Mesterséges intelligencia KKV-knak– ChatGPT és Gemini bevezetés, workflow-k és mérhető megtérülés
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
Kiknek segítettem már?
Az AI akkor kezd pénzt és időt hozni, amikor nem „tartalmat gyárt”, hanem döntési és végrehajtási útvonalat ad a csapatnak. Dolgoztam olyan B2B cégekkel, ahol a gyorsabb előkészítés (összefoglalók, memo-k, ajánlatvázlatok) és a következetes follow-up volt a szűk keresztmetszet – és webshopokkal, ahol az ügyfélszolgálati sablonok, a lifecycle kommunikáció és a kampánygyártás gyorsítása hozta a stabil megtérülést. A közös nevező mindig ugyanaz: tiszta szabályok, kevés, de eredményközeli use case, és egy olyan rendszer, amit a csapat tényleg használ – nem csak „néha kipróbál”.
.jpg)
.jpg)
.jpg)
Tipikus AI automazitálási és bevezetési problémk, amik lenyomják a megtérülést
Eszköz ≠ rendszer
Sok KKV-nál van ChatGPT, van Gemini, van pár “bevett prompt” – mégis szétcsúszik a használat a mindennapokban. Ennek oka általában nem technikai, hanem működési: nincs egy döntési útvonal, amire a csapat rá tudja kötni az AI-t. Így az AI nem vezet, csak “válaszol” – és nem épül be a bevétel- vagy időnyereség logika a napi folyamatokba.
Az AI-t tulajdonosi szemlélettel lehet felépíteni: use case definíciókkal, felelőssel, jóváhagyási ponttal, egységes brief/sablon rendszerrel és mérhető életciklussal. Ha ez hiányzik, akkor a “beállítások”, a “promptok” és a “kísérletek” nem kapcsolódnak össze üzletileg – a csapat pedig előbb-utóbb visszaesik az ad hoc használatba.
Nincs tiszta cél és KPI
- Rossz vagy hiányos mérés (nincs feladat → output → időnyereség/minőség → üzleti visszacsatolás)
- Nincs közös definíció a “jó outputra” (mindenki mást ért “kész”, “publish-ready” vagy “küldhető” alatt)
- Nincs következő lépés és határidő (ettől folyik el a legtöbb nyereség: nincs review loop és felelősség)
Sok AI-használat “működik”, csak nem azt méri, ami számít. Ha nincs tisztázva, hogy mi a cél (átfutási idő csökkentés, hibaarány csökkentés, több kampányteszt, gyorsabb ajánlat-előkészítés, kevesebb support-idő), és ehhez milyen KPI-ok tartoznak, akkor az AI-ból könnyen látványos, de üzletileg üres aktivitás lesz. Ilyenkor nem az a probléma, hogy “nem elég okos a modell”, hanem hogy nem látszik, hol nyer és hol veszít a folyamat – ezért javítani sem lehet rajta.
Nincs megtérülés
A rossz jelekre optimalizál az AI-használat (nem az üzleti eredményre)
- Átláthatatlan workflow és felelősség (nem látszik, mi a következő értelmes lépés, ki hagy jóvá, mi számít “késznek”)
- Félrement automatizálások (rossz input, rossz kontextus, rossz időzítés – és ettől csak gyorsabban lesz közepes)
- Hiányzó kontextus (cél, célcsoport, döntési helyzet, tiltások, forrásanyag – ezért sok az utómunka)
- Nincs „céges tudás” réteg (RAG nélkül generikus marad, többet kell javítani, mint amennyit spórol)
Az AI bevezetés megtérülése leggyakrabban ott csúszik el, hogy a rendszer nem azt „tanulja”, amit a vállalkozás üzletileg el akar érni. Ha nincs rendben a cél (hol kell időt nyerni?), a minőségi elvárás (mi a “publish-ready” / “küldhető” output), és a kontrollpont (mi mehet ki automatikusan és mi nem), akkor a folyamat fut – csak rossz irányba. Lesz több anyag, több variáció, több ötlet – de nem lesz arányosan több lead, jobb konverzió vagy gyorsabb döntés-előkészítés.
Ilyenkor először a mérési minimumot és a döntési logikát érdemes rendbe tenni: milyen KPI-okon látszik a nyereség (átfutási idő, hibaarány, utómunka, sales ciklus), hol van a jóváhagyás, és milyen brief-sablonból indul minden. Erre épül rá 2–3 bevétel- vagy működésközeli use case (például: kampányvázlat + landing, meeting memo + follow-up, ajánlat-előkészítés), és csak utána érdemes tovább automatizálni.
Gyenge rendszer, rossz adat
Ugyanaz az AI-használat hónapokig – tanulságok nélkül
- Nincs egységes belépési pont és brief standard (mindenki máshonnan indul, ezért szétesik a minőség)
- Prompt- és sablonzaj (sok „okos megoldás”, kevés ismételhető folyamat)
- Üzenet–szegmens mismatch (ugyanaz a kommunikáció megy több élethelyzetre, mert nincs állapotlogika)
- Túl sok kézi lépés és admin (a csapat belefárad, elmarad a sablonfrissítés, nincs tulajdonos)
- Nincs tudásbázis / RAG szemlélet (a modell nem a saját anyagaidból dolgozik, ezért generikus és kockázatos)
- Nincs rendszeres elemzés és iteráció (nem tudod, mi működik és mi nem – így nem is javul)
Az AI rendszerek csak akkor „értenek jól”, ha a működés strukturált és kontextusban gazdag. Ha a bemenet hiányos (nincs cél, nincs célcsoport, nincs forrásanyag, nincs tiltáslista, nincs jóváhagyási pont), akkor az output sem lesz stabil – és a csapat egy idő után visszaesik az ad hoc használatba. Ekkor a megtérülés nem látványosan romlik el, hanem csendben elfolyik: több lesz a félkész anyag, több a kör, és nő a javítási költség.
A modern AI-réteg nem „egyszer beállított promptok gyűjteménye”, hanem egy frissíthető működési rendszer: brief standard, sablonok, kontrollpontok, tudásforrás (RAG), és egy havi iterációs ritmus, ahol kiderül, mi ad valódi időnyereséget és hol rontja a minőséget. Ha ezt felépíted, az AI nem kísérlet marad, hanem kiszámítható kapacitás.
Stratégia, rendszer hiánya
Nincs tiszta belépő use case (túl nagy ugrás a csapatnak)
- A ChatGPT és a Gemini külön „feladatként” fut, nincs közös működési standard (brief, sablon, jóváhagyás)
- Nincs döntési útvonal-lefedés (feladat → kontextus → draft → ellenőrzés → jóváhagyás → publikálás / kiküldés)
- Nincs jól definiált „emberi átvételi pont” (mikor kész az output, mikortól kockázatos, mikor kell szakmai review)
- Nincs riport és döntési ciklus (miért nő az utómunka, hol esik szét a minőség, hol van időnyereség)
- Nincs szándék szerinti kezelés (informational / commercial / decision – más output, más kontroll kell)
- Nincs reaktiválási logika (elfáradt használat, elveszett sablonok, széteső minőség – nincs karbantartási ritmus)
Az AI akkor termel stabilan, ha a rendszer nem egymás mellett, hanem egymásra épülve működik:
- a belépő use case megszerzi a kontextust (brief + forrásanyag + tiltások + elvárt formátum),
- az AI-réteg rögzíti a feladat típusát, kockázatát és a következő lépést (mit kell ellenőrizni, ki hagyja jóvá),
- a sablonok és automatizmusok gyorsítanak, de nem vesznek át döntési felelősséget,
- az ember ott lép be, ahol indokolt – és nem túl korán, de nem is túl későn,
- a mérés pedig visszacsatolja, hol folyik el a nyereség (idő, minőség, hibaarány) és miért.
Ha ezek nincsenek összhangban, az AI „megy”, de nem működik: több lesz a variáció, több a félkész anyag, több a bizonytalanság. A csapat elveszti a bizalmat, a vezető nem lát kontrollt, és nincs világos stratégiai irány. A jó AI bevezetés nem promptgyűjtemény, hanem összehangolt üzleti rendszer: belépő use case → kontextuslogika → workflow → jóváhagyás → mérés → iteráció → skálázás.
Mit kapsz pontosan?
Tulajdonosi szemléletű AI bevezetést KKV-knak – ahol a ChatGPT és a Gemini nem „külön fut”, hanem egy közös működési standardra és döntési útvonalra dolgozik.
Rendbe tesszük a use case-eket, a brief és sablonrendszert, a jóváhagyási pontokat és az adatkezelési szabályokat – és felépítjük azt a 2–3 automatizált workflow-t, ami ténylegesen időt nyer és minőséget stabilizál (nem csak több szöveget gyárt).
AI folyamatok bevezetése:
AI bevezetés és automatizálás
egyedi árazás kérj konzultációt!
Amit az ügyfelek a legjobban értékelnek
10
A régió több országában segítettem már AI bevezetéseket és csapatstandardokat kialakítani – marketing, sales és működés oldalon is. Nézd meg a nemzetközi referenciáimat is! Nézd meg a nemzetközi referenciáimat is!
60
Az elmúlt években sok KKV-nak segítettem abban, hogy az AI ne „kísérlet” legyen, hanem stabil működési réteg: brief-sablonokkal, jóváhagyással, mérési pontokkal és felelősséggel. 2023 óta oktatással is foglalkozom – nézd meg a ChatGPT és AI témájú tanfolyamaimat is!
80
Egy-egy AI projekt előtt egy részletes bevezetési és kockázati checklisten megyek végig, amit közösen validálunk, és csak utána indul a pilot. Így nem eszközt vezetünk be, hanem működést.
.jpg)
Az AI bevezetés működési logikája – hogyan épül fel valójában?
Egy működő AI-réteg soha nem azzal indul, hogy „válasszunk egy modellt” vagy „írassunk pár posztot”. A háttérfolyamatok – use case-ek, brief standard, jóváhagyási pontok, adatkezelési szabályok és mérés – döntik el, mennyire lesz stabil a rendszer, és hogy az AI-ból tényleg időnyereség és jobb minőség lesz-e.
Stratégiai alapozás
Sokan tényleg csak adnak hozzáférést a csapatnak a ChatGPT-hez vagy a Geminihez, bedobnak pár promptot, és bíznak benne, hogy „majd működik”. Valódi rendszer nélkül viszont a minőség szétesik, nő az utómunka, és a csapat belefárad az ad hoc használatba. Ha nálatok is ez a helyzet, beszéljünk sürgősen!
A következő kérdések nélkül nincs hatékony AI bevezetés:
- Ki a valódi célcsoport, és milyen döntési helyzetekben használja a csapat az AI-t (marketing, sales, operáció)?
- Melyik 2–3 use case hozza a legnagyobb nyereséget (idő, minőség, hibaarány csökkenés) – és mi az, amit tiltunk?
- Mi a legerősebb belépő workflow, és mi az első értelmes „next step” (draft → review → jóváhagyás → publikálás / kiküldés)?
- Hol van az emberi kontroll belépési pontja, és mi alapján számít egy output „küldhetőnek”?
- Milyen kontextusból dolgozzon az AI (forrásanyagok, sablonok, belső tudás), és hol kell RAG szemlélet?
- Milyen KPI-t várunk az AI-rétegtől (átfutási idő, utómunka, hibaarány, kampánytesztek száma, meeting → follow-up sebesség)?
Ezt a logikát akkor érdemes elővenni, amikor már van munka és terhelés – csak nincs belőle stabil minőség és kiszámítható időnyereség.
Lifecycle és utánkövetési logika
A jó AI-réteg nem „promptgyűjtemény”, hanem döntési és végrehajtási struktúra. Nem az a cél, hogy több output készüljön, hanem hogy a döntéshez szükséges kontextus mindig meglegyen – és a rendszer automatikusan a következő értelmes lépés felé tolja a feladatot (draft → review → jóváhagyás → publikálás / kiküldés / átadás).
A hatékony AI bevezetés alapelvei:
- Belépési pontok és kontextus – mire kell az output, kinek szól, milyen döntési helyzetben, milyen forrásból dolgozzon
- Minőségi szintek és definíciók – mit jelent a „vázlat / küldhető / publikálható”, és ki mondja rá, hogy kész
- Következő lépés + határidő – ettől lesz fegyelem, és ettől nem ragadnak bent a félkész anyagok
- Szegmentálás feladat szerint – marketing / sales / operáció, illetve kockázati szint szerint (nem „sok kategória”, hanem jó kategória)
- Automatizmusok – 2–3 valóban hasznos workflow: például meeting memo + follow-up, ajánlat-előkészítés, kampányvázlat + landing + email sorozat
- Trigger és stop szabályok – mikor induljon, mikor álljon meg, mikor kell emberi jóváhagyás (és mikor tilos automatizálni)
- Mérés és visszacsatolás – időnyereség, utómunka, hibaarány, minőségi visszadobások, havi döntési ciklus
A rendszer akkor működik, ha nem csak „válaszol”, hanem végigviszi a feladatot: kontextust kér, strukturál, draftol, ellenőrizhető formában ad le, és időben átadja jóváhagyásra – vagy ott, ahol indokolt, visszaléptet és pontosít. Ez ad stabil minőséget és kiszámítható kapacitást.
Technikai alapok
Az AI bevezetés „technikáján” múlik, hogy egyáltalán létrejön-e a stabil működés: megvan-e a hozzáférés és adatvédelem rendje, a csapat ugyanazt a sablont használja-e, a verziókezelés követhető-e, és a kimenetek auditálhatók-e. Ha az alapok hiányoznak, akkor olyan, mintha jó folyamatot rejtenél el a saját csapatod elől: ott van, csak nem megbízható.
A legfontosabb elemek:
- Adatkezelés és tiltott adatkörök – mi kerülhet be a modellbe, mi nem, és hogyan dokumentáljuk
- Hozzáférések és jogosultságok – ki használhatja, ki láthat érzékeny anyagokat, ki hagyhat jóvá kimenetet
- Brief és sablon standard – egységes bemeneti forma, hogy ne „hangulat” alapján változzon a minőség
- Forrásanyag és tudásréteg – belső doksik, ajánlatok, policy-k, FAQ-k rendezése (RAG szemlélet, ha kell)
- Verziókezelés és nyomon követhetőség – melyik prompt/sablon melyik outputot hozta, mi lett belőle publikálva
- Minőség-ellenőrzési checklist – tények, számok, állítások, jogi/ígéret jellegű részek, márkahang, tiltások
- Integrációk és workflow kapcsolatok – ahol értelme van: dokumentumok, jegyzetek, CRM, projektmenedzsment, ticketing (kontrollpontokkal)
- Tulajdonosi felelősség – ki frissíti a sablonokat, ki méri a hatást, ki dönt a változtatásokról
A technikai alapok hiánya KKV-knál tipikusan nem „hibajelzés”, hanem elfolyás: nincs egységes brief, nincs visszamérhető minőség, elmarad a frissítés, a csapat megunja – és az AI nem tanul a saját működésetekből. Ha ez rendben van, onnantól a bevezetés nem tűzoltás, hanem skálázható rendszerépítés.
Mérési rendszer és dashboard
Az AI bevezetés megtérülése csak akkor látszik, ha a csapat, a folyamatok és az outputok ugyanarra a mérési logikára vannak ráültetve. Nem az a cél, hogy „mindent mérjünk”, hanem hogy a döntésekhez elég legyen: hol nyerünk időt, hol csúszik el a minőség, hol nő az utómunka – és mitől lesz stabilabb a működés a következő 30 napban.
A következő elemek nélkül nincs valódi optimalizálás:
- Workflow / lifecycle dashboard – hol állnak a feladatok, mennyi az átfutási idő, mi a következő lépés, hol torlódik a jóváhagyás
- Konverziós lánc mérés – brief → draft → review → jóváhagyás → publikálás / kiküldés / átadás (és: hány kör, hány visszadobás)
- Csatorna és kampány attribúció – honnan jön a brief, milyen célhoz kapcsolódik, és milyen üzleti eredményhez kötődik (lead, meeting, ajánlat, vásárlás)
- Minőség rendszerszinten – nem csak „tetszik/nem tetszik”, hanem: hibaarány, ténybeli pontosság, márkahang megfelelés, tiltások sérülése, utómunka idő
- Cohort és visszatérés – mikor tér vissza a csapat a workflow-hoz, hol esik ki a használat, melyik use case ad valódi értéket
- Havi döntési ciklus – mit tartunk meg, mit állítunk át, mit építünk hozzá a következő 30 napban (sablon, RAG, kontrollpont, automatizmus)
Ha a mérés nincs rendben, a rendszer ugyan „működik”, csak nem tudod, mitől működik – és nem tudod skálázni. Ilyenkor először a KPI-ket és a dashboardot tesszük stabillá, majd erre építjük a 2–3 legnagyobb nyereségű workflow-t (például: meeting memo + follow-up, ajánlat-előkészítés, kampányvázlat + landing + email)
Az AI rendszer szerepe
Iratkozz fel a hírlevelemre, ha szeretnél képben lenni a legfrissebb marketinges trendekkel, megoldásokkal!
Az AI akkor működik jól, ha nem csak „válaszol”, hanem döntéseket és következő lépéseket kényszerít ki. Lehet ChatGPT, Gemini vagy vegyes stack – az eszköz más, de a logika ugyanaz: a feladat útját kell láthatóvá és vezethetővé tenni, úgy, hogy közben a kockázat kontroll alatt maradjon.
Egy stabil AI-réteg adja meg azt a minimum rendszerszintű visszajelzést, ami nélkül nincs kiszámítható minőség és időnyereség:
- mi a feladat és honnan jött (csatorna / csapat / projekt / kampány)
- milyen célra készül (informational / commercial / decision – és mi a kívánt „next step”)
- milyen forrásból dolgozhat (belső anyagok, linkelt doksik, tiltások, brand szabályok)
- hol tart a folyamatban (draft / review / jóváhagyás / publikálva)
- mi volt az utolsó aktivitás (módosítás, visszadobás, jóváhagyás, kiküldés)
- mi a következő értelmes lépés és ki a felelős érte
- milyen „szegmensbe” tartozik a feladat (kockázat: alacsony/közepes/magas; illetve marketing/sales/operáció)
A vállalkozások többsége még mindig ad hoc használja az AI-t, pedig a legnagyobb érték itt dől el: a döntési fegyelemben és a minőségkontrollban. Ha nincs tiszta státusz és next step logika, akkor az AI outputok „futnak”, de nem visznek közelebb az eredményhez – csak látszólag van rendszer.
A rendszeres elemzés segít megérteni:
- hol folyik el a legtöbb idő (brief, review, jóváhagyás, utómunka)
- mely sablonok és workflow-k hoznak valódi időnyereséget és stabil minőséget
- mikor elég az AI + checklist, és mikor kell szakmai/jogi/vezetői kontroll
- mely use case-ek térülnek meg, és melyek csak zajt termelnek
- hogyan lehet a működést skálázni úgy, hogy ne nőjön vele arányosan a kockázat
AI nélkül működtetni a növekedést ma sokszor olyan, mint emlékezetből vezetni a céget: lesznek jó megoldások és gyors pillanatok, csak nem lesz belőle kiszámítható rendszer.
Szakmai előadásaim:
.avif)
Mesterséges intelligencia megoldások és rendszerek 2026-ban
Mikor működik a CRM + email rendszer a legjobban?
A modern CRM akkor a legerősebb, ha:
- döntési útvonalra épül a működés (nem “kontaktok kezelése”, hanem következő lépések)
- tiszta a B2B pipeline vagy a B2C lifecycle logika (és nem keveredik össze a kettő)
- van minimum adatmodell (forrás – érdeklődési téma – státusz – next step – határidő)
- 2–3 bevételközeli automatizmus fut (belépő edukáció – ajánlati út – reaktiválás)
- mérhető a csatorna → CRM → bevétel összefüggés, és van rendszeres döntési ciklus
A CRM előnyei
- kevesebb elfolyás az érdeklődőknél – több meeting, több ajánlat, több nyert üzlet
- kiszámíthatóbb utánkövetés – a csapat nem emlékezetből dolgozik
- jobb szegmentálás és releváns kommunikáció – nem “mindenkinek ugyanaz”
- Mikor működik az AI-réteg a legjobban?A modern AI bevezetés akkor a legerősebb, ha:
- döntési útvonalra épül a működés (nem „promptok gyűjtése”, hanem következő lépések és jóváhagyás)
- tiszta a feladat-életciklus logika (marketing / sales / operáció – és nem keveredik össze a kockázat és a felelősség)
- van minimum bemeneti standard (cél – célcsoport – kontextus – forrásanyag – tiltások – output formátum)
- 2–3 nagy nyereségű workflow fut stabilan (meeting memo + follow-up – ajánlat-előkészítés – kampányvázlat + landing + email)
- mérhető az input → output → idő/ minőség → üzleti hatás összefüggés, és van rendszeres döntési ciklus
- kevesebb elfolyás a feladatoknál – gyorsabb átfutás, kevesebb félkész anyag, kevesebb kör
- kiszámíthatóbb minőség – a csapat nem „hangulatból” ír, hanem standard szerint
- jobb relevancia és kontextus – nem generikus output, hanem a céges anyagokra és döntési helyzetre illesztett tartalom
- több teszt és tanulság – nem csak több tartalom, hanem több validált működési minta
- átlátható vezetői riport – nem érzésből, hanem adatokból lesz döntés: hol nyerünk időt és hol nő a kockázat
- eszközválasztás stratégia nélkül (van ChatGPT / Gemini, de nincs standard és nincs workflow)
- nincs közös definíció a „kész” állapotra (mindenki mást ért „küldhető / publikálható” alatt)
- hiányzó kontextus és forrásanyag (a modell kitalál, az utómunka megeszi az időnyereséget)
- túl sok automatizálás túl korán (sok flow, kevés üzleti hatás, sok kockázat)
- nincs jóváhagyási pont és felelősség (ki vállalja az outputot, ki ellenőrzi a kritikus részeket)
- nincs rendszeres elemzés és iteráció (a rendszer „fut”, de nem tanul – ezért nem javul)
- átlátható riportolás vezetői szinten – nem érzésből, hanem adatokból lesz döntés
Tipikus hibák, amiket érdemes elkerülni
- eszközválasztás stratégia nélkül (van HubSpot/ActiveCampaign/Brevo/Klaviyo/MailerLite, de nincs útvonal)
- nincs közös definíció a státuszokra (mindenki mást ért “meleg lead” alatt)
- hiányzó forrás és kontextus (nem tudod, mi hozott pénzt, ezért rosszra optimalizálsz)
- túl sok automatizmus túl korán (sok “flow”, kevés üzleti hatás)
- nincs sales átadás pont (túl korán kapja meg a sales – vagy túl későn)
- nincs rendszeres elemzés és iteráció (a rendszer fut, de nem tanul)
Az ügyfeleimnél azt látom, hogy a nagy ugrást ritkán az hozza, hogy “még egy kampányt” indítunk. A fordulópont az, amikor a CRM-ben végre összeáll a döntési logika: tiszta belépő ajánlat, jól mérhető státuszok, következő lépés felelőssel, és 2–3 automatizmus, ami ténylegesen a bevétel felé tolja a kontaktot.
.webp)
Olvasd el a szakmai cikkeimet az AI és a mestereséges intelligencia témában is!
AI szerepe a marketingben és a sales-ben: mikor működik a legjobban?
Az AI akkor erős marketingben és sales-ben, amikor nem „tartalomgyártás”, hanem rendszer: a csapat ugyanabból a kontextusból indul, ugyanazt a döntési útvonalat követi, és a kimenet mérhetően közelebb visz a következő lépéshez.
Az AI akkor működik a legjobban, ha:
- van tiszta belépési pont – miért használjuk, milyen feladatra, mi a kívánt output és next step
- döntési útvonalra épül – új érdeklődő → edukáció → összehasonlítás → döntés (nem random ötletelés, hanem vezetett folyamat)
- szegmentált feladat és közönség szerint – nem mindenkinek ugyanaz: döntési érettség, érdeklődési téma, csatorna és kockázat alapján
- össze van kötve a működéssel – brief standard, státuszok (draft/review/approved), jóváhagyási pontok és felelősök
- van 2–3 bevételközeli workflow – például: kampányvázlat + landing + email sorozat, meeting memo + follow-up, ajánlat-előkészítés + kifogáskezelés
- mérhető az üzleti hatása – nem csak „elkészült”, hanem: több meeting, több ajánlatkérés, gyorsabb sales ciklus, jobb konverzió, kevesebb utómunka
Az AI előnyei marketingben és sales-ben
- gyorsabb kapacitásnövelés – több variáció és több teszt úgy, hogy a stratégia nem csúszik el
- gyorsabb bizalomépítés – edukáció és kifogáskezelés konzisztensen, kevesebb „kézi körrel”
- kevesebb elfolyás a leadeknél – következetes utánkövetés, tiszta next step logika
- jobb konverzió hideg forgalomból – mert nem „egy ugrás” az ajánlat, hanem vezetett döntési út
- okosabb reaktiválás – nem vész el a megszerzett érdeklődés, van visszahozó logika
- stabilabb sales előkészítés – jobb discovery, jobb memo-k, tisztább ajánlatvázlatok, gyorsabb válaszidő
Tipikus hibák, amiket érdemes elkerülni
- „néha használjuk az AI-t” működés – nincs ritmus, nincs workflow, nincs minőségi standard
- nincs belépő use case – mindenki máshogy használja, ezért szétesik a minőség és a bizalom
- nincs szegmentálás – ugyanazt kapja a hideg lead és a meleg érdeklődő, ezért nő az ellenállás
- túl sok automatizálás túl korán – sok flow, kevés üzleti hatás, sok kockázat
- nincs forrásanyag / céges tudás – generikus output, több javítás, mint nyereség
- csak „AI metrikákra” figyeltek – elkészült darabszám van, de meeting/ajánlat/vásárlás hatás nincs mérve
- nincs stop szabály és jóváhagyás – a rendszer „zajol”, de nem vezet döntéshez, és kockázatot termel
Az AI 2026-ban nem „szövegírás”, hanem marketing- és sales utánkövetési infrastruktúra. A különbséget az adja, hogy a modellek (ChatGPT, Gemini) be vannak-e kötve a döntési útvonalba: látszik-e, ki hol tart, mi a következő lépés, ki hagyja jóvá, és mi az, ami ténylegesen bevételt hoz. Ha ez megvan, az AI nem kampányt gyárt – hanem a csapat kapacitását és a döntések sebességét skálázza.
Olvasd el a szakmai cikkeinket a hírlevelekről és automatizmusokról is!
Automatizált folyamatok AI-alapokon, segítségével: mikor működnek a legjobban?
A webshop automatizmusok akkor termelnek stabilan AI-val megtámogatva, ha nem „kampányokkal” próbálod megmenteni a hónapot, hanem a viselkedési útvonalakat teszed rendbe – és az AI-t ott használod, ahol gyorsítja a döntést és javítja a relevanciát (nem ott, ahol kockázatot termel).
A webshop AI-alapú automatizáció akkor működik a legjobban, ha:
- esemény-alapú – böngészés, kosár, checkout, vásárlás, inaktivitás alapján indul (nem naptár szerint)
- életciklusra épül – első vásárló → visszatérő → magas értékű → inaktív (más üzenet, más cél, más KPI)
- szegmentált – termékérdeklődés, kosárérték, gyakoriság, margó, készlet és visszaküldési kockázat szerint
- össze van kötve a webshop adatával – rendelés, termék, készlet, kuponhasználat, csatorna/UTM (ettől lesz releváns)
- AI-val személyre szabott, de kontrollált – a modell ajánl, variál, kifogást kezel, de a szabályok és a stop feltételek „vasból vannak”
- mérhető a hatása bevételben – nem csak open/click, hanem rendelés, AOV, repeat rate, reaktiválás és margó
A webshop AI automatizmusok előnyei
- több rendelés ugyanannyi forgalomból – kevesebb elfolyás a döntési pontokon
- magasabb kosárérték – releváns upsell/cross-sell a megfelelő pillanatban, nem „random ajánlás”
- több visszatérő vásárló – nem egyvásárlós ügyfelekre épülsz
- stabilabb bevétel kampányok között is – a flow-k hozzák az alapot, a kampány a ráépítés
- tisztább ügyféladat és jobb szegmentálás – az AI is jobban dolgozik, mert jobb a kontextus
Legfontosabb webshop automatizmusok AI-val, amiket érdemes felépíteni
Üdvözlő / feliratkozó sorozat
Cél – első bizalom és első vásárlás. Rövid edukáció + bestsellerek + social proof, nem „kupon-spam”. AI-val itt az erő: több verzió ugyanarra a vázra (különböző termékkategóriákra és belépési ígéretekre), stabil márkahanggal.
Kosárelhagyó sorozat
Cél – konverziómentés. Több lépcsőben: emlékeztető → kifogáskezelés → kockázatcsökkentés (szállítás, csere, garancia) → opcionális ösztönző. AI-val itt a nyereség: kifogások gyorsabb lefedése és releváns érvek a kosár tartalma alapján – de csak előre definiált keretben.
Checkout elhagyó sorozat
Cél – a legmelegebb pont megmentése. Rövidebb, gyorsabb, erősebb bizalmi elemekkel (fizetés, szállítás, ügyfélszolgálat). AI-val itt az erő: ultra tömör, pontos variációk és jobb tárgysor/preview iteráció – nem hosszú, magyarázkodó levelek.
Vásárlás utáni flow (post-purchase)
Cél – kevesebb bizonytalanság + több következő vásárlás. Használat, ápolás, „hogyan hozd ki belőle a legtöbbet”, majd cross-sell. AI-val: termék-specifikus mini edukációk és gyakori kérdésekből épített válaszblokkok.
Reaktiválás (inaktív vásárlók)
Cél – visszahozni úgy, hogy ne margót égess. AI-val: okosabb ok-alapú üzenetek (miért tűnt el), és ajánlások a korábbi érdeklődésből – de szabályosan: stop feltételekkel, gyakorisági korláttal.
Tipikus hibák, amiket érdemes elkerülni
- túl sok flow egyszerre – a rendszer zajos lesz, nem bevételközeli
- mindenre kedvezmény – romlik a margó és „kuponra nevelsz”
- nincs stop szabály (vásárolt, kilépett, reklamált) – rossz élmény, leiratkozás, ügyfélszolgálati teher
- nincs szegmentálás – ugyanazt kapja az első vásárló és a VIP, így mindkettőnek gyenge
- csak email-metrikákra optimalizáltok – open/click szép, a rendelés/AOV/repeat nem nő
- AI „szabadon ír” keret nélkül – ingadozó márkahang, túlzó ígéretek, pontatlan állítások, több utómunka
Ha webshopban gondolkodsz, a Klaviyo sokszor sweet spot a viselkedés-alapú lifecycle logikában, de ugyanez a rendszer szemlélet felépíthető más eszközökkel is (HubSpot, ActiveCampaign, Brevo, MailerLite). A kritikus nem a funkciólista, hanem az adatminőség, a döntési út és a stop/jóváhagyási logika – ettől lesz az AI-ból kiszámítható automatizálás, nem zaj.
.webp)
Olvasd el a szakmai cikkeinket a további SEO-alapú megoldásokról is!
További AI és mestereséges intelligencai esettanulmányok
Céges mesterséges intelligencia oktatás EL AL légitársaság
AI oktatás cégeknek esettanulmány: AI workshop és bevezetési keretrendszer: hogyan lehet gyorsan, biztonságosan és üzleti céllal beépíteni a csapat mindennapi működésébe. Fókusz: AI workshop és workflow-k, mérhető lead- és bevételnövekedéshez.
Elolvasom
.webp)
AI-oktatás a FinEx csapatnak – ChatGPT-first stratégia, CustomGPT-k és értékesítés
Pénzügyi tanácsadók – AI workshop és workflow-k referencia SEO description: Pénzügyi (pénzügyi tanácsadás) esettanulmány: Gyakorlati AI bevezetés pénzügyi tanácsadóknál: promptok, workflow-k, csapat-szintű rutinok és mérhető időmegtakarítás. Fókusz: AI workshop és workflow-k, mérhető lead- és bevételnövekedéshez.
ElolvasomTovábbi referenciák
.webp)
Sajósi Tamás
CMO
Inventure
Balázs széleskörű segítséget nyújtott nekünk kampányaink lebonyolításában és weboldalunk Hubspotba való integrálásában. Támogatása felbecsülhetetlen volt, megbeszéléseink egyfajta mini tréningként is szolgáltak. Együttműködésünk során rengeteg ismeretet szereztem tőle.
Kalocsai Lea
Global Head of Sales
Codecool
Reszponzív és gyors volt, mindig emlékeztetett arra, ha valami rajtam dependált vagy nekem kellett döntést hoznom benne, így az összes szakmai-technikai feladatot rábízhattam, míg nekem “csak” a Codecool specifikus kérdésekkel kellett foglalkoznom.
Novák László
Online értékesítésért felelős vezető
Bio-Barát Biobolt
Jó volt Balázzsal együtt dolgozni, mert konzultatív módon támogatott a marketing szakmai döntésekben. Pro és kontra érvekkel mutatta be az opciókat. Az együttműködésünk túlmutatott az online marketing kampányokon, egyesítettük a szinergiákat a Bio-Barát 10 fizikai boltos jelenlétével és az ott dolgozó lelkes kollégákkal.
Szlávik Péter
CEO
Eduardo Business Simulation
Nagyon ajánlom Balázst, mint digitális marketing szakértőt, aki nagyban hozzájárult marketingstratégiánk átalakításához. Balázs a digitális trendek mély megértésével és innovatív szemléletével segített abban, hogy hatékonyabban érjük el célközönségünket. Támogatta marketingkommunikációs erőfeszítéseinket, finomította üzenetküldésünket, ...
Zelenák Adrián
Tulajdonos
zoldbolt.hu
Balázs, korrekt, hozzáértő, lelkiismeretes. Átfogó tudása van, nyitott. Köszönöm az együttműködést!
Erdős Zentai Júlia
Tulajdonos
kalmankertje.hu
Balázst jó szívvel ajánlom, a cégünk fellendítésében sokat segít tanácsaival és a hirdetéseink kezelésével! Jönnek az ajánlatkérések!
Keszei Balázs
CEO
Enterfor
Balázs a technológiában is otthon van, így pillanatok alatt átlátja, mi az, ami nem stimmel egy cég marketingjében. Képben van a legújabb AI eszközökkel és képes is beépíteni napi szinten a cégek életébe, de azt is tudja, hogy nem ezektől lesz jó a marketinged.
Szabó-Kasornya Dávid
operatív igazgató
Bankradar
Tetszett, hogy az előadás személyre lett szabva egy kollégáknak küldött kérdőív alapján, így a kollégák szintjének megfelelő előadás született. Az alapoktól indultunk, ahol kifejezetten szimpatikus volt, hogy még az AI beállításaiba is belementünk, a képzés végére pedig a témában jártasabbak is hallhattak kézzelfogható tippeket-trükköket. A képzés után kaptunk még rengeteg hasznos anyagot, amit szintén meg tudtunk osztani a kollégákkal. Maximálisan elégedettek voltunk, bátran ajánljuk Balázst mindenkinek, aki szeretné mélyíteni a tudását AI területen.
Sebastian Kihlman
Business Development Director
Bonusway Oy
„Balázzsal több hónapon át dolgoztunk együtt a Bonusway magyar piacra szóló hirdetési kampányain, és végig nagyon professzionális, együttműködő partner volt. Gyorsan átlátta a rendszereink működését, proaktívan optimalizálta a Meta-kampányokat, és mindig világos, üzletileg releváns javaslatokat adott – különösen a mérési rendszerünk fejlesztéséhez. Kiemelten értékeltem, hogy a technikai akadályok ellenére is stabil, átlátható folyamatokat hozott létre, és folyamatosan figyelte a teljesítményt. Bátran ajánlom minden olyan cégnek, amely megbízható és szakmailag erős marketing támogatást keres.”
Žiga Komac
Yield Management
iPROM, d.o.o.
Az iPROM magyar piacra lépésének előkészítésében Balázs kulcsszerepet vállalt: helyi piaci ismereteire és kapcsolati hálójára támaszkodva gyorsan validálta a belépési lehetőségeket, és érdemi magyar ügyfél- és partnerkapcsolatok kialakítását indította el, mindezt strukturált sales- és automatizációs szemlélettel támogatva.
Keely O'Connor
Founder
Prosperitas Studio
Balázs gyorsan átlátta a Webflow oldalunk technikai és stratégiai hiányosságait, és rekordidő alatt tette stabilabbá, gyorsabbá és üzletileg hatékonyabbá a teljes rendszert. Nagyon ritka az a szakember, aki egyszerre gondolkodik designban, SEO-ban, analitikában és üzleti logikában. Balázs ilyen - és emiatt hosszú távú partnerként számolunk vele.
.webp)
Csányi Attila
Tulajdonos
Ebrand
Sokat köszönhetek Balázsnak. Sokat tanultam tőle. Hasznos,eredményes munkát folytattunk. Bátran ajánlom.
Foglalj első konzultációt!
AI bevezetés és automatizálás
egyedi árazás kérj konzultációt!
További esettanulmányok:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp){kind=logo}
Kérdésed lenne?
Az AI KKV-környezetben nem egy eszköz, hanem egy döntés- és végrehajtásgyorsító réteg. A lényege, hogy látszódjon – mi a cél, milyen kontextusból dolgozunk, mi a kimeneti elvárás, mi a következő lépés, és hol van emberi jóváhagyás.
KKV-nál az AI ott kezd megtérülni, amikor a „jó válasz” nem véletlen, hanem standard: brief + sablon + kontrollpont + mérés.
A ChatGPT és a Gemini közti különbség KKV-szinten ritkán „melyik okosabb”. A fontos kérdés az, hogy mire kell és hol dolgozik a csapat.
- A ChatGPT tipikusan erős iterációban – vázlat, átdolgozás, tone of voice, variációk, sales/szöveg finomítás
- A Gemini sokszor kézenfekvő, ha a csapat Google Workspace-ben él – dokumentumok, Drive/Docs/Sheets közeli munka
A legtöbb esetben a döntő tényező nem maga a modell, hanem a működés: brief standard, sablonok, jóváhagyás és az, hogy a rendszer a saját anyagaidból dolgozik-e kontrolláltan.
A logika közös, de a use case-ek és a kontrollszint különbözik. Az első lépés, hogy kiválasztod a fő nyereségpontot – időt akarsz nyerni, minőséget stabilizálni, vagy bevételt gyorsítani?
Marketingben az AI jellemzően „kapacitást” ad: brief → tartalomvázlat → kampányvariációk → landing/email → mérés.
Sales-ben az AI jellemzően „elő-készít”: discovery kérdések, meeting memo, ajánlatvázlat, kifogáskezelés, következő lépések.
Működésben az AI jellemzően „standardizál”: belső tudás, válaszsablonok, riport-összefoglalók, ellenőrzőlisták.
A közös nevező: legyen tiszta státusz és felelősség – draft → review → jóváhagyás → kimenet – és legyen mérés, hogy hol nyersz időt, és hol csúszik el a minőség.
KKV-nál a működő minimumot 2–4 hét alatt el lehet indítani, ha nem „mindent” akarsz egyszerre. Az első verzió célja a fegyelem: 2–3 use case, egységes brief-sablon, minőségi definíciók (draft / review / jóváhagyott), és 1–2 mérhető workflow.
A bővítés (RAG / tudásbázis, több csapatfolyamat, automatizálás, szerepkörök) általában a következő 30–60 napban jön, amikor már látszik, hol folyik el az idő és hol csúszik a minőség.
A leggyakoribb hiba a túl nagy scope: egyszerre akartok „AI-t bevezetni”, prompttárat építeni, automatizálni, szabályzatot írni, és közben mindenki máshogy használja a modellt. Ennek vége általában az, hogy a csapat belefárad, a minőség ingadozik, és a vezető elveszti a kontrollt.
Induláskor inkább 1 nyereségpontra fókuszálj:
- marketingben: kampányvázlat + landing + email sorozat standard
- sales-ben: meeting memo + follow-up + ajánlat-előkészítés
- operációban: belső Q&A + sablonok + riport-összefoglalók
Ha ez stabil, utána jöhet a bővítés.
Induláskor 4 elem hozza a leggyorsabb megtérülést:
- egységes brief + kontextus (cél, célcsoport, forrásanyag, tiltások, elvárt output)
- 3 státusz + definíció (draft → review → jóváhagyott), hogy ne „félkész” anyagok maradjanak
- next step + felelős + határidő (ettől nem áll meg a flow, és nem ég el az idő a visszakérdezésekben)
- 1 bevétel- vagy működésközeli workflow (pl. meeting memo + follow-up, vagy kampányvázlat + landing + email)
Ha ez megvan, mérhetően csökken az utómunka és az átfutási idő, tisztább lesz a csapatmunka, és az AI nem „kísérlet”, hanem kiszámítható kapacitás lesz.
Általában három lépésben haladunk:
- Helyzetkép és cél (konzultáció) – mi a nyereségpont: marketing output gyorsítása, sales előkészítés, vagy operációs teher csökkentése
- Minimum rendszer (0–30 nap) – 2–3 use case, brief standard, minőségi definíciók (draft/review/jóváhagyás), jóváhagyási pontok, alap mérésIteráció (30–60–90 nap) – tudásréteg / RAG ahol kell, 1–2 további workflow, dashboard és havi döntési ciklus
A fókusz végig az, hogy a rendszer használható legyen a csapatnak, kontrollált maradjon a kockázat, és üzletileg mérhető legyen a hatás.
KKV-nál a tempót nem az eszköz, hanem a döntések gyorsasága adja.
Ami tipikusan kell:
- 1 rendszer-tulajdonos (aki belül felel érte, és tud dönteni standardról, tiltásokról, jóváhagyásról)
- hozzáférések ott, ahol kell (ChatGPT / Gemini környezet, dokumentumok, sablonok, releváns belső anyagok)
- 60 perc tisztázás a folyamatokról (mire használjuk, mire nem, hol a kockázat, hol a jóváhagyás)
- heti rövid check-in (prioritások, visszamérés, mi legyen a következő lépés)
Ha ez megvan, nem csúszik szét a bevezetés, és nem lesz belőle „promptok végtelen gyűjtése”.
Itt nem funkciókat állítunk, hanem működési rendszert építünk. A cél nem az, hogy legyen sok generált anyag, hanem hogy:
- legyen egységes definíció és fegyelem (brief, státusz, next step, határidő), és a csapat ugyanarra a logikára dolgozzon
- az AI workflow-k eredményközeliek legyenek (kampányvázlat + landing + email; meeting memo + follow-up; ajánlat-előkészítés)
- a kockázat kontrollált legyen (tiltott adatkörök, stop szabályok, jóváhagyás)
- a mérés visszacsatoljon idő- és minőségszinten (átfutás, utómunka, hibaarány, üzleti hatás)
Ettől lesz az AI használat „üzemi rendszer”, nem pedig egy újabb ad hoc eszköz a csapat kezében.