Od ponad sześciu lat budujemy systemy AI dla e-commerce — silniki rekomendacji, dynamiczny pricing, modele churnu, predykcję popytu i — przede wszystkim — segmentację odbiorców pod kampanie paid media.
TrimTarget wyrósł z jednej obserwacji: nawet 30–40% budżetu reklamowego przepala się tam, gdzie target nie ma sensu.
TrimTarget wyrósł z pracy na styku e-commerce, porównywarek cen, segmentacji klientów, owned media i paid media.
Przez lata widzieliśmy ten sam wzorzec: kampania wyglądała logicznie w panelu reklamowym, ale po rozbiciu na kategorię, region, sezon, pogodę i profil odbiorcy okazywało się, że część budżetu pracuje w złym miejscu.
Z doświadczeń przy rozwoju Nokaut.pl i późniejszych projektów e-commerce powstał najpierw model SAT: Seasonality, Anomaly, Trends.
TrimTarget jest jego rozwinięciem. Pokazuje, gdzie kampanię skalować, gdzie testować, a gdzie przycinać targety, zanim budżet zniknie w segmentach bez potencjału.
Porównywarka cen i pierwsze spojrzenie na rynek. Praca przy rozwoju porównywarki cen pokazała nam, że decyzje zakupowe nie są tylko efektem ceny, produktu i reklamy. Liczy się też sezon, intencja, konkurencja, dostępność i moment, w którym klient zaczyna szukać.
Zaczynamy projekty dla e-commerce i retailu związane z segmentacją klientów, analizą zachowań zakupowych, komunikacją owned media i oceną potencjału kategorii.
Powstaje podejście oparte na trzech warstwach: Seasonality, Anomaly, Trends. Sprawdzamy, jak zachowania użytkowników korelują z sezonowością, anomaliami i krótkimi oraz długimi trendami kategorii.
Do segmentacji dokładamy dane z otoczenia: wyszukiwarki, SERP, pogodę, dane lokalne, demografię, raporty i charakterystykę regionów. Kampanie zaczynają być analizowane nie tylko przez wynik, ale przez potencjał rynku.
W kolejnych projektach widzimy, że 30–40% budżetu paid media często trafia w targety, gdzie kategoria, region, sezon albo profil odbiorcy nie dają wystarczającego potencjału. Problem nie leży tylko w kreacji czy stawce, ale w złej alokacji.
Z tych doświadczeń powstaje produkt, który przekłada dynamiczne dane rynkowe na decyzje mediowe: skaluj, testuj albo przytnij. TrimTarget pomaga kupować media tam, gdzie rynek daje największą szansę na efekt.
Analityk i przedsiębiorca po latach pracy z e-commerce i ML. Doszedł do TrimTargeta przez UX, product management i segmentację odbiorców pod kampanie paid media. Buduje produkty, w których decyzja o budżecie ma oparcie w danych rynkowych, a nie tylko w historii konta reklamowego.
Inżynier od architektury danych i bezpieczeństwa. W e-commerce od strony pipeline'ów — łączy sygnały publiczne, dane komercyjne i modele algorytmiczne tak, żeby skala kampanii nie wywracała jakości danych. Osoba, która sprawia, że TrimTarget działa, kiedy nikt nie patrzy.
Zarejestrowana w Polsce (KRS). Część trójmiejskiego ekosystemu produktowego.