Wybór platformy MarTech sprowadza się dziś do jednego pytania: czy kupujesz zestaw zintegrowanych modułów, czy jeden silnik danych i AI zbudowany od zera. Synerise to platforma Customer Data & AI, która łączy własną bazę danych, własny foundation model i orkiestrację omnichannel w jednym systemie - zamiast spinać kilka osobnych narzędzi. Poniżej porównujemy ją z największymi platformami MarTech na rynku i pokazujemy 50 funkcji, które dają jej przewagę.
Spis treści
- 01 Czym Synerise różni się od innych platform MarTech?
- 02 Jaka jest skala działania Synerise?
- 03 50 funkcji, które dają Synerise przewagę nad konkurencją
- 04 Synerise a inne platformy MarTech - kluczowe różnice
- 05 FAQ - Synerise i MarTech
- 06 Sprawdź, ile Synerise może dać Twojemu biznesowi
01 Czym Synerise różni się od innych platform MarTech?
Większość platform MarTech powstała przez łączenie przejętych produktów lub działa na bazach danych ogólnego przeznaczenia. Synerise jest zbudowana wokół własnej bazy danych TerrariumDB i własnego foundation modelu BaseModel.ai, trenowanego na danych behawioralnych - a nie na języku. To pozwala przewidywać zachowania klientów (churn, LTV, skłonność do zakupu) bez zespołu data science i bez fine-tuningu modeli.
Trzy różnice, które decydują:
- Własna technologia rdzenia - baza danych i model AI pisane od podstaw pod skalę behawioralną, nie składane z gotowych klocków.
- Real-time bez kompromisów - każde zdarzenie trafia do profilu natychmiast i od razu wpływa na rekomendacje i decyzje.
- AI bez kodowania - predykcje i rekomendacje są wbudowane, gotowe do użycia przez zespół marketingu.
02 Jaka jest skala działania Synerise?
Skala przetwarzania to najtwardszy dowód dojrzałości platformy. Synerise przetwarza ponad 31 miliardów zdarzeń miesięcznie, obsługuje ponad 90 miliardów zapytań do bazy danych i podejmuje 12 miliardów automatycznych decyzji AI w tym samym okresie. Do tego dochodzi 3,8 mld rekomendacji i prognoz AI miesięcznie, ponad 28 000 zapytań API na sekundę w szczycie oraz ponad 84 TB danych przesyłanych przez API miesięcznie - przy działaniu w 49 krajach i ponad 500 wdrożeniach produkcyjnych.
03 50 funkcji, które dają Synerise przewagę nad konkurencją
AI i foundation models
Najważniejsza różnica między Synerise a resztą rynku leży w warstwie AI. Synerise to jedyna platforma MarTech z własnym foundation modelem trenowanym na danych behawioralnych, a nie na języku (LLM).
| Funkcja | Przewaga | Scenariusz brzegowy |
|---|---|---|
| Foundation Model (BaseModel.ai) | Jedyny MarTech z własnym modelem na dane behawioralne | Predykcja zachowań bez fine-tuningu |
| Cleora.ai - graph embeddings | Open-source, deterministyczny, bez GPU, rzędy wielkości szybszy | Rekomendacje z grafów relacyjnych |
| Algorytm EMDE | Density estimator w real-time przy masowej skali | Profilowanie milionów użytkowników na żywo |
| AI Predictions (Churn, LTV, Propensity) | Wbudowane, zero kodowania | "Klient X: 87% szans na churn w 14 dni" → auto-akcja |
| AI Recommendations (graph-based) | Multimodalne embeddingi: tekst + obraz + zachowanie | Rekomendacja butów na podstawie zdjęcia i historii |
| Semantic AI Search | NLP + visual search + personalizacja w jednym | "Coś ciepłego na zimę" → spersonalizowane wyniki |
| Visual Product Discovery | Wyszukiwanie po obrazie zintegrowane z profilem | Upload zdjęcia → produkty dopasowane do gustu |
| Lookalike Audiences (AI) | Segmenty na bazie embeddingów, nie reguł | "Znajdź 100 tys. klientów podobnych do top 1000 VIP" |
| AI Time Optimizer | Najlepszy moment wysyłki per użytkownik | Email do jednego o 7:23, do drugiego o 21:15 |
| A/B/X Testing z AI | Auto-alokacja ruchu do zwycięzcy w real-time | Test 5 wariantów → AI kończy po 2 h z winnerem |
Platforma danych i silnik TerrariumDB
| Funkcja | Przewaga | Scenariusz brzegowy |
|---|---|---|
| TerrariumDB - własna baza danych | Sub-milisekundowe latencje, 90 mld+ zapytań/mies. | Profil klienta w czasie poniżej 1 ms przy peaku |
| Real-time Behavioral Profiles | Każde zdarzenie natychmiast w profilu | Dodanie do koszyka → ta sama sekunda zmienia rekomendacje |
| Cross-device Identity Resolution | Łączenie profili bez cookies | Desktop + mobile + sklep = jeden profil |
| 6 mld profili skanowanych dziennie | Skala niedostępna bez rozbudowy infrastruktury | Codzienny scoring churn na całej bazie |
| Expressions & Aggregates | No-code obliczenia na żywych danych | "Ile klient wydał w kategorii X w 90 dni?" - na żywo |
| Catalogs (Item Feed) | Dynamiczny katalog zasilający AI | Automatyczna aktualizacja cen i stanów w rekomendacjach |
| GDPR Consent Management | Zarządzanie zgodami wbudowane, nie dodatek | Automatyczne wstrzymanie komunikacji po cofnięciu zgody |
| Data Import/Export | CSV, API, BigQuery, Pub/Sub, Azure, webhooks | Nocny import danych z legacy ERP |
| Event Schema Management | Pełna kontrola i walidacja struktury zdarzeń | Standaryzacja danych z 50 źródeł bez ETL |
| 84 TB+ danych przez API/mies. | Przepustowość klasy enterprise | Integracja POS + e-commerce + mobile + IoT |
Automatyzacja i orkiestracja
| Funkcja | Przewaga | Scenariusz brzegowy |
|---|---|---|
| Visual Workflow Builder | Drag & drop, multi-branch, węzły AI | Journey: browse → abandon → wait 2 h → push → email |
| 12 mld decyzji automatycznych/mies. | Skala niedostępna dla konkurencji łącznie | Black Friday: miliony decyzji na sekundę |
| Trigger-based Automation | Zdarzenie → akcja w czasie poniżej 100 ms | Wejście do sklepu (beacon) → push z ofertą |
| Omnichannel Orchestration | Email + SMS + Push + WhatsApp + Web + In-App w jednym | Sekwencja email → SMS → push wg reakcji |
| Voucher & Coupon Engine | Pule kodów, limity, unikalność, wygasanie | 500 tys. unikalnych kodów na Black Friday |
| Promotions Engine | Reguły na tier, segment, produkt | "10% na buty dla Gold, max 3 użycia" |
| Dynamic Content Personalization | 1 mld+ dynamicznych treści/mies. (Jinjava) | Ten sam email, 50 tys. wariantów treści |
| MCP Server (AI Agent Protocol) | Natywna integracja z agentami AI | Agent buduje segmenty i workflow przez rozmowę |
| Webhook & API Nodes | Wywołanie dowolnego API z workflow | Workflow → pricing API → ustaw rabat → push |
| Connections (Unified Auth) | Centralne credentials dla integracji | Jedno miejsce na klucze Google, Meta, Twilio |
Kanały i doświadczenia
| Funkcja | Przewaga | Scenariusz brzegowy |
|---|---|---|
| In-App Messages (HTML/JS) | Gry, quizy, formularze bez aktualizacji apki | Kalendarz adwentowy z mini-grami w aplikacji |
| Web Layers & Pop-ups | Targeting behawioralny + AI + A/B | Pop-up tylko dla propensity to buy powyżej 70% |
| Mobile SDK (iOS + Android) | Tracking + push + in-app + geolokalizacja | Pełna ścieżka w aplikacji mobilnej |
| Web SDK | Lekki tracker + personalizacja frontu | Rekomendacje bez obciążania backendu |
| Email Templates (Jinjava) | Logika warunkowa w szablonach | "Jeśli tier=Gold pokaż sekcję VIP, else standard" |
| WhatsApp Communication | Natywny kanał w workflow | Przypomnienie o porzuconym koszyku przez WhatsApp |
| Web Push | Browser push z personalizacją AI | "Twoje ulubione sneakersy wróciły na stan" |
| SMS Gateway | Wbudowany lub przez integrację | Transakcyjny SMS z punktami po zakupie |
| Landing Pages | No-code z personalizacją | Strona kampanii per segment |
| Screen Views (Mobile) | Personalizowane ekrany w apce | Home screen inny dla każdego klienta |
Analityka i intelligence
| Funkcja | Przewaga | Scenariusz brzegowy |
|---|---|---|
| Real-time Dashboards | Live dashboardy do udostępniania na zewnątrz | CMO widzi przychód z kampanii na żywo |
| Conversion Funnel Analysis | Lejki wielokrokowe z analizą drop-offu | "Gdzie tracimy: PDP → Cart → Checkout?" |
| RFM Segmentation | Automatyczna segmentacja Recency/Frequency/Monetary | Export segmentów RFM do GA |
| Attribution Modeling | Powiązanie rekomendacji AI z konwersją | "Ile przychodu dała rekomendacja AI?" |
| Predicted LTV Export | Aktywacja danych CLV w innych systemach | Export do Google Cloud Storage |
| Profile & Event Aggregates | Sum, Avg, Min, Max, First, Last, Median | AOV i saldo punktów liczone na żywo |
| Expressions z funkcjami | Abs, Floor, Round, If/Else, Concat, daty | Własne wskaźniki bez kodu |
| Custom Events | Zdarzenia definiowane przez użytkownika | Śledzenie zwrotu butelek, recyklingu, recenzji |
| Segmentations | Grupy wg atrybutów, zdarzeń, agregatów, expressions | Lookalike i targetowanie kampanii |
| Operatory w analizach | String, Number, Boolean, Date, Array, Null | Precyzyjne filtrowanie profili |
04 Synerise a inne platformy MarTech - kluczowe różnice
| Obszar | Synerise | Typowa platforma MarTech |
|---|---|---|
| Baza danych | Własna (TerrariumDB), sub-ms | Ogólnego przeznaczenia lub przejęta |
| Model AI | Własny foundation model behawioralny | LLM lub modele kupowane/integrowane |
| Predykcje (churn, LTV) | Wbudowane, no-code | Wymagają zespołu data science |
| Real-time | Zdarzenie → profil → akcja natychmiast | Często batch lub opóźnienia |
| Zakres | CDP + AI + orkiestracja w jednym | Łączone moduły z różnych produktów |
05 FAQ - Synerise i MarTech
Czym jest Synerise?
Synerise to platforma Customer Data & AI, która łączy zbieranie danych (CDP), własny foundation model AI i orkiestrację komunikacji omnichannel w jednym systemie. Pozwala personalizować doświadczenia, przewidywać zachowania klientów i automatyzować kampanie bez łączenia wielu osobnych narzędzi.
Czy Synerise jest lepsza od innych platform MarTech?
Synerise wyróżnia się tym, że ma własną bazę danych (TerrariumDB) i własny foundation model trenowany na danych behawioralnych, podczas gdy konkurencja zwykle integruje moduły i wymaga zespołu data science do predykcji. Dla firm, które potrzebują real-time i AI bez kodowania, Synerise daje przewagę w czasie wdrożenia i koszcie utrzymania.
Czym jest BaseModel.ai?
BaseModel.ai to autorski foundation model Synerise trenowany na danych behawioralnych, a nie na języku jak klasyczne LLM-y. Służy do przewidywania zachowań klientów - ryzyka odejścia (churn), wartości życiowej (LTV) i skłonności do zakupu - bez konieczności fine-tuningu.
Ile danych przetwarza Synerise?
Synerise przetwarza ponad 31 miliardów zdarzeń miesięcznie, obsługuje ponad 90 miliardów zapytań do bazy danych i podejmuje 12 miliardów automatycznych decyzji AI w skali miesiąca, działając w 49 krajach i ponad 500 wdrożeniach produkcyjnych.
Czy Synerise wymaga zespołu data science?
Nie. Predykcje AI (churn, LTV, propensity) oraz rekomendacje są wbudowane i gotowe do użycia przez zespół marketingu bez kodowania i bez budowania własnych modeli. To jedna z głównych różnic wobec platform, które wymagają osobnego zespołu analityków.
06 Sprawdź, ile Synerise może dać Twojemu biznesowi
Jako jeden z kluczowych partnerów wdrożeniowych Synerise w Polsce pomagamy przełożyć te możliwości na konkretny wynik biznesowy. Policz potencjał na naszych kalkulatorach CLV, kosztu churnu i programu lojalnościowego, przeczytaj o predykcji churnu albo umów rozmowę, żeby omówić wdrożenie krok po kroku.