl a body positivity. Algoritmy vám pro nejvyšší návratnost investic doporučí cílit reklamy na spalovače tuků na dospívající dívky, které vyhledávají témata jako „rychlé hubnutí“. Z pohledu AI jde o logické párování nabídky s publikem, které nejpravděpodobněji nakoupí. Pro vás to ale může znamenat eticky nepřijatelné zneužívání nejistoty dívek.

Jak převést teorii do vlastní praxe, aby to příliš „nebolelo“

Jsou-li přínosy umělé inteligence tak zjevné, proč mají ředitelé a marketingoví manažeři stále problém pustit ji v doporučených případech k volantu? Nejčastější příčina nedůvěry bývá psychologická. Doporučení od algoritmů se nám zdají „chladná“, mechanická nebo vyloženě neintuitivní. Čísla na obrazovce říkají jedno, ale náš manažerský instinkt tvrdí naprostý opak. Tomu se říká kognitivní zkreslení. 

Při  zavádění našich doporučení do praxe si dejte pozor zejména na tyto mentální pasti, které způsobí, že lidský mozek odmítá přijmout datová rozhodnutí:

• Panika z čerstvých/jednorázových výkyvů: Stačí, že kampaň měla včera slabší konverzní poměr, a manažer už chce měnit celé cílení. Poznáváte v tom sebe nebo někoho z kolegů? Kampaň si ale možná z pohledu posledních 30 dní vede skvěle a AI na rozdíl od vás nepodlehne nárazové emoci. Věřte raději jí než svému pocitu z jednoho špatného odpoledne.
• Citová vazba k nápadu: Podvědomě favorizujeme koncepty, na kterých jsme sami pracovali, investovali do nich vlastní energii a kreativitu. Algoritmu je ale úplně jedno, že video vytvořil váš nejlepší specialista – pokud na něj lidé neklikají, nemilosrdně ho vypne a přesměruje investice do kreativy, která skutečně něco přináší. A je to tak správně.
• Obrana zaběhlých kolejí: Bojíme se udělat rozhodnutí, které by zpochybnilo naše předchozí kroky. Raději dál sypeme peníze do skomírajícího reklamního kanálu, jen abychom si nemuseli přiznat, že původní hypotéza byla chybná. Hoďte ego za hlavu a berte čísla z algoritmu jako osvobozující nápovědu. Přiznat omyl je první krok k lepším výsledkům.

Pokud chcete zlomit nedůvěru vůči AI, ale zároveň si udržet zdravou kontrolu, zaveďte jedno účinné opatření: zápisník odmítnutých doporučení. Kdykoliv se specialista rozhodne vetovat doporučení algoritmu (například změnu biddingu nebo přerozdělení rozpočtu), musí do sdíleného dokumentu napsat krátký záznam o tom, co AI navrhovala, co a proč udělal člověk a jaký výsledek očekává. Za 30 dní se k tomuto zápisu vraťte a porovnejte realitu s tehdejším odhadem. Černé na bílém uvidíte, kde má váš lidský cit pro trh stále navrch a kde jste naopak kvůli emocím zbytečně spálili rozpočet.

Jak nastavit procesy: 4 kroky před integrací

Nejtěžší částí zavádění AI do marketingu není nákup softwaru, ale změna každodenního fungování týmu. Aby transformace neskončila chaosem nebo tichým bojkotem ze strany specialistů, řiďte se tímto čtyřkrokovým postupem:

1. Rozdělení pomocí matice: Sedněte si s týmem a daný úkol jednoznačně zařaďte do jednoho ze čtyř kvadrantů (podle míry dopadu na byznys a potřeby empatie/kontextu).
2. Sepsání jasných mantinelů: Písemně definujte hranice – tedy přesné situace, kdy člověk musí zasáhnout a přepsat rozhodnutí umělé inteligence.
3. Zaznamenávání odchylek: Důsledně používejte zmíněný dokument odmítnutých doporučení, kdykoliv se člověk odchýlí od návrhu stroje.
4. Pravidelný měsíční audit: Jednou za měsíc vyhodnoťte, kdy bylo lidské veto správné, a kdy měla naopak pravdu AI. Na základě toho postupně upravujte míru autonomie, kterou systému dáte.

Příklad funkční spolupráce člověka a umělé inteligence 

Prohlédněte si rozdělení rolí při obsahovém marketingu:

Jak změnu prodat týmu: Krok, který manažeři často podceňují

Lidé se většinou nebojí, že se s AI nástrojem nenaučí pracovat. Bojí se o zpochybnění své role ve firmě. Seniorní specialisté, kteří roky budovali vlastní know-how, se s masivním nástupem umělé inteligence cítí znehodnocení. Když k nim přijdete s příkazem „Odteď všechno generujte přes ChatGPT, ušetří nám to peníze“, narazíte na okamžitý odpor.

Postupujte empaticky a využijte psychologický přístup:

• Prezentujte AI coby způsob, jak delegovat rutinu, ne jako náhradu. Použijte jasnou argumentaci: „AI přebere mechanické úkoly, které vás zbytečně obírají o čas. Získáte prostor pro práci, která vás baví a kvůli které si vás vážíme.“
• Ukažte konkrétní benefit pro daného člověka. „Díky tomu, že AI zrychlí přípravu podkladů, ušetříš týdně 8 hodin. Tenhle čas můžeš věnovat vytvoření nového podcastu, na který doteď nebyla kapacita.“ Lidé musí vidět, že jim změna přinese méně stresu a zajímavější projekty.
• Zapojte tým do tvorby pravidel. Nechte specialisty, aby sami definovali, kde jsou podle nich hranice umělé inteligence a kde musí zůstat hlavní slovo člověku. Lidé mnohem poctivěji dodržují ta pravidla, na jejichž vzniku se sami podíleli.

Jak z AI vytěžit maximum a neztratit duši značky

Umělá inteligence nepředstavuje hrozbu, která má nahradit váš marketingový tým, ani zázračný všelék, kterému stačí odevzdat klíče od firmy. Je to neuvěřitelně výkonný nástroj, který v některých oblastech exceluje, jinde ale zůstávají nenahraditelné lidský úsudek, empatie a cit pro kontext. Klíč k úspěšné transformaci nespočívá v nákupu drahého softwaru, ale v jasném rozdělení rolí a odpovědnosti. Pokud dokážete úkoly správně roztřídit podle míry dopadu a nejistoty, získáte to nejlepší z obou světů: neporazitelnou rychlost algoritmů i jedinečnost lidského přístupu.

Článek Kdy nechat marketingová rozhodnutí na AI? Takhle to děláme ve Včelišti se nejdříve objevil na Včeliště.

V jaký čas reagují vaši odběratelé na e-maily nejlépe? Vyhovuje jim více textu, nebo obrázků? Jakou výzvu k akci zvolit, aby přinesla co nejvíce objednávek? Odpovědi na tyto otázky můžete získat díky A/B testování. Podívejme se na to, jak A/B testování funguje v roce 2026, proč musíte zapomenout na staré metriky a jak zapojit AI, abyste z každé rozesílky vyždímali maximum.

Článek Díky A/B testování bude mít každý váš další e-mail lepší výsledky se nejdříve objevil na Včeliště.

Úspěch sběru B2B leadů nestojí na jednom triku, ale na promyšleném systému. V tomto článku vám ukážeme, jak nad sběrem kontaktů uvažovat strategicky, abyste zbytečně nepálili rozpočet. Dozvíte se, na které klíčové oblasti se zaměřit, jak určit silný lead magnet a jak propojit marketing s obchodem tak, aby vám z trychtýře neutíkali zákazníci. Zapomeňte na teorii a začtěte se do poznatků z naší každodenní praxe.

Co je to lead a proč na jeho potřebách záleží

V profesionálním pojetí marketingu není lead jen anonymní návštěvník webu nebo jméno ze seznamu účastníků konference. Lead je kontakt na člověka, který projevil aktivní zájem o vaše produkty/služby. Lead je příležitost k zahájení dialogu, nikoliv hotový obchod, protože kontakt je teprve na začátku své nákupní cesty. Má problém (pain point), hledá řešení, ale zatím neví, jestli jste to právě vy, kdo mu ho může poskytnout. 

A právě z toho důvodu je důležité potenciálnímu zákazníkovi nejprve dobře porozumět – protože neprodáváte produkt/službu, ale řešení jeho problému. Neznáte-li „bolest“ svého leadu, nemůžete mu nabídnout správný lék. Když netušíte jeho obavy, nemůžete je vyvrátit. Teprve když tohle všechno prozkoumáte, můžete vymyslet funkční způsoby získávání kontaktů (neboli lead generation).

Pochopení potřeb vám umožní:

• Kvalifikaci leadů: Okamžitě poznáte, zda je daný člověk pro vás relevantní.
• Personalizaci sdělení: Pokud víte, že lead hledá úsporu nákladů ve výrobě, nebudete ho zahlcovat informacemi o designu.
• Budování autority: Když trefíte hřebíček na hlavičku, dobře pojmenujete klientův problém a přijdete s vhodným řešením, ukazujete vlastní odbornost.

Není lead jako lead

Klíčový rozdíl mezi leady spočívá v úrovni jejich zájmu, která se zase odvíjí od jejich aktuální pozice v marketingovém trychtýři. 

• Marketing Qualified Lead (MQL = marketingově kvalifikované leady): Tito lidé teprve začínají nad svým problémem přemýšlet a hledat způsoby řešení (fáze povědomí a zájem). Z toho důvodu se zapojili do vašich marketingových aktivit (stáhli si e-book, zaregistrovali se na webinář apod.).  
• Sales Qualified Lead (SQL = prodejně kvalifikované leady): Tito zájemci už projevili zájem přímo o produkty nebo služby (fáze zvažování a rozhodnutí). Mohli si vyžádat ukázku, stáhnout zkušební verzi nebo třeba kontaktovat obchodního zástupce s konkrétními dotazy. 

V B2B prostředí je ale nákupní proces delší a komplexnější, proto se nestává, že by potenciální zákazník bez předchozího zjišťování informací (MQL) rovnou skočil do spodní fáze trychtýře a okamžitě se z něj stal prodejně kvalifikovaný lead. Pokusit se prodat produkt/službu MQL leadu je jako žádat o ruku na prvním rande. 

Na úspěšném získávání leadů v B2B nicméně musí úzce spolupracovat marketingové i obchodní týmy. Marketéři se zaměřují na budování povědomí a přitahování zájmu, obchodníci přebírají štafetu ve chvíli, kdy se z MQL stane SQL. 

Kdo rozhoduje o uzavření obchodu

V B2B se málokdy setkáte s tím, že by o nákupu rozhodoval jediný člověk. Do schvalovacího procesu může vstupovat klidně 6 lidí, z nichž každý má jinou roli: od koncových uživatelů přes finanční oddělení až po top management. Každá z těchto person má úplně jiné potřeby, obavy a motivace. Stejně tak mějte na paměti, že jinak uvažuje ředitel korporátu, a jinak majitel malé firmy. Zvažte všechny relevantní segmenty publika a pro ty hlavní připravte odpovídající obsah i argumenty.

U klienta LazyPhish, který poskytuje řešení proti phishingu, jsme v rámci obsahové strategie analýzou zákazníků odhalili tři hlavní persony:

• IT ředitel firmy, která musí naplnit legislativní požadavky,
• CISO velké firmy, který chce posílit zabezpečení z pohledu kybernetických rizik,
• majitel malé firmy, který se bojí útoku na své zaměstnance.

Pro klienta jsme vytvořili podrobnou charakteristiku těchto person a pro každou navrhli vhodná témata lead magnetů (o lead magnetech si povíme v další kapitole) a komunikace:

Silný vs. slabý lead magnet: Co rozhoduje o úspěchu?

Lead magnet je obsah, který potenciálnímu zákazníkovi přinese užitečné informace týkající se jeho problému, případně nabídne rovnou řešení. Díky lead magnetu získáte kontakt, který můžete propracovanou strategií proměnit v zákazníka. Tento proces nazýváme lead nurturing a napsali jsme o něm samostatný článek Co je lead nurturing a jak ho využít ke zvýšení konverzí. 

Nabídnout lidem „něco výměnou za e-mail“ dnes už ale nestačí. Uživatelé jsou extrémně opatrní na to, komu a proč svěří své kontaktní údaje. Velmi dobře totiž vědí, že po odeslání formuláře bude pravděpodobně následovat e-mailová sekvence nebo telefonát od obchodníka. Aby vám kontakt dali, musí být váš lead magnet opravdu hodnotný. 

Za slabý lead magnet se často považuje takový, který nabízí „jen“ informace. Patří sem checklisty, e-booky, webináře nebo třeba případové studie. Výhodou těchto lead magnetů je, že pomáhají rozšířit povědomí o vaší značce a sbírají kontakty, které problém skutečně řeší. Výsledkem slabého magnetu je zpravidla studený lead (MQL s nízkým lead skóre), který je potřeba v rámci lead nurturingu zahřívat.

Silný lead magnet cílí na velmi specifický problém vašeho potenciálního zákazníka a nabízí hmatatelnou hodnotu. Často jde o přímou výzvu k akci, která navazuje na službu nebo řešení, čímž se filtrují relevantní zájemci od náhodných návštěvníků webu. Například:

• Bezplatná specializovaná konzultace nebo audit: Např. nezávazný mini-audit logistických procesů. Zákazník získá okamžitý přehled o tom, kde ztrácí peníze, a vy získáte perfektní půdu pro navázání obchodního vztahu.
• Praktická šablona nebo kalkulačka: Např. excelová šablona pro výpočet ROI při přechodu na nový CRM systém. Pomáháte nákupčímu či manažerovi vyřešit jeho interní úkol (obhájit investici před vedením).
• Bezplatné demo nebo zkušební verze (trial): Např. nabídka na vyzkoušení HR systému na 14 dní zdarma. V B2B je možnost osahat si produkt v reálném provozu klíčová. Zákazníkovi tím snižujete riziko špatného nákupu a sobě zvyšujete šanci, že přejde na placenou verzi.

Těmito magnety získáváte už poměrně horké leady (SQL) a je větší šance je přeměnit na zákazníky. 

Vždy ale záleží na oboru, např. konzultace nebo audit se hodí pro komplexnější služby, trial verze jen u aplikací či jiného softwaru. Pokud to váš byznys umožňuje, můžete nabídnout produkt zdarma. Tento lead magnet využívá například jeden z našich klientů Bubík rolety – roleta zdarma.

Obsahový marketing nemusí být vždy slabý

Jak jsme zmínili výše, někdy zkrátka nemáte možnost nabídnout silný magnet a musíte zacílit na MQL pomocí obsahového marketingu. To ale vůbec nevadí, protože o síle magnetu rozhoduje také cílová skupina. Hloubkový e-book, praktický white paper nebo případová studie nabitá daty mohou mít pro některé persony velkou cenu. Např. „Průzkum stavu kybernetické bezpečnosti v českých výrobních firmách pro rok 2026“ může být pro IT ředitele ve výrobě velmi kýžený text.

Pro naše klienty takové obsahové lead magnety tvoříme běžně. Vždy ale nejprve pečlivě zvážíme, zda je tento formát pro daný byznys a cílovou skupinu vůbec vhodný. Tvorbě lead magnetu proto předchází obsahová strategie: 

• Důkladně se seznámíme s obchodním procesem značky
• Analyzujeme aktuální stav značky i konkurence 
• Definujeme nákupní chování person a jejich největší bariéry
• Najdeme silné a unikátní téma, které cílovou skupinu skutečně přiměje zanechat kontakt 

Teprve když máme jistotu, že obsah přinese reálnou hodnotu a zapadne do celého marketingového mixu, pouštíme se do psaní a grafického zpracování.

Jaké marketingové kanály využít ke sběru leadů

Kromě obsahového marketingu, o kterém jsme psali v předchozí kapitole, v B2B odvětví dobře fungují následující kanály. 

Webináře a offline eventy 

Tyto akce představují skvělý způsob, jak přivést vysoce kvalifikované leady, kteří mají hlubší zájem o danou problematiku. Pokud zvolíte úzce specifické téma, máte jistotu, že se přihlásí pouze lidé, kteří daný problém aktuálně reálně řeší. Během samotného webináře nebo přednášky navíc můžete interaktivně reagovat na jejich dotazy a budovat si pozici experta.

Jeden z našich klientů – dodavatel komplexních řešení a služeb pro průmysl a stavebnictví – pravidelně pořádá konferenci BIM Open, která je určena pro projektanty, architekty a manažery stavebních firem.

Sociální sítě 

V B2B marketingu hraje klíčovou roli LinkedIn, který umožňuje přesné cílení na lidi s rozhodovací pravomocí. Kromě klasické reklamy zde skvěle funguje takzvaný social selling – navazování přímých kontaktů a posílání personalizovaných zpráv. Pokud zpráva není obecný prodejní spam, ale nabízí adresnou pomoc s konkrétním problémem dané firmy, dokáže velmi efektivně vzbudit zájem a otevřít dveře k obchodnímu jednání.

Ale i leadové kampaně na Facebooku mají v marketingovém mixu B2B stále své místo – využívali jsme je například pro klienta Jon.cz. U tohoto klienta dokázaly leadové kampaně s rychlým Meta formulářem generovat velmi levné kontakty a z pohledu čísel ve Správci reklam vypadaly úspěšně. V praxi se ale ukázalo, že kvalita leadů postupně výrazně klesala. Klíčový posun přinesla změna optimalizace z co nejnižší ceny za kontakt na kvalitnější konverzi, tedy vyplnění formuláře přímo na webu. Tento krok sice zvýšil cenu za lead, ale znamenal relevantnější poptávky a lepší podklady pro další optimalizaci kampaní.

PPC reklama (Google Ads, Sklik)

Výhodou PPC kampaní je chirurgicky přesné cílení na konkrétní demografické i profesní skupiny. V B2B můžete reklamu zacílit podle oboru podnikání, velikosti firmy, seniority nebo pracovního zařazení. Investujete tak rozpočet pouze do zobrazování lidem, kteří splňují kritéria vašeho ideálního zákazníka.

Když jsme začali spolupracovat se zmíněným klientem Jon, zjistili jsme, že v původním nastavení kampaní byly některé služby příliš smíchané, což vedlo k překrývání cílení, horší relevanci reklam a zbytečně drahým konverzím. Například se ukázalo, že kampaň na kamerové systémy zasahovala i uživatele hledající internetové služby, což negativně ovlivňovalo výkon celého účtu. Zásadní zlepšení přišlo až ve chvíli, kdy jsme:

• oddělili internet do samostatné kampaně,
• zpřesnili podklady a komunikaci pro jednotlivé služby,
• doplnili vylučující klíčová slova.

Právě tato restrukturalizace vedla k výraznému nárůstu konverzí a současně ke snížení ceny za konverzi.

SEO a UX

Zatímco PPC přivádí leady hned, SEO funguje jako dlouhodobý stroj na organickou návštěvnost. Pomocí analýzy klíčových slov zjistíte, jaké otázky vaši potenciální klienti do vyhledávačů zadávají, když řeší své byznysové potřeby. Správně optimalizovaný obsah (články, návody, landing pages) tyto relevantní návštěvníky přivede na váš web.

Ale samotné SEO (potažmo reklama) nestačí, pokud web, na který zákazníka pošlete, neprodává ani uživatele nesměruje k jiné akci. Na webu se zaměřte na:

• Dobře viditelné a srozumitelné výzvy k akci
• Zjednodušení formulářů
• Rychlost webu a 100% mobilní verzi
• Prvky budující důvěru (Social Proof)
• Přímočarou navigaci a odstranění rušivých prvků

Co například může být problém a jak s tím pracovat, zjistíte níže v kapitole Mini případová studie: Když se sběr leadů řeší komplexně.

Jak s leady dále pracovat

Každý kanál přináší leady, které jsou v různých fázích nákupního procesu. Lead získaný přes webinář bude více připraven k nákupu než ten, který přijde z LinkedInu nebo přes SEO. Důležité je rozlišovat, jaké leady přicházejí z jakých kanálů, a přizpůsobit následnou komunikaci (v rámci lead nurturingu).

Velkou roli hraje také už zmíněná kvalifikace leadu. Potřebujete vědět, zda máte před sebou zvědavého studenta, nebo nákupního ředitele nadnárodní korporace. Skvělým pomocníkem se tady stává moderní CRM systém. Slouží nejen jako digitální adresář, ale především jako mozek celého obchodního procesu. 

• Sleduje veškeré interakce leadu s vaším webem či e-maily 
• Pomáhá obohacovat profil zákazníka o klíčová data 
• Na základě nastaveného skóringu dokáže přesně určit chvíli, kdy je kontakt dostatečně zahřátý a může nastoupit obchodní tým

Metriky pro měření úspěšnosti generování leadů v B2B

Jedině měřením klíčových ukazatelů můžete identifikovat, který zdroj potenciálních zákazníků přináší nejvyšší návratnost investic. Na základě toho pak můžete odpovídajícím způsobem alokovat výdaje a zvýšit efektivitu a účinnost sběru leadů. Tradiční metriky zahrnují:

• Cena za lead:  CPL (Cost Per Lead) je cena kampaně dělená počtem generovaných leadů. Nižší cena za lead může naznačovat efektivní taktiky generování leadů B2B.
• Míra konverze:  Také známá jako „míra konverze leadů k uzavření obchodu“ (Conversion rate = CVR). Jde o počet prodejů dělený počtem generovaných leadů.

Z hlediska celého byznysu ale musíte sledovat i cenu za získání platícího zákazníka (CAC = Customer Acquisition Cost) a poměr mezi náklady na CAC a celoživotní hodnotou zákazníka, které jasně ukážou, zda získané leady skutečně generují zisk.

Mini případová studie: Když se sběr leadů řeší komplexně

Častá chyba v B2B lead generation je soustředit se jen na jeden bod – třeba spustit reklamu a čekat na kontakty. Náš přístup je jiný: projdeme celou cestu zákazníka od prvního dojmu až po opakovanou objednávku a hledáme, kde ztrácí zájem nebo z marketingového trychtýře vypadává. U klienta Bubík rolety to znamenalo podívat se najednou na tři věci: 

• výkon reklamních kampaní na platformách Meta,
• konverznost webu, 
• efektivitu obchodního procesu. 

Každá z těchto oblastí totiž ovlivňuje ty další.

Leadové kampaně na Facebooku: kde byl prostor pro zlepšení

Klient sbíral kontakty prostřednictvím leadových reklam na Facebooku s průměrnou cenou přes 380 Kč za kontakt, dle našeho průzkumu by se ale cena mohla pohybovat kolem 150 Kč. Problém nebyl v samotném formátu ani v cílení, ale ve vizuálech a sdělení. Banner byl přeplněný informacemi a barevnými prvky a uživatel si ve finále neodnesl nic konkrétního.

Doporučili jsme:

• Zjednodušit vizuály a vsadit na autentické fotografie a videa – obchodní zástupce na schůzce, produkty v reálném prostředí, záběry z výroby.
• Přepsat texty tak, aby konkrétně oslovovaly montážní firmy a komunikovaly konkurenční výhody – rychlá technická podpora, osobní přístup, více než 5 500 kombinací.
• Otestovat vedle rychlých Facebook formulářů i konverze přímo na webu a vyhodnotit, která varianta přináší kvalitnější kontakty.

Web jako prodejní nástroj, ne pouhá vizitka

Jak už jsme zmínili výše, web, kam lidi z reklamy posíláte, musí být vypilovaný. U Bubík rolety chyběly konverzní prvky (tlačítka s výzvou k akci, kontaktní formuláře na klíčových podstránkách) a stránky kategorií byly psány pro koncové zákazníky (B2C), přestože cílová skupina jsou montážní firmy (B2B). Co jsme doporučili:

• Přepsat obsah tak, aby odpovídal potřebám skutečné cílové skupiny.
• Přidat reference a fotky z realizací přímo na produktové stránky. 
• Zjednodušit formuláře (méně polí = více vyplnění).
• Napříč webem zapracovat na konzistentní komunikaci klíčových výhod.

Poznání obchodního procesu zevnitř

Než jsme navrhli další kroky, museli jsme pochopit, jak klientův obchod skutečně funguje. V jaké fázi obchodníci leady kontaktují, co jim říkají, kde zákazníci nejčastěji vypadávají. Tento krok je zcela zásadní, protože marketingové aktivity, které nerespektují reálný obchodní rytmus, obchodníkům spíš překáží, než pomáhají.

Z analýzy obchodního procesu vyplynuly tři fáze, kde byla potřeba aktivní komunikace:

1. Čekání po vyplnění formuláře. Obchodní zástupce kontakt zpracovával ručně, zákazník čekal i několik dní bez jakékoliv odezvy. Pokud hledal rychlé řešení, mohl snadno přejít ke konkurenci. Problém vyřeší automatická e-mailová sekvence, která se spustí okamžitě po vyplnění formuláře.
2. Ticho po osobní schůzce. Zákazník odchází se vzorníky a přístupem do konfigurátoru… a pak nic. Bez follow-upu velká část z nich konfigurátor vůbec neotevře. Řešením je automatická sekvence v prvním až druhém týdnu po schůzce s odkazem na konfigurátor, tipy na jeho používání a ujištěním o dostupnosti obchodníka.
3. Zákazníci, kteří se odmlčí. Pokud do 1–2 měsíců zákazník neobjednal, obchodní zástupce ho znovu oslovoval, ale ne vždy úspěšně. Pro zákazníky tiché déle než rok jsme navrhli reaktivační sekvenci zaměřenou na spokojenost se stávajícím dodavatelem.

Automatizace, která všechno drží pohromadě, ale neztrácí lidský kontakt

Celý systém jsme postavili tak, aby obchodníci nepřišli o kontrolu nad procesem. Kontakty z Mety i z webu se automaticky importují přes Make do e-mailového nástroje Ecomail a zároveň do Excelu, se kterým obchodníci běžně pracují. Obchodník může sám měnit status zákazníka v Excelu a tato změna se automaticky promítne do Ecomailu, který spustí odpovídající e-mailovou sekvenci. Obchodníci se díky tomu soustředí na to, co umí nejlépe – budování vztahu a uzavírání obchodů. E-maily mezitím pracují za ně.

Vyhodnocování celého trychtýře na jednom místě

Pro klienta jsme navrhli interaktivní report v Looker Studiu, který na jednom místě spojuje data z Meta kampaní, Google Ads, Google Analytics i CRM databáze. Díky tomu klient vidí, kolik kontaktů přišlo, kolik se jich proměnilo v zákazníky a kde v procesu ztrácí nejvíce.

Generování leadů není sprint, ale strategická štafeta

Sběr kvalitních B2B leadů nestojí na jednom geniálním nápadu nebo izolovaném kanálu. Jak ukazuje i naše případová studie, skutečný úspěch přichází až ve chvíli, kdy propojíte všechny dílky skládačky do jednoho fungujícího organismu. Od poznání potřeb vašich person přes tvorbu silných lead magnetů až po vyladěné UX na webu.

Článek Jak na efektivní sběr B2B leadů: strategie pro získávání kvalitních kontaktů se nejdříve objevil na Včeliště.

Časy, kdy stačilo v e-mailovém nástroji nastavit lineární sérii tří zpráv a s pocitem dobře odvedené práce čekat na konverze, jsou definitivně pryč. Automatizaci e-mailingu (trigger e-mail marketing) dnes používá snad každý a schránky vašich zákazníků jsou přeplněné generickými uvítacími e-maily a šablonovitými upomínkami na opuštěný košík. Poradíme, jak v této záplavě vyniknout.

Článek Od statických autoresponderů k inteligentní zákaznické cestě: Jak na e-mailové automatizace, které skutečně vydělávají se nejdříve objevil na Včeliště.

Pište své e-maily tak, aby nikdo neměl důvod je hodit do koše nebo označit za spam. Pokud si dokážete pohrát s obsahem i šablonou jako takovou, zaujmete a můžete tak zabít hned 5 much jednou ranou.

Článek Jak mají vypadat konverzní e-maily: osvědčená strategie pro rok 2026 se nejdříve objevil na Včeliště.

Leadhub je e-mailingový nástroj vhodný především pro segment malých a středních e-commerce projektů, a to zejména díky své hluboké symbióze s e-shopovou platformou Shoptet (ale i s ostatními hlavními českými platformami). V této recenzi se podíváme na to, co Leadhub nabízí, co mu chybí a jak si stojí v porovnání s konkurencí.

Článek Leadhub recenze 2026: proč si ho oblíbili čeští e-shopaři se nejdříve objevil na Včeliště.