Hluboká analýza trendů e-mail marketingu pro rok 2026 podle ChatGPT

Email marketing v roce 2026 prochází zásadní transformací. Pokročilá personalizace pomocí AI, změny v doručování emailů a nové požadavky na ochranu soukromí nutí firmy přehodnotit své strategie. E-mail zůstává jedním z nejefektivnějších marketingových kanálů (ROI až $36–$42 na $1)[1], ale uspějí jen ti, kdo se přizpůsobí novým trendům. Níže rozebíráme hlavní megatrendy pro rok 2026 a jejich dopady na e-commerce i B2B, podložené daty a příklady z praxe.

1. Hlavní megatrendy v email marketingu 2026

Trend 1: AI-řízená hyper-personalizace (mainstream) – Umělá inteligence se stává motorem emailového marketingu. AI už nepomáhá jen s oslovením jménem, ale v reálném čase analyzuje chování zákazníků a generuje obsah na míru jednotlivci. 70 % marketérů odhaduje, že AI do konce 2026 zastane až polovinu jejich emailových úkolů[2], a téměř dvě třetiny už AI nástroje v e-mailu používají[3]. Proč vzniká: Pokroky v machine learningu a dostupnost nástrojů (GPT asistenti, prediktivní modely) umožnily personalizovat v obrovském měřítku. Zákazníci zároveň očekávají relevantnější sdělení – až 91 % zákazníků chce od značek jen relevantní nabídky a doporučení[4]. Dopady: V e-commerce AI doporučuje produkty na základě historie každého uživatele a optimalizuje čas rozeslání pro maximální otevření. V B2B segmentu AI pomáhá segmentovat leady dle pravděpodobnosti konverze a přizpůsobit obsah fázi nákupního cyklu. Firmy nasazující AI vidí nárůst výkonnosti – personalizace řízená AI zvyšuje tržby z emailů v průměru o 41 % a CTR o 13 %[5]. Stav: Tento trend je již mainstream – AI funkce zavádí většina platforem a do 2026 se stane standardem napříč odvětvími.

Trend 2: Interaktivní a dynamické emaily (emerging) – Emaily se mění z prostých statických zpráv na interaktivní mikroweby v inboxu. V roce 2026 se masově prosazují prvky jako vestavěné ankety, kvízy, produktové karusely, live odpočty či dokonce mini-hry uvnitř emailu[6][7]. Proč vzniká: Technologicky to umožňují standardy jako AMP for Email a podpora interaktivních prvků v moderních klientech (Gmail, Outlook). Zákazníci tráví méně času čtením – interakce přímo v emailu upoutá pozornost a zvyšuje engagement. Dopady: Pro e-commerce znamenají interaktivní emaily možnost nechat zákazníky listovat produktovým katalogem či konfigurovat produkt přímo v emailu. B2B marketéři mohou v emailu zapojit třeba anketu o preference nebo interaktivní kalendář pro rezervaci demo schůzky. Výsledkem jsou vyšší prokliky a konverze – interaktivní prvky mohou zvýšit míru prokliku (CTO) až o 73 % oproti statickým emailům[8]. Každá taková mikro-interakce navíc generuje cenná data o preferencích zákazníků. Stav: Jde o emerging trend – stále relativně nový, ale rychle se šíří. Lídři trhu už interaktivitu testují a nástroje jako Google AMP zjednodušují implementaci[9], takže v horizontu 1–2 let bude interaktivita běžnou součástí kampaní.

Trend 3: Privacy-first marketing a doručitelnost (mainstream) – Ochrana soukromí a důvěra jsou v email marketingu 2026 klíčové. Regulace (GDPR, ePrivacy) se zpřísňují a poskytovatelé mailboxů zavádějí tvrdší pravidla. Od února 2024 Gmail a Yahoo vyžadují, aby hromadní odesílatelé (více než 5 000 emailů/den) měli zavedené SPF, DKIM, DMARC ověření a udržovali nízkou míru stížností – max. 0,3 % spam rate[10][11]. Také musí nabízet jednoduchý unsubscribe jedním klikem[12]. Proč vzniká: Poskytovatelé chrání uživatele před spamem a zneužitím dat; zároveň uživatelé sami chtějí vědět, jak jsou jejich data využita. Zákazníci jsou stále informovanější a dávají souhlas jen značkám, kterým věří[13]. Také technologické změny (např. Apple Mail Privacy Protection v iOS) omezují tradiční trackování otevření. Dopady: Pro e-shopy i B2B firmy to znamená, že důvěra a reputace odesílatele rozhoduje o úspěchu kampaní. Nepodepsané nebo nevyžádané maily končí ve spamu; naopak firmy investují do ověřených domén, zavádějí BIMI (zobrazení loga u zprávy) a pečlivě čistí databáze. Např. průměrná doručitelnost marketingových emailů klesla v roce 2024 na ~83 %[14] – skoro 17 % emailů se vůbec nedostane do inboxu. Proto se stává standardem posílat méně emailů, ale jen na engaged publikum: segmentace podle aktivity a pravidelné odhlašování neaktivních kontaktů jsou nutností pro udržení doručitelnosti. Stav: Tento trend je pevně mainstream – nedodržení pravidel doručitelnosti či ochrany dat má okamžité negativní důsledky (blokace, pokuty). Firmy proto musí mít privacy-first přístup ve své DNA.

Trend 4: Omnichannel integrace a first-party data (emerging) – Email se v roce 2026 plně propojuje s ostatními kanály a databázemi firmy, aby vznikla bezešvá zákaznická zkušenost napříč kanály. Špičkové kampaně kombinují email, SMS, push notifikace, sociální sítě i offline aktivity do jednotných automatizovaných journey[15][16]. E-mailové platformy (ESP) se integrují s CRM systémy, e-shopovými platformami, reklamními sítěmi a dalšími nástroji. Proč vzniká: S blížícím se koncem podpory cookies třetích stran (Chrome postupně ukončuje jejich podporu v 2024–2025[17]) ztrácejí firmy část dat z online reklamy. Tím roste význam vlastních dat o zákaznících (first-party a zero-party data) získaných např. přes emailový odběr, preference a historii nákupů. Zároveň technologie (API, CDP platformy) umožňují spojit dosud roztříštěná data do jednoho pohledu na zákazníka. Dopady: V e-commerce to znamená, že email reaguje na události z jiných kanálů – např. zákazník vidí reklamu na Instagramu, přihlásí se k odběru newsletteru, prohlíží produkt na webu a do hodiny mu přijde automatický email s dynamickým obsahem produktů, které si prohlížel (tzv. browse abandonment). B2B firmy propojují email s LinkedIn – například pokud kontakt interaguje s firemním příspěvkem, spustí se mu navazující emailový nurture workflow. Omnichannel také zlepšuje měření – lze připsat tržby konkrétním kombinacím touchpointů, ne jen poslednímu kliku[18]. Kritická je kvalita dat: jen pokud má firma jednotná a čistá data o zákaznících, může správně cílit a personalizovat. Proto mnoho firem zavádí Customer Data Platformy a sbírá zero-party data (tj. údaje poskytnuté přímo zákazníky, např. preference v profilu) namísto spolehání na cookies[19][17]. Stav: Emerging trend – pokročilou omnichannel orchestraci zatím zvládají hlavně digitální lídři a větší firmy. Nicméně integrace ESP s dalšími systémy (Klaviyo, HubSpot, Mailchimp aj. nabízejí stovky integrací) je stále snazší, takže v nejbližších letech pronikne i do středně velkých firem.

Trend 5: Pokročilá segmentace a nové metriky (emerging) – Marketeři přecházejí od jednoduchých metrik a obecné segmentace k hlubší práci s daty a prediktivní analytice. “Demografická segmentace je tak trochu rok 2024”, píše se v jedné zprávě[20] – úspěch v roce 2026 znamená segmentovat podle skutečného chování uživatelů (návyků, zájmů, fáze nákupního cyklu) a využívat prediktivní modely. Proč vzniká: Jednak technologie AI umožňuje analyzovat obrovská data a odhalovat vzorce, které ručně nevidíme. Jednak tradiční metriky jako open rate ztrácejí vypovídací hodnotu – např. Apple MPP způsobuje, že přes 55 % “otevření” jsou falešná[21], takže marketéři se dívají spíš na prokliky, konverze a dlouhodobou hodnotu zákazníka. Dopady: Firmy v e-commerce začínají využívat behaviorální segmentaci – místo posílání jedné rozesílky na celý seznam raději rozdělí publikum podle aktivity (např. “návštěvníci webu v posledních 7 dnech”, “opakovaní kupující s hodnotou > X”) a těm posílají obsah šitý na míru[22]. B2B marketéři pokročile segmentují databázi podle intent dat (signály zájmu) nebo predikované fáze rozhodování – např. AI vyhodnotí, kteří leady mají vysokou pravděpodobnost odchodu, a spustí na ně záchrannou kampaň. Co se týče reportingu, firmy zavádějí nové KPI: místo míry otevření sledují engagement skóre, podíl aktivních kontaktů, životní hodnotu zákazníka získanou e-mailem, atd. Pokročilé platformy umí prediktivní analýzy – např. odhadnout, kteří odběratelé mají největší šanci na upsell, nebo kteří hrozí odhlášením[23][24]. Tyto insights pak rovnou využívají v automatizaci (např. systém sám upraví frekvenci rozesílky pro segment “rizikoví odhlášení”). Stav: Zatím emerging, ale rychle nabírá na síle. Z průzkumů vyplývá, že 78 % marketérů považuje pokročilou segmentaci za nejefektivnější strategii v email marketingu[25]. Jakmile si firmy osvojí nástroje jako BI nad email daty, predictive scoring či AI generované segmenty, posune to celý marketing na vyšší úroveň.

2. Důkazy a data z aktuálních zdrojů

• Adopce AI v emailu – AI proniká do email marketingu nebývalou rychlostí. Až 63 % marketérů už dnes využívá AI nástroje při tvorbě emailů[3] a 70 % jich predikuje, že do konce 2026 bude AI zpracovávat polovinu jejich emailových kampaní[2]. Implementace AI přináší hmatatelné výsledky – firmy hlásí v průměru +13 % vyšší míru prokliku a o 41 % vyšší tržby díky AI personalizaci[5].
• Zpřísnění doručitelnosti (Gmail a Yahoo 2024) – Hlavní poskytovatelé emailů zavedli na začátku 2024 nová pravidla pro hromadné rozesílatele. Gmail a Yahoo nyní vyžadují autentifikaci domény (SPF/DKIM/DMARC) a omezení stížností pod 0,3 %, jinak hrozí přesun do spamu[10][11]. Také zavedli povinný List-Unsubscribe header pro odhlášení jedním klikem[12]. Tento krok má odfiltrovat nepoctivé odesílatele a zvýhodnit ty, kdo dodržují best practices.
• Ochrana soukromí a měření – Apple Mail Privacy Protection (z iOS 15) zásadně ovlivnila měření otevření emailů. Podle analýzy Litmusu tvoří už 56 % všech zaznamenaných otevření falešné pre-openy od Apple zařízení[21]. Open rate proto přestal být spolehlivým ukazatelem engagementu a marketéři přecházejí k alternativám (míra prokliku, odpovědi, konverze). Tento trend potvrzuje i HubSpot: 95 % marketérů, kteří užívají generativní AI pro tvorbu emailů, hodnotí výsledný obsah za efektivní[26] – což naznačuje, že i navzdory omezení sledování otevření dokážou AI nástroje zlepšit jiné metriky výkonu.
• Inovace emailových platforem (ESP) – Poskytovatelé emailingových služeb integrují AI a další pokročilé funkce přímo do svých platforem. Např. Klaviyo v únoru 2024 spustilo balík funkcí Klaviyo AI, který umí automaticky generovat celé segmenty publika, tvořit obsah emailu dle zadaných cílů a provádět prediktivní analýzy (predikce dalšího nákupu, celoživotní hodnoty atd.)[27][28]. Mailchimp (Intuit) na své konferenci FWD 2025 ohlásil přes 2 000 vylepšení zaměřených na propojení s reklamními sítěmi a lepší práci s daty – představil integrace pro automatický import leadů z Facebooku, Google, TikToku aj., nové šablony pro sběr zero-party dat a pokročilý vizualizér reportů s více než 40 metrikami napříč kanály[29][30]. Tyto inovace v ESP odrážejí požadavky trhu na personalizaci, automatizaci a využití AI.
• Cookieless svět a first-party data – Odklon od cookies třetích stran je reálný: Google Chrome postupně vypíná podporu těchto cookies (do 2025) a už dnes jsou ve Firefoxu či Safari zablokované. Marketers proto přesouvají důraz na sběr vlastních dat. Podle Okta budou firmy bez strategie sběru first/zero-party dat brzy ve značné nevýhodě – kdo umí získat souhlas a data přímo od zákazníků, vyhraje[19][17]. Již 80 % marketérů plánuje zvýšit investice do nástrojů na sběr a správu first-party dat (preference center, interaktivní formuláře, věrnostní programy apod.). Souběžně s tím rostou investice do bezpečnosti a compliance, aby získaná data byla využita v souladu s předpisy a budovala důvěru zákazníků.

3. Praktické dopady pro firmy

Jak by na tyto trendy měly reagovat firmy v praxi? Níže uvádíme konkrétní doporučení, co začít dělat (a co naopak utlumit), aby marketingové týmy držely krok s vývojem:

• Přechod od masových rozesílek k chytré automatizaci: Firmy by měly omezit plošné newslettery „na všechny“ a místo toho investovat do triggrových kampaní a scénářů řízených daty. Důvod je jasný – automatizované emaily generují až o 320 % vyšší tržby na zprávu než ručně rozesílané kampaně[31]. Začněte využívat stávající data k nastavení lifecycle automatizací (uvítací série, opuštěný košík, win-back kampaně). Přestaňte posílat maily neaktivním kontaktům – místo kvantity se soustřeďte na kvalitu a relevanci.
• Upgrade strategie segmentace a personalizace: Zrychlete přechod od jednoduché segmentace k pokročilé. Pokud dosud třídíte jen podle demografie nebo “jednoho pravidla”, začněte využívat behaviorální data – např. segment “uživatelé, kteří 2× navštívili ceník v posledním měsíci” pro B2B, nebo “zákazníci, kteří nakoupili dětské zboží v posl. 6 měsících” pro e-shop. Tyto mikrosegmenty můžete oslovit mnohem cíleněji. Nasazujte personalizační prvky nad rámec jména – dynamický obsah podle kategorie zájmu, doporučení produktů na míru, různé šablony pro různé persony. Zrychlete adopci AI nástrojů: například využijte AI pro generování předmětů a kreativ na míru segmentům, nebo pro prediktivní skórování (označí kontakty, u nichž je vysoká šance nákupu). Přestaňte naopak rozesílat jednotný obsah všem – generické kampaně budou mít čím dál horší výkon a mohou poškodit vaši odesílatelskou reputaci.
• Investice do datové architektury a integrací: Vedení by mělo podpořit projekty na propojení marketingových dat – urychlit zavedení Customer Data Platformy nebo integrace mezi e-mailovým nástrojem, CRM a webem. Jednotný pohled na zákazníka umožní lepší personalizaci i měření. Začněte také sbírat zero-party data přímo od zákazníků: nastavte preference centrum, zahrňte do welcome emailu dotaz na preference, motivujte uživatele k vyplnění profilu. Tato data využijete pro cílení v prostředí bez cookies. Stop stav: přestaňte spoléhat na nákup cold mailových databází nebo neověřená třetí stranná data – nejen že to odporuje privacy trendu, ale zpravidla to škodí doručitelnosti (vysoký bounce a spam complaint rate).
• Revize metrik a reporting: Management by měl přehodnotit KPI pro email marketing. Začněte sledovat metriky jako je míra prokliku, konverzní poměr z emailu, počet odpovědí, nebo podíl aktivních vs. neaktivních kontaktů v čase. Tyto ukazatele lépe vypovídají o skutečném zapojení než open rate, který je kvůli technickým změnám zavádějící[21]. Upravte reporty tak, aby email marketing šlo svázat s byznysem – např. sledujte tržby a ROI per kampaně, životní hodnotu zákazníků získaných přes email, vliv emailu na retenci zákazníků. Přestaňte hodnotit úspěch kampaně jen počtem odeslaných emailů či surovým počtem otevření – vedení firmy by mělo tlačit na hlubší analytiku (atribuce, experimenty, customer lifetime value), aby marketing rozhodoval na základě dat a ne vanity metrics.
• Posílení kompetencí a procesů: S nástupem AI a datové analytiky je potřeba rozvíjet schopnosti týmu. Zrychlete školení marketérů v práci s AI nástroji (např. tvorba promptů pro generování obsahu, vyhodnocování AI segmentů) a v oblasti práce s daty. Zvažte najmout datového analytika nebo specialistu na automatizaci, pokud takovou roli ještě nemáte – pomůže to plně využít nové možnosti. Přehodnoťte také procesy email kampaní: více je provázat s ostatními kanály (mějte společné plánování kampaní napříč email/SMS/social), zavést přísnější kontroly kvality (zejm. u AI generovaného obsahu – člověk má dělat finální edit, aby nedošlo k „AI přešlapu“). Omezte rigidní jednorázové plánování kampaní měsíce dopředu bez prostoru pro agilní změny – trendem je real-time marketing řízený daty, takže týmy musí mít agilnější procesy a schopnost reagovat na signály (např. spustit dodatečný email, když AI detekuje pokles engagementu).

4. Konkrétní aplikace trendů v praxi

Pro každý z výše uvedených trendů uvádíme příklady využití v prostředí e-commerce i B2B, včetně návrhu konkrétní automatizace nebo workflow.

Trend 1 – AI hyper-personalizace:

• E-commerce:
• Dynamické doporučování produktů v emailu na základě AI – např. e-shop s módou generuje každému zákazníkovi unikátní “look” z novinek podle jeho stylu a minulých nákupů.
• Prediktivní slevové nabídky – AI model odhadne, kteří zákazníci váhají s nákupem, a pošle jim personalizovaný kupón na produkt, který opakovaně prohlížejí.

• Personalizované předměty a obsah – např. AI vytvoří 5 variant předmětu pro různé segmenty (např. “Jano, máme nové kousky pro tebe” vs. “Sleva na váš oblíbený produkt, Petře”) a emailový systém je rozešle příslušným skupinám pro maximální resonanci.
• B2B:
• AI skórování leadů – platforma CRM pomocí AI vyhodnocuje engagement leadu (web, email, social) a automaticky spouští emailing s různou intenzitou. Např. lead s vysokým skóre dostane nabídku demo do 24h s velmi konkrétním obsahem, zatímco chladnější leady jdou do delší nurturovací sekvence.
• Automatizace tvorby obsahu pro různé persony – marketing v B2B může využít AI pro generování případových studií v emailu tak, aby každý příjemce viděl odkaz na success story z jeho odvětví.

• Prediktivní odhalení churnu – AI model identifikuje B2B klienty, u nichž hrozí odchod (např. pokles využití služby) a spustí pro ně záchranný email workflow s nabídkou konzultace či bonusových funkcí.
• Ukázkový workflow (automatizace):
  Scénář opuštěného košíku řízený AI: Zákazník vloží zboží do košíku, ale nedokončí nákup. Klasický e-commerce workflow pošle za 1 hodinu připomínkový email. S AI lze workflow výrazně vylepšit: model predikuje pravděpodobnost nákupu a zájem o produktovou kategorii. Pokud je šance na nákup vysoká, pošle se do 1 hod personalizovaný email s předmětem “Zabudli jste něco v košíku, [Jméno]?”, který dynamicky zobrazuje obrázky položek v košíku + podobné produkty. Pokud je šance nízká (zákazník často opouští košík), systém počká 24 h a pošle e-mail s dotazem na zpětnou vazbu či pomoc (“Je vše v pořádku s objednávkou? Poradíme vám.”). Navíc AI rozhodne, jestli nabídnout slevu – např. pokud je marže vysoká a zákazník je cenově citlivý, připojí 10% slevový kód. Tento AI-driven workflow zvyšuje konverze opuštěného košíku tím, že každému zákazníkovi přizpůsobí načasování, obsah i pobídku.

Trend 2 – Interaktivní emaily:

• E-commerce:
• Vestavěný produktový karusel – zákazník může v newsletteru rovnou listovat několika doporučenými produkty a kliknout na ten, co ho zaujme, bez přechodu na web[6]. Tím se zvyšuje šance, že uvidí relevantní položku.
• Anketa pro zákazníky – obchod s kosmetikou pošle email s anketou “Co byste rádi viděli v dalším beauty boxu?” Příjemci mohou jedním klikem hlasovat. Výsledek se použije jak pro personalizaci (každý dostane příště preferovaný typ produktu), tak jako průzkum poptávky.

• Interaktivní odpočítávadlo a loterie – v rámci výprodeje pošle e-shop gamifikovaný email: animované odpočítávání do konce slev + “setři a vyhraj” prvek (uživatel v emailu interakcí odhalí extra slevu nebo dárek).
• B2B:
• Kvíz kvalifikující lead – technologická firma rozešle email “Zjistěte svou připravenost na cloud – rychlý kvíz uvnitř”. Příjemce v emailu vyplní 3 interaktivní otázky (např. checkboxy). Podle odpovědí je okamžitě informován o výsledku (např. “Vaše skóre: cloud novice”) a je mu nabídnuto relevantní CTA (třeba whitepaper pro nováčky). Zároveň odpovědi obdrží obchodní tým pro lepší follow-up.
• Rezervace meetingu přímo z emailu – do follow-up emailu obchodníka se vloží interaktivní kalendářní modul (např. přes Microsoft Bookings či Calendly integraci). Klient může jedním klikem vybrat volný termín schůzky, aniž by opustil email.

• Interaktivní case study – B2B newsletter obsahuje tlačítka “Zobrazit výsledek” u popisu projektu. Když příjemce klikne, přímo v rámci emailu se mu rozbalí detail s konkrétními čísly a grafy (např. “+150 % nárůst výkonu”). Tato on-demand interakce udrží čtenáře v emailu déle a nabídne mu obsah, který ho skutečně zajímá.
• Ukázkový workflow:
  Workflow “feedback loop” s využitím interaktivity: Po každé dokončené objednávce e-commerce spustí e-mail s poděkováním, který obsahuje hvězdičkový rating (1–5 hvězd) a krátký dotaz “Jak jste byli spokojeni s nákupem?”. Zákazník ohodnotí přímo v emailu. Pokud dá ≤3 hvězdy, okamžitě se v emailu zobrazí omluva a nabídka “Dejte nám vědět, co zlepšit” s textovým polem – zákazník může vepsat stížnost. Následně se automaticky vytvoří úkol pro zákaznickou podporu na vyřešení problému. Pokud dá 4–5 hvězd, zobrazí se mu poděkování a výzva k ohodnocení na veřejné platformě (např. Heuréka) s odkazem. Tento interaktivní feedback email zvyšuje počet reakcí a pomáhá firmě rychle reagovat na nespokojené zákazníky (ještě než napíšou veřejnou recenzi) – to vše bez toho, aby zákazník musel navštívit další stránku.

Trend 3 – Privacy-first a doručitelnost:

• E-commerce:
• Double opt-in & preference centrum – e-shop už při přihlášení k newsletteru zavádí double opt-in (uživatel musí potvrdit kliknutím v emailu). Zároveň mu hned nabídne nastavení preferencí (jaké kategorie produktů ho zajímají, jak často chce emaily dostávat). Tím získá souhlas i zero-party data. Výsledkem jsou kvalitnější kontakty a méně odhlášení/spam stížností.
• Implementace BIMI – středně velký retailer si zřídí BIMI záznam, takže jeho ověřené logo se zobrazuje u všech jeho newsletterů v Gmailu a dalších podporovaných klientech. To posiluje důvěryhodnost – příjemce na první pohled vidí známé logo značky vedle předmětu zprávy, což může zvýšit open rate i míru prokliku (díky důvěře).

• Pravidelné čištění databáze – e-commerce firma má nastavený kvartální proces “list hygiene”: automaticky se označí kontakty, které 6+ měsíců neprojevily žádnou aktivitu, a pošle se jim reaktivační kampaň. Kdo nereaguje, je odhlášen. Tím si udržují engagement rate vysoko a mailbox provideri vidí, že rozesílají jen relevantní obsah pro aktivní publikum (což podporuje doručitelnost).
• B2B:
• Account-based preference management – B2B dodavatel zavede u klientů (firem) preference centrum na úrovni účtu: každý klient si může nastavit, jaké typy update emailů chce dostávat (produktové novinky, případové studie, pozvánky na akce…). To zajišťuje, že manažeři nebudou zahlceni nerelevantními zprávami a sníží se riziko, že označí email za spam.
• Šifrování a zabezpečení dat – B2B firma (např. v oblasti software) komunikuje, jak chrání data odběratelů: všechny marketingové emaily obsahují v patičce odkaz na prohlášení o ochraně soukromí, firma dodržuje GDPR, má certifikace (ISO27001 apod.). Tato transparentnost posiluje důvěru u cílové skupiny, která je na bezpečnost dat citlivá.

• Optimalizace odesílání a reputace – B2B marketéři využívají dedikované odesílací domény pro různé typy emailů (transakční vs. marketingové) a postupný warm-up IP adres. Sledují také tzv. sender score. Například po větší kampani vyhodnotí bounce rate a stížnosti – pokud by nějaká kampaň překročila např. 0,2 % spam rate, pozastaví rozesílání a udělají nápravná opatření (znovu vyžádají souhlas od daného segmentu). Tento proaktivní přístup zabrání blokaci ze strany poskytovatelů.
• Ukázkový workflow:
  Workflow “Sunset policy” (automatické odhlašování neaktivních): Běží na pozadí ESP kontinuálně. Krok 1: Systém každý týden vyhledá kontakty, které 6 měsíců neotevřely ani neklikly na žádný marketingový email. Krok 2: Takovým kontaktům se pošle poslední pokus – email s předmětem typu “Chceme s vámi zůstat v kontaktu?” a obsahem: „Neozvali jste se nám už půl roku. Pokud chcete dál dostávat zprávy o… potvrďte prosím kliknutím.“ V emailu jsou 2 tlačítka: “Ano, chci zůstat” a “Ne, odhlásit mě”. Krok 3: Kontakty, které nekliknou vůbec nebo zvolí odhlášení, jsou automaticky označeny jako opt-out a již nedostanou další kampaně. Ty, které kliknou na “ano”, se přesunou do běžných aktivních segmentů a počítá se jim nová aktivita od nuly. – Tento workflow zajišťuje, že v databázi zůstávají převážně engaged adresy. Výsledkem je vyšší doručitelnost a lepší reputace – například jedna studie ukázala, že firma takto snížila objem rozesílek o 70 %, ale zvýšila tržby o 50 %, protože emaily šly na opravdu relevantní publikum[32][33].

Trend 4 – Omnichannel integrace:

• E-commerce:
• Synchronizace email ↔ Facebook Ads – e-shop využije integraci (např. Facebook Custom Audiences + ESP): automaticky synchronizuje určité segmenty z emailu do FB reklam. Když třeba odběratel neotevře 3 po sobě jdoucí newslettery, systém ho přidá do FB audience pro znovu-získání (speciální reklama “Chybíte nám – vraťte se pro slevu 10 %”). Tím kombinují email a placené reklamy k aktivaci zákazníka.
• SMS follow-up po emailu – zákazníkovi přijde email s nabídkou, ale neklikne. Po 2 dnech odešle systém přes propojenou SMS bránu textovku: “Mrkněte na náš poslední email, čeká vás překvapení…”. Omnichannel přístup tak může zvýšit šanci oslovení. (Samozřejmě jen u zákazníků, co dali souhlas s více kanály).

• Web personalizace na základě emailových dat – e-commerce platforma propojená s ESP dokáže, že když příjemce klikne v emailu na produkt a přijde na web, tak webová stránka rovnou ví, kdo to je a co ho zajímá. Může např. zobrazit personalizovaný banner “Vítejte zpět, Jirko” a vypíchnout právě tu kategorii produktů, na kterou klikal v emailu. Z emailu se přenášejí tagy/parametry, které web využije k personalizaci obsahu v reálném čase.
• B2B:
• Napojení CRM a emailu pro Account-Based Marketing – obchodní tým označí v CRM několik cílových účtů (firmen) jako “high priority”. Marketingový systém to rozpozná a automaticky těmto účtům přizpůsobí komunikaci: například spustí sekvenci velmi personalizovaných emailů s obsahem šitým na míru dané firmě (zmínka jejich společnosti, konkrétní pain pointy) a zároveň na LinkedIn pustí sadu reklam, které uvidí lidé z těchto účtů.
• Event-triggered emails – firma pořádá odborný webinář. Přes integraci (např. Zoom webhook + ESP) se nastavil trigger: pokud se účastník zaregistruje a pak nedostaví na webinář, do hodiny mu přijde email “Mrzí nás, že jste to nestihli – zde je záznam a nabídka individuální konzultace.” Naopak těm, co se zúčastnili, přijde poděkování a CTA k dalšímu kroku (třeba případová studie ke stažení). Vše bez ruční práce, díky propojení události s emailovým workflow.

• Cross-channel atribuce v B2B – marketingový ředitel využívá integraci všech kanálů k měření: systém sleduje, že konkrétní lead přišel z LinkedIn kampaně, pak reagoval na email a nakonec uzavřel obchod po zásahu obchodníka. Tyto doteky jsou propojené a v reportu se ukáže, že kombinace LinkedIn + email nurture měla o 30 % vyšší konverzi lead→MQL než jiné kombinace. Tyto insighty pak firma využije k rozhodnutí, kam investovat rozpočet.
• Ukázkový workflow:
  Workflow „opuštěný košík napříč kanály“: Zákazník opustí košík (viz už dříve). Omnichannel přístup rozšíří emailový workflow tak, že: 1) zašle personalizovaný email (jak popsáno výše), 2) pokud do 24 h nedokončí nákup ani neklikne v emailu, zařadí ho systém automaticky do retargeting kampaně na Facebook/Instagram se zobrazením stejného produktu, 3) zároveň (pokud má tel. číslo) pošle za 48 h SMS s textem “Produkt X ve vašem košíku čeká, zítra končí sleva”. 4) Když zákazník reaguje na jeden z těch kanálů (dokončí nákup nebo aspoň klikne), ostatní kanály se zastaví, aby nedostal zbytečně stejnou zprávu vícekrát. – Tento orchestrátor využívá e-mail jako výchozí kanál, ale podporuje ho dalšími médii. Výsledkem je výrazně vyšší vymožení opuštěných košíků (firmy reportují i >10 % recovery rate oproti běžným 2–3 %) a zároveň jednotná zákaznická zkušenost (zákazník vnímá komunikaci jako konzistentní, ne spam ze všech stran).

Trend 5 – Pokročilá analytika a nové metriky:

• E-commerce:
• Real-time dashboard pro kampaň – marketingové oddělení má nastavený dashboard, který v reálném čase sleduje výkon email kampaně (tržby, konverze, počet odhlášení). Pokud systém zjistí, že např. míra prokliku je výrazně nižší než benchmark, automaticky (přes AI) spustí A/B test jiného předmětu u zbývající části segmentu, nebo pošle dodatečný připomínkový email těm, co neotevřeli (s jiným předmětem). To vše automatizovaně, na základě dat v reálném čase[34][35].
• CLV segmentace – e-shop si rozdělí odběratele podle customer lifetime value (vysoká, střední, nízká hodnota). Na zákazníky s nejvyšší hodnotou aplikuje jinou strategii: posílá jim exkluzivní přednostní nabídky, VIP newsletter, zatímco zákazníkům s nižší hodnotou posílá více akčních nabídek pro upsell. Pokročilá analytika tak umožní zacílit podle hodnoty zákazníka, což maximalizuje ROI – investujete více úsilí do těch, kdo vám přinášejí nejvíce.

• Predikce odhlášení – analytický model identifikuje znaky, že se člověk chystá odhlásit (např. 5 emailů po sobě bez interakce, nízké zapojení). E-shop takové kontakty označí a změní pro ně strategii: omezí frekvenci emailů a zkusí jim poslat reaktivační obsah (“Chybí vám od nás něco? Zvolte si raději, co chcete dostávat.”). Pokud reagují, zůstanou; pokud ne, raději je firma sama odhlásí, než aby klikli “spam”.
• B2B:
• Lead scoring model – marketingový tým ve spolupráci s obchodem vytrénuje model, který boduje leady na stupnici 0–100 dle pravděpodobnosti konverze. Tento predictive lead scoring bere v úvahu nejen klasické věci (pozice, odvětví), ale i chování (web visits, email engagement). Výsledné skóre se používá k automatizaci: lead s 90+ body jde rovnou obchodníkům (horký lead), lead pod 50 bodů zůstává v nurture programu. Systém se průběžně učí – pokud některý “nízce skórovaný” lead přesto nakoupí, model upraví váhy.
• Atribuční model multi-touch – B2B prodejní cyklus má mnoho dotyků (webináře, newslettery, obchodní schůzky). Firma nasadí atribuční software, který sleduje celou customer journey a přiřazuje podíl na úspěchu jednotlivým kanálům. Například zjistí, že e-mailový newsletter přispívá nepřímo k 80 % uzavřených dealů (třeba tím, že udržuje povědomí), i když poslední klik bývá často z webu. Díky tomu vedení nepodcení význam emailu v mixu.

• Testování a optimalizace odesílacího času – analytika ukazuje, že u B2B publika je nejvíc prokliků v úterý dopoledne. Firma nicméně udělá pokročilý test řízený AI: rozdělí publikum a zkouší personalizovaný send time (kdy AI posílá email každému, když je u něj největší pravděpodobnost otevření). Výsledky sledují na metrice CTO. Pokud se potvrdí, že individuální rozesílací časy zvýšily engagement, firma to nasadí plošně. Attentive např. uvádí, že jejich Send Time AI výrazně překonává ručně zvolené časy rozesílek[36].
• Ukázkový workflow:
  Workflow “AI analytik”: Představte si, že váš emailový nástroj má vestavěného AI asistenta, který hlídá výkonnost. Denně kontroluje klíčové metriky (open, kliky, odhlášení, tržby) oproti cílům. Když zjistí anomálii nebo příležitost, spustí akci. Příklad 1: Kampaň běží 4 hodiny a má o 40 % nižší open rate než průměr. AI asistent automaticky vyhodnotí, že příčinou může být předmět, vygeneruje nový (na základě osvědčených variant) a provede A/B test na části kontaktů. Příklad 2: Analýza ukáže, že segment “malé firmy” má výrazně nižší míru odpovědí. AI navrhne založit nový sub-segment “malé firmy v IT odvětví”, kterému připraví odlišný obsah více zacílený na jejich potřeby. Příklad 3: Systém zaznamená, že spam complaint rate u poslední rozesílky dosáhl 0,3 % (hranice). Automaticky pozdrží další odesílání a upozorní tým, aby zkontroloval obsah a segmentaci před pokračováním – tím chrání reputaci odesílatele. – Tento AI analytik (ač zatím spíše v počátcích) demonstruje, kam směřuje pokročilá analytika: proaktivní, autonomní optimalizace kampaní na základě dat v reálném čase.

5. Rizika a překážky při zavádění inovací

Každý trend přináší i nové výzvy. Zde jsou hlavní rizika, která mohou firmy brzdit, a tipy, jak je zmírnit:

• Doručitelnost a spam filtering: Se zvyšujícím se objemem emailů hrozí, že i dobře míněné kampaně skončí ve spam složce. Riziko: Odesílání příliš častých nebo nevyžádaných emailů poškodí vaši odesílatelskou reputaci – mailbox provideri (Google, Seznam, Outlook apod.) mohou vaše domény zpomalit či blokovat. Zvlášť citlivé jsou metriky jako spam complaint rate (neměla by překročit ~0,1 %–0,3 %[10]) a bounce rate. Opatření: Dodržujte striktně permission marketing – posílejte jen těm, kdo dali souhlas a jsou aktivní. Provádějte průběžné čištění seznamu (odstraňujte neexistující adresy a neaktivní kontakty). Nasadťe všechny technické standardy (SPF, DKIM, DMARC, BIMI) pro autenticitu. Sledujte reputační skóre (např. přes Postmaster Tools od Gmailu). Pokud děláte velkou kampaň, raději rozesílku fázujte a monitorujte metriky – při náznaku problému pauzněte a analyzujte. Bot traffic: Pozor na boty otevírající emaily (např. firemní antiviry často “kliknou” na všechny odkazy v emailu pro kontrolu) – tito falešní otevírači mohou pokřivit vaše metriky a spam filtry je někdy vyhodnotí jako podezřelý traffic. Řešením je používat tzv. bot filtration (některé ESP už umí odfiltrovat známé bot aktivity z vašich statistik) a hodnotit engagement spíš podle human-like interakcí (např. odpovědi na email, formuláře).
• Ochrana dat a soukromí: V éře privacy-first je práce s daty ošemetná. Riziko: Neopatrné nakládání s osobními údaji (např. posílání příliš personalizovaných emailů bez dostatečného souhlasu, nebo nerespektování odhlášení) může vést nejen k odlivu důvěry, ale i k právním postihům (GDPR pokuty). Také hrozí negativní publicita – zákazníci jsou citliví na narušení soukromí. Opatření: Transparentnost a respekt jsou klíčové. Zrevidujte své procesy souhlasu – formuláře by měly jasně říkat, k čemu se člověk přihlašuje. Umožněte snadné odhlášení a respektujte je okamžitě (nejpozději do 2 dnů, jak vyžaduje např. Gmail[12]). Omezte sledování, které není nezbytné – např. pixel pro otevření dnes spíše ztrácí smysl a někteří to považují za zásah do soukromí. Místo toho se soustřeďte na sběr dat, která vám lidé sami dají (zero-party). Pracujte pouze s ověřenými a zabezpečenými platformami – únik databáze emailů či dat o zákaznících by byl fatální. U B2B klientů dodržujte preference komunikačních hodin (např. neposílat e-maily mimo pracovní dobu, pokud to mají v preferencích).
• AI “halucinace” a kontrola kvality: Při větším spoléhání na generativní AI hrozí, že AI občas vytvoří zavádějící či chybné informace (tzv. halucinace), nebo obsah, který není v souladu s tone of voice značky. Riziko: Automaticky generovaný text může obsahovat nepřesnosti, právně problematická tvrzení či prostě nesmysly – pokud by takový email odešel na tisíce adres, může způsobit reputační škodu. Také hromadné nasazení personalizace může vést k nechtěným situacím (např. příliš creepy personalizace, kdy zákazník má pocit špehování). Opatření: AI nasazujte s principem “lidského dozoru”. Generované texty, předměty či obrázky vždy před rozesláním validuje člověk (alespoň u vzorku, nebo nastavte přísná pravidla pro kontrolu faktických údajů). U citlivých odvětví (zdraví, finance) buďte extra opatrní s používáním AI – raději investujte do expertní kontroly obsahu. Definujte AI stylové guideliny: nakrmte modely daty o tone of voice vaší značky, aby výstupy byly konzistentní. A v neposlední řadě – mějte plán B. Pokud by AI systém selhal (např. navrhne špatný segment a hrozí rozeslání nevhodného obsahu špatným lidem), mějte možnost rychle zasáhnout, zastavit kampaň nebo se přepnout do manuálního režimu.
• Kvalita a integrita dat: S narůstající integrací systémů je kvalita dat klíčová. Riziko: Špatná data mohou znehodnotit i ty nejlepší AI a automatizační snahy – garbage in, garbage out. Duplicitní nebo zastaralé záznamy zákazníků povedou k chybné personalizaci (např. zákazník dostane dvakrát stejný email na různé adresy, nebo oslovíte někoho špatným jménem). Nesprávně sesynchronizovaná data (např. nepropojený odhlášený kontakt v CRM a v ESP) mohou vést k porušení předpisů (poslali byste email někomu, kdo se odhlásil). Opatření: Zaveďte datovou hygienu jako kontinuální proces. Pravidelně deduplikujte kontakty, opravujte zjevné překlepy v emailech (mnohé ESP to umí automaticky[37]). Synchronizace integrací musí být spolehlivá – raději jednou za čas otestujte, že když se někdo odhlásí v jednom systému, status se propsal i do druhého. U AI predikcí kontrolujte vstupy: modely trénované na chybných datech dají chybné závěry. Pokud slučujete více datových zdrojů, investujte do identity resolution (aby se data Jana Nováka z e-shopu spojila se stejným Janem Novákem v CRM). Kvalitní data jsou základem – vyvarujete se pak špatných rozhodnutí na základě zkreslených reportů[14][38].
• Organizační a lidský faktor: Někdy brzdou nejsou technologie, ale lidé a procesy. Riziko: Odpor k novým nástrojům (např. tým nedůvěřuje AI doporučením), nedostatečná odbornost (analytické nástroje nikdo neumí pořádně nastavit), nebo prostě přetížení lidí (není kapacita věnovat se komplexnějším segmentacím a testování). To vše může způsobit, že firma trendy nezavede efektivně. Opatření: Vzdělávejte tým – školení na práci s AI v marketingu, semináře o doručitelnosti atd. Zapojte vedení, aby podpořilo culture of experimentation (kultura experimentování) – odměňujte, když tým vyzkouší nové postupy, i když ne vždy přinesou okamžitý úspěch (poučí se). Přijměte případně nové specialisty nebo využijte konzultanty na přechodné období, pokud vám chybí know-how. A hlavně – dělejte změny postupně. Nemusíte hned implementovat vše ze dne na den; vyberte 1–2 priority, na těch tým “vytrénujte”, a pak přidávejte další. Lepší pomalejší pokrok než paralýza z příliš mnoha novinek.

6. Předpověď vývoje 2026–2028

Jak se budou uvedené trendy dál rozvíjet v letech 2027 a 2028? Na horizontu dalších 2–3 let očekáváme, že se dnešní novinky stanou běžnou součástí marketingu a otevřou se nové možnosti:

• AI jako standardní součást marketingu: Do roku 2028 bude AI integrovaná do většiny marketingových platforem natolik, že se stane „neviditelnou“ – marketéři ji budou brát jako samozřejmost. AI asistenti by mohli převzít end-to-end řízení některých kampaní. Např. platforma sama vybere ideální publikum, vytvoří obsah, odešle v optimální čas a pak shrne výsledky – člověk bude spíš dozorovat a schvalovat strategii. Attentive predikuje, že v budoucnu AI zvládne celý proces kampaně od výběru publika až po personalizaci obsahu pro jednotlivce[39]. To však neznamená méně práce pro marketéry – spíše se jejich role posune k nastavování strategií, kreativitě na vyšší úrovni a učení AI modelů specifikům značky.
• Maximální důraz na důvěru a hodnotu: S přívalem automatizace a personalizace poroste i důležitost etického marketingu. V roce 2027+ se odlišovat nebudou ti, kdo mají nejpokročilejší AI (tu budou mít všichni), ale ti, kdo si získali dlouhodobou důvěru zákazníků. Očekáváme více regulací na ochranu soukromí (možná nová verze ePrivacy v EU, federální zákon o ochraně dat v USA apod.), které ještě zpřísní pravidla hry – firmy budou nuceny být naprosto transparentní v tom, jak data používají. Značky, které už dnes budují privacy-first přístup a aktivně zapojují zákazníky (např. žádají o zpětnou vazbu, dávají kontrolu nad frekvencí zpráv), budou mít konkurenční výhodu. Také se více rozšíří ověřovací prvky jako BIMI – do 2028 možná běžně uvidíme loga u většiny legitimních mailingů, zatímco neověřené zprávy budou uživatelé ignorovat.
• Email součástí omnichannel customer experience: V dalších letech se stírají hranice mezi kanály. Konverzace se zákazníkem může plynule přecházet z emailu do messengeru, ze SMS do mobilní appky, aniž by ztrácela kontext. Do roku 2028 očekáváme nástup unifikovaných komunikačních platforem, kde AI orchestruje komunikaci napříč kanály podle preferencí zákazníka. Email však nezmizí – naopak, díky absenci cookies se z něj stane ještě cennější identifikátor a spojovací bod. Možná se dočkáme širší podpory standardů jako AMP – v 2027 už by Gmail i další klienti mohli plně podporovat interaktivní komponenty a firmy je budou rutinně využívat (podobně jako dnes používají responsivitu). Také propojení emailu s webem se prohloubí – koncepty jako subscriber ID (kdy zákazník proklikem z emailu na web je persistentně rozpoznán a obsah webu se mu přizpůsobí) budou všudypřítomné.
• Nové metriky a AI predikce jako běžná praxe: Kolem 2027–2028 se posune i způsob vyhodnocování marketingu. Open rate se definitivně zařadí mezi okrajové metriky (možná zmizí z dashboardů úplně). Běžně se na poradách bude mluvit o retenci získané e-mailem, inkrementálním přínosu kampaní a prediktivních ukazatelích (např. předpovězená pravděpodobnost, že zákazník do 3 měsíců nakoupí znovu). AI modely budou schopny s poměrně vysokou spolehlivostí předvídat věci jako riziko odchodu zákazníka, odhadnout dopad konkrétní kampaně na výnosy ještě před jejím spuštěním (díky simulacím na historických datech), nebo automaticky identifikovat micro-trendy v chování zákazníků. Firmy, které se chtějí v 2027+ odlišit, by měly už nyní investovat do datové infrastruktury a experimentovat s AI v analytice, aby získaly náskok.

Co začít už dnes implementovat, aby firma získala výhodu v letech 2027–2028? Vycházeje z výše uvedeného výhledu, doporučujeme:

• Budování first-party dat: Okamžitě začněte systematicky sbírat a integrovat data o zákaznících ze všech vlastních zdrojů. Zaveďte jednotný zákaznický identifikátor napříč systémy. Do 2028 tak budete mít robustní databázi, ze které AI vyčte maximum (kdo to neudělá, bude tápat poslepu, až cookies a levná data definitivně zmizí).
• Pilotní AI projekty: Nečekejte na “dokonalou AI”. Vyberte jednu oblast (např. personalizace webu podle emailového chování, nebo AI segmentace) a spusťte pilot. Naučíte tím tým pracovat s AI a iterativně zlepšíte výsledky. Do 2027 budete mít odladěné procesy, zatímco konkurence je třeba teprve začne zavádět.
• Investice do doručitelnosti a reputace: Berte vážně všechna opatření na zvýšení důvěryhodnosti – zaveďte BIMI, dvoufázové přihlašování, auditujte obsah (spam trigger words), budujte pozitivní engagement. Reputace se buduje měsíce a roky; kdo ji má výbornou, bude v 2027 v inboxech dominovat, zatímco ti s pošramocenou pověstí mohou mít problém dostat se příjemcům na oči.
• Flexibilní omnichannel infrastruktura: Už nyní si vybírejte takové nástroje a platformy, které umožňují snadnou integraci a rozšiřování o nové kanály. Do 2028 může přijít nový populární komunikační kanál – budete chtít váš e-mailový systém rychle propojit třeba s nějakou VR/AR komunikační platformou nebo s chytrými asistentními zařízeními. Buďte připraveni v architektuře (např. využitím API-first služeb, modulárních řešení).
• Kultura práce s daty: Změna není jen technická – je i v hlavách. Začněte v týmu podporovat rozhodování podle dat a experimentování. Do roku 2028 budou marketingové týmy fungovat hodně jako “vědci” – testovat, měřit, optimalizovat. Ti, kdo to budou mít v DNA, získají náskok před těmi, kdo by spoléhali jen na intuici nebo staré postupy.

7. Shrnutí pro leadership (CEO / CMO)

Email marketing v roce 2026 bude patřit k největším konkurenčním výhodám firem – pokud dokáží využít nové trendy. Pokročilá personalizace řízená AI, interaktivní obsah a proaktivní práce s daty umožní poskytovat zákazníkům relevantnější a poutavější zážitek, než na jaký byli zvyklí. Pro byznys to znamená vyšší míru zapojení, loajality a v konečném důsledku i růst tržeb (implementace AI v emailingu už nyní zvedá příjmy z kampaní o desítky procent[5]). Zároveň přísnější regulace a kroky Gmailu/Yahoo nutí firmy dbát na reputaci a kvalitu – ti, kteří vsadí na quality over quantity (méně, ale lépe cílených emailů), budou odměněni lepší doručitelností a odpovědí zákazníků. Každá koruna investovaná do budování důvěry (ochrana dat, transparentnost) a do first-party dat se vrátí mnohonásobně: e-mail zůstává kanálem s nejvyšším ROI v digitálu[1] a v post-cookie světě jeho význam dále poroste.

Co je nutné udělat v příštích 90 dnech: Začněte tím, že si uděláte pořádek v datech a technologiích. Zadání pro CTO/CMO: zkontrolovat stav naší emailové infrastruktury – máme zavedené SPF/DKIM/DMARC? Jaké je naše současné spam complaint rate a engagement rate? Pokud jsou rezervy, do 3 měsíců implementujte základní opatření (ověření domény, vyčištění starých kontaktů, náprava případných technických dluhů). Paralelně sestavte malý cross-funkční tým (marketing, IT, případně externí konzultant) pro pilotní nasazení AI v emailu – vyberte jednu oblast (např. automatizace segmentace nebo personalizace obsahu) a spusťte ji v malém měřítku, abyste nasbírali zkušenosti. Dále si vyžádejte audit či plán na omnichannel integraci: zjistěte, kde nám data “tečou” mezi systémy a kde ztrácíme přehled o zákazníkovi – do 90 dnů chceme mít roadmapu, jak tyto systémy propojit. V oblasti metrik se dohodněte s týmem na 1–2 nových KPI, které začnete sledovat (např. podíl aktivních kontaktů, revenue-per-email) místo zastaralých open rate reportů. A v neposlední řadě, komunikujte zaměstnancům vizi: “Budeme dělat marketing řízený daty a důvěrou.” Podpořte školení lidí v práci s novými nástroji. Těmito kroky v následujících 3 měsících položíte základy, na kterých lze stavět pokročilejší strategie – zajistíte, že vaše firma využije trendy email marketingu naplno a udrží si náskok před trhem i v letech 2027–2028.

Zdroj: Trendová analýza vychází z aktuálních dat a studií (Litmus, HubSpot, Braze, Humanic.ai, OnDigitals aj.), které jsou citovány v textu. Příklady a doporučení jsou připraveny pro praktickou aplikaci v marketingových týmech.[10][5]

---

[1] [3] [5] [14] [31] [38] 32 AI for Email Marketing Statistics: 2024-2025 Data Every Marketer Needs – Humanic

https://humanic.ai/blog/32-ai-for-email-marketing-statistics-2024-2025-data-every-marketer-needs

[2] [8] Email Marketing Trends: What’s Driving Success in 2025

https://ondigitals.com/email-marketing-trends

[4] [6] [7] [9] [13] [15] [16] [18] [20] [22] [23] [24] [34] [35] [37] The Top Email Marketing Trends for 2026

https://mailfloss.com/email-marketing-trends-2026

[10] [11] [12] How to Improve Email Deliverability in 2025 | Braze

https://www.braze.com/resources/articles/guide-to-2024-email-deliverability-updates-what-to-expect-from-gmail-and-yahoo-mail

[17] [19] Fill the Third Party Cookie Gap with First and Zero Party Data | Okta

https://www.okta.com/blog/industry-insights/filling-the-third-party-cookie-gap-with-first-party-and-zero-party-data

[21] Open Rates Are Dead: What Is Apple Mail Privacy Protection and What Should You Do About It?

https://www.newsletteroperator.com/p/open-rates-are-dead-apple-mail-privacy-protection

[25] [26] 2025 Marketing Statistics, Trends & Data

https://www.hubspot.com/marketing-statistics

[27] [28] Klaviyo Launches Klaviyo AI – Klaviyo

https://www.klaviyo.com/newsroom/klaviyo-ai

[29] [30] Intuit Mailchimp Unveils Powerful New Suite of Tools at FWD: London to Help Businesses Unlock Their Customer Data :: Intuit Inc. (INTU)

https://investors.intuit.com/news-events/press-releases/detail/1257/intuit-mailchimp-unveils-powerful-new-suite-of-tools-at-fwd-london-to-help-businesses-unlock-their-customer-data

[32] [33] [36] [39] Cracking the Code: 2025 Email Deliverability Trends Impacting Your ROI — Blog | Attentive

https://www.attentive.com/blog/email-deliverability-trends