CustomerFirst.tech

Z ogromną satysfakcją oddaję w Wasze ręce książkę, która powstawała przez ostatnie dwa lata. To esencja mojego doświadczenia zawodowego zebrana w spójną całość – cieszę się, że mogę wreszcie zaprezentować Wam gotowy rezultat.

Tytuł jest dostępny globalnie w serwisach Amazon, a bezpośredni link do polskiego sklepu znajdziecie poniżej.

✖ PRZESTAŃ działać kampaniami. ✅ ZACZNIJ skalować empatię.

Stoimy przed luką skalowalności: wolumen danych i liczba kontekstów klienta rosną wykładniczo, podczas gdy zespoły rosną co najwyżej liniowo. W takich warunkach klasyczne „szaleństwo kampanii” – zalewanie klientów niespójnymi, niepowiązanymi ze sobą ofertami – jest nie tylko nieefektywne. Podważa zaufanie i pochłania budżet.

Dziś, by wygrywać konsekwentnie, nie potrzebujesz lepszego kalendarza marketingowego. Potrzebujesz Fabryki Personalizacji.

Customer First, Value Next to przewodnik dla liderów, opisujący, jak zbudować organizację AI-driven, która przechodzi od „forsowania” produktów do „obsługiwania” potrzeb. To nie jest akademickie studium ani teoretyczna rozprawa. To sprawdzona strategia dla tych, którzy rozumieją, że w erze AI największą przewagą konkurencyjną jest zachowanie ludzkiego podejścia w skali – tak, by każdy klient czuł się potraktowany osobiście.

Ta książka pokazuje, jak:

⛔ Zakończyć „szaleństwo kampanii”: zastępując rozproszone oferty zawsze aktywną, inteligentną strategią „konwersacji” dopasowaną do konkretnej osoby.
⚙️ Zbudować Fabrykę Personalizacji: wdrażając podejście AI by Design & Real-Time by Design w jednej spójnej architekturze (Zmysły, Mózg, Głos).
🧠 Osiągnąć mistrzostwo we frameworku CI-RM: wdrażając 16 praktycznych taktyk analitycznych – w tym strategie Next Best Action (NBA) oraz Incremental Uplift Modeling – aby budować realny, mierzalny wzrost zorientowany na klienta.
📈 Mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie: odchodząc od wskaźników „na pokaz” na rzecz incremental ROI, upliftu i Customer Lifetime Value (CLV).
🤝 Skalować empatię: wykorzystując technologię nie po to, by zastępować ludzi, lecz by wzmacniać ich zdolność do obsługi na poziomie „osobistym” – tak, aby miliony klientów czuły się zaopiekowane niemal 1:1.

Dla kogo jest ta książka

Ta transformacja to coś więcej niż rola CCO. Wymaga spójnego przywództwa zespołu executive (CEO, CCO, CMO, CFO), które rozumie wartość i ryzyko, oraz zespołu Data & Tech, który potrafi zbudować solidne fundamenty. Dlatego książka oferuje odrębne ścieżki dla:

🚀 Zespołu executive (CEO, CCO, CMO, CFO)
Zrozumiesz wizję, ryzyka i zwrot z inwestycji (ROI). Nauczysz się mierzyć realną wartość, budować business case i bronić transformacji w rozmowie z CFO – pokazując, jak zaufanie klienta przekłada się bezpośrednio na P&L.

📈 Liderów biznesowych odpowiedzialnych za wzrost/CRM (Head of CRM, Digital, Marketing)
Przekujesz strategię w operacje. Przejdziesz od „wysyłania komunikatów” do „obsługiwania potrzeb” – budując Mapę Wartości i wdrażając praktyczne taktyki, które pomogą Ci dobrać najlepsze działanie/ofertę w każdym kontekście klienta.

💻 Liderów platform danych i technologii (CTO, CIO, Head of Data)
Zbudujesz technologię osadzoną w strategii biznesowej. Poznasz fundamentalne zasady projektowe (AI by Design) i plany architektury, które automatyzują Data Science bez degradacji roli zespołu analitycznego.

📣 „Technologia nie jest tylko narzędziem automatyzacji. Jest megafonem empatii. Postaw Klienta na pierwszym miejscu – wartość będzie naturalną konsekwencją.

✖ STOP running campaigns. ✅ START scaling empathy.

We are facing the Scalability GAP: Data volumes and customer contexts are growing exponentially, while your teams can only expand linearly. In this environment, the traditional approach of “campaign madness” – overwhelming customers with disconnected offers – is not just inefficient; it erodes trust and burns budget.

To succeed today, you don’t need a better marketing calendar. You need a Personalization Factory.

Customer First, Value Next is the executive playbook for creating an AI-driven organization that shifts from “pushing” products to “serving” needs. This is not a theoretical treatise. It’s a proven strategy for leaders who recognize that in the era of AI, the most significant competitive advantage is maintaining humanity at scale.

Inside this playbook, you will discover how to:

  • ⛔ End “Campaign Madness”: Replace disconnected offers with an always-on, intelligent conversation strategy tailored to the individual.
  • ⚙️ Build the Personalization Factory: Implement the AI by Design & Real-Time by Design architectures (Senses, Brain, Voice).
  • 🧠 Master the CI-RM Framework: Deploy 16 practical analytical tactics – including Next Best Action (NBA) strategies and Incremental Uplift Modeling – to drive true, measured customer-centric growth.
  • 📈 Measure What Matters: Shift from vanity metrics to Incremental ROI, Uplift, and Customer Lifetime Value (CLV).
  • 🤝 Scale Empathy: Use technology not to replace humans, but to augment their ability to serve millions of customers personally.

Who This Book Is For

This transformation requires more than just a CCO. It demands an Executive Team that understands value and risk, aligned with a Data & Tech team capable of building the foundation. This book offers dedicated paths for:

🚀 The Executive Team (CEO, CCO, CMO, CFO)
Understand the vision, the risks, and the Return on Investment. Learn how to measure real value, make the business case, and defend the transformation to the CFO by connecting „trust” directly to the P&L.

📈 Growth & CRM Leaders (Head of CRM, Digital, Marketing)
Translate strategy into operations. Move from „send” to „serve” by constructing the Value Map and deploying practical tactics that choose the best offer for every customer context.

💻 Data & Technology Leaders (CTO, CIO, Head of Data)
Build technology within the context of business strategy. Discover fundamental design principles (AI by Design) and architecture plans that automate Data Science without killing your analytics team.

📣 Technology isn’t just an automation tool. It’s a megaphone for empathy. Put the Customer First. Value comes next.

Czy zastanawialiście się, jak język naturalny może demokratyzować technologię? Albo jak generatywna sztuczna inteligencja może wspomóc różne dziedziny biznesu – od analizy danych po zarządzanie produktem? W trakcie prezentacji zgłębiam moc kontekstu, który zmienia obecne paradygmaty. Przekonuję jak era copilot’ów wpłynie na naszą codzienną pracę. Pomagam również odkryć jakie kompetencje będą potrzebne w świecie napędzanym przez AI. Od copilota programisty, przez analityka danych, aż po CEO – dowiedz się, jak sztuczna inteligencja może stać się Twoim najcenniejszym współpracownikiem!

Continue reading

Matematyka i muzyka są ściśle powiązane przez rytm, harmonię i struktury, które wykorzystują matematyczne wzory i proporcje do tworzenia estetycznych i emocjonalnych doznań. Z nieśmiałą ekscytacją przedstawiam Wam moją pierwszą poważniejszą kompozycję, w której starałem się uchwycić te połączenia. 🙂

Funkcja e do x (e^x)

„Plaża, piękna pogoda, sielanka i relaks! Różne funkcje wypoczywają. Nagle … popłoch, panika! Funkcje uciekają. Tylko jedna nadal się opala.

– Co robisz? Uciekaj! Nadchodzi operator różniczkowy!

– Nie boję się, jestem $e^x$. 

I tak spokojna $e^x$ została. Wpada operator.

– Wrrr! Teraz Cię zróżniczkuję! Wrrr!

– A proszę bardzo – jestem $e^x$ – nic mi nie grozi.

– Kochana, ja różniczkuję po $dy$”

Ten iście „nerdowski” dowcip całkiem dobrze rozpoczyna kolejną część serii „o liczbie e”. Na bazie pochodnej przedstawię dodatkowe argumenty „dlaczego?” liczba e jest tak naturalna. Zaczynamy od powtórki podstaw w zakresie potęgowania. Prawdopodobnie zaskoczę Cię już samą definicją funkcji wykładniczej $a^x$ 🙂

Definicja funkcji wykładniczej na bazie potęgowania

Continue reading

Liczba e

Funkcja wykładnicza i logarytm wprowadzane są w szkole średniej (przynajmniej tak było w moim przypadku). Zazwyczaj wtedy poznajemy liczbę $e$, którą magicznie nazywa się podstawą logarytmu naturalnego.

$$e\approx 2.718\ldots$$

Nazwa dobrana jest świetnie, niestety nikt nie tłumaczy dlaczego tak właściwie jest. Cała sprawa jest niezwykle ciekawa, jej wyjaśnienie to temat nowej serii artykułów „o liczbie e”. Tym samym wzbogacam cykl „dlaczego?”. Dowody przeprowadzę „metodą elementarną” – wszak chodzi o „pierwotność / naturalność” $e$. Będzie kilka dużych „odcinków” – zapraszam 🙂

Nota historyczna

Liczba e pojawia się w wielu dziedzinach. W matematyce jest wszechobecna! Z powodzeniem dorównuje liczbie $\pi$. Analiza matematyczna (w szczególności rachunek różniczkowy i całkowy, równania różniczkowe), funkcje specjalne, analiza zespolona, rachunek prawdopodobieństwa, statystyka matematyczna – to najbardziej wyraziste przykłady. W innych naukach ścisłych (np.: ekonomia, fizyka, biologia) liczba e pojawia się w wielu ważnych równaniach, w tym: równanie przewodnictwa cieplnego, wzór barometryczny, rozpady promieniotwórcze, fazory, funkcja falowa w mechanice kwantowejwzrost populacji, procent składany.

Pierwsze informacje na temat liczby e pojawiły się w 1618 roku. Opublikował je John Napier, przygotowując tabele logarytmów. Praca nie zawierała samej stałej, prezentowała niektóre wartości logarytmów na bazie e. Liczbę e w jej dzisiejszej postaci odkrył Jacob Bernoulli. Dokonał tego w 1683 roku analizując własności procentu składanego. Pierwsze udokumentowane wykorzystanie liczby e, wtedy oznaczanej przez b, pojawiło się w latach 1690-1691 (Gottfried Leibniz, Christiaan Huygens). Wykorzystanie stałej znacząco rozwinął Leonhard Euler oznaczając ją w 1727 roku do dziś wykorzystywanym symbolem $e$.

Procent składany

Continue reading