Wstęp: sport i Iron Man

Tomek: Słuchajcie, mam taki brzydki zwyczaj, że robię research na temat gości i próbuję znaleźć informacje niezwiązane wprost z tym, co robią zawodowo. W twoim przypadku, Hubert, skłamałbym, gdybym powiedział, że musiałem się napracować. Trafiłem na celebrytę – gwiazdę YouTubea, reżysera i producenta dokumentu, a wszystko wokół sportu. Mowa o Iron Manie. Jak to się zaczęło?

‍

Hubert: Taką radę mam dla wszystkich: uważajcie z kim rozmawiacie. Cała ta przygoda zaczęła się od przypadku. Moi sąsiedzi startowali w triatlonie i podczas jednej luźnej rozmowy jeden z nich rzucił hasło, żebym wystartował w zawodach – oczywiście krótszych, bo to był 1/8 Iron Mana. Gdzieś tam ze sportem wcześniej byłem związany, ale nie trenowałem regularnie. Ułożyło się tak w życiu, że uznałem, że fajnie byłoby mieć jakiś konkretny cel. I poszło samo. Niecałe półtora roku później wystartowałem w Iron Manie. Ukończyłem go w dobrym debiutanckim czasie i pasja została. Dziś lawiruję między triathlonem, bieganiem a pływaniem.

Wspomniałeś o dokumencie – to też moja inna pasja, czyli fotografia i wideo. Stwierdziłem, że spróbuję się w realizacji dokumentu o przygotowaniach. Zrobiłem go i dziś jest na drugim miejscu wśród dokumentów o Iron Manie na YouTube. Pierwszego raczej nie doścignę, bo na pierwszym miejscu jest najbardziej znany polski influencer. Ale to był projekt całkowicie oddolny, hobbistyczny – miał być tylko dla mnie jako pamiątka.

‍

Maciek: Jak długo dochodzi się do siebie po Iron Manie?

‍

Hubert: To jest złudne. Wydawało mi się, że po dwóch dniach byłem już okej, ale prawda jest bardziej bolesna. Minęło półtora roku i nie chcę powiedzieć, że moje życie się zmieniło – natomiast to jest na tyle silny bodziec, że jak człowiek zrozumie skalę przygotowań i to, ile faktycznie jest w stanie zrobić, zmienia się optyka na bardzo wiele rzeczy. Fizycznie – kilka dni i jest okej. Psychicznie – percepcja zmienia się znacznie szerzej. Ale to temat na inny podcast.

‍

Kim jest Hubert Olszowski i jaka jest jego rola w GetResponse?

Maciek: Przejdźmy do części merytorycznej. Spotkaliśmy się, żeby porozmawiać o email marketingu i automatyzacji – temacie z jednej strony prostym, bo każdy w e-commerce wie czym jest, ale z drugiej – często zatrzymuje się na teorii albo podstawowym ustawieniu. Powiedz kilka słów o swojej roli w GetResponse.

‍

Hubert: Zawsze przedstawiam się jako osoba łącząca świat technologii ze światem biznesu. Bardzo często jest tak, że jak e-commerce chce wdrożyć marketing automation, to mamy stronę biznesową – marketing managera – który nie zawsze dogaduje się ze stroną techniczną, nawet wewnątrz własnej firmy. Staram się być pomostem: rozumiem model biznesowy, który stoi za marketerem, ale rozumiem też backend technologiczny.

Podpowiadam biznesowo, jakie automatyzacje i segmentację warto wdrożyć i jak to poukładać, ale patrzę też technicznie: jak się zintegrować, skąd zaciągnąć dane. Myślenie tylko kategoriami biznesowymi nie wystarczy – nie zbudujemy dobrej automatyzacji, jeśli nie będziemy mieć danych. A te dane zawsze wymagają odpowiedniej integracji.

Automatyzacją zajmuję się ponad 10 lat. Z branżą e-commerce i fashion zetknąłem się jeszcze wcześniej – prowadziłem swój e-commerce w branży fashion i od tego zaczęła się moja praca w marketing automation.

‍

GetResponse – narzędzie dla każdego czy fokus na e-commerce?

Tomek: GetResponse kojarzy się wielu osobom jako szwajcarski scyzoryk dla każdego marketera. Ale obserwując was, widać wyraźny skręt w kierunku e-commerce – konferencja GetCommerce, komunikacja marketingowa. Czy dobrze to odczytujemy?

‍

Hubert: Dobrze odczytujecie. Nazwałbym to raczej fokusem niż skrętem. Przez to, że GetResponse ma szeroki wachlarz funkcjonalności, przez lata mogliśmy dopasowywać go do bardzo różnych branż. Brakowało nam jednak konkretnego fokusu na klienta e-commercowego. To co robimy konsekwentnie od kilku lat – a szczególnie intensywnie przez ostatnie półtora roku – to przebudowa wewnętrzna tych funkcji, które już dla e-commerce mieliśmy, i usprawnienie ich w taki sposób, żeby e-commerce marketing manager był w stanie się w tym odnaleźć i wycisnąć jak najwięcej.

Rozwijamy się też równolegle w innych kierunkach – wypuściliśmy pakiet dla kreatorów, możliwość tworzenia kursów. Ale to inny typ klienta. W e-commerce mamy inne zestawy automatyzacji i inne wyzwania. Klientów e-commercowych mamy zresztą od dawna – to jeden z plusów i minusów bycia 26 lat na rynku.

‍

GetResponse vs Klaviyo – szczera rozmowa

Maciek: Jesteśmy na kanale stricte e-commercowym, reprezentujemy Shopify, które nierozłącznie kojarzy się z Klaviyo. Konkretne pytanie: czym GetResponse jest lepszy od Klaviyo i gdzie są wasze przewagi?

‍

Hubert: Nie lubię porównań feature do featurea z kilku względów. Przede wszystkim: w dniu, w którym nagrywamy podcast, a w dniu, w którym ktoś go słucha, może się bardzo dużo zmienić. Zarówno u nas, jak i u konkurencji, rozwój jest tak szybki, że takie zestawienia szybko tracą aktualność.

Moje doświadczenie pokazuje – i może to nie jest popularne – że strategia, którą się przyjmie przy wdrożeniu automatyzacji, będzie dużo ważniejsza niż sam system. Gdybym dziś zorganizował hackathon i dał dziesięciu najlepszym specjalistom marketing automation jedno narzędzie do wyboru, nie miałbym faworyta. Dzisiejszy świat technologiczny jest zbudowany tak, że mamy tyle funkcjonalności i możliwości łatwego dokładania klocków, że granica między tym co jest featurem systemu, a tym co jest zewnętrzną integracją – zaciera się.

Jeśli chodzi o konkretne przewagi GetResponse, wskazałbym dwie rzeczy. Pierwsza – i mówię o tym na samym końcu łańcucha wartości – to dostarczalność. Możemy mieć perfekcyjną segmentację, świetny email i trafioną ofertę, ale jeśli mail nie trafi do skrzynki, cała praca idzie w przestrzeń. Polskie skrzynki pocztowe są specyficzne. Tu każdy dostawca krajowy to potwierdzi – GetResponse działa na tej infrastrukturze od lat i ma know-how, którego zagraniczne narzędzia, nawet te największe, po prostu nie mają.

Druga przewaga to UI. Obsługujemy około 400 000 klientów – od jednoosobowych firm przez content creatorów po rozwiązania enterprise. Żeby to działało, platforma musi być prosta i przejrzysta. Bardzo mocno na to stawiamy i klienci nam to zwracają.

Ale zamknę to tą samą klamrą: strategia jest ważniejsza niż narzędzie. Dobieramy narzędzie do strategii, nie odwrotnie.

‍

Dostarczalność emaili – co naprawdę oznacza i jak ją sprawdzić

Tomek: Możemy rozwinąć temat dostarczalności? Co to znaczy zdrowy poziom i na co patrzeć?

‍

Hubert: Dostarczalność zależy od wielu czynników – nie tylko od systemu, z którego wysyłamy. Wyróżniłbym cztery najważniejsze: adres IP, domena wysyłkowa, treść maila i lista.

Zacznę od listy. Nie ma sensu trzymać kontaktu mailingowego w bazie, który od roku nie otworzył żadnego maila. Większość rekomendacji mówi o sześciu miesiącach jako granicy, ale ja trochę ten okres rozszerzam. Ktoś, kto kupuje tylko raz na rok – na święta – może nie mieć interakcji przez kilka miesięcy, ale to wciąż dobry klient. Jeśli jednak nie ma żadnych otwarć przez ponad rok, usunąłbym taki kontakt. Można go wcześniej wyeksportować, ale wysyłanie do niego obniża reputację całej domeny.

Jeśli chodzi o adresy IP – warto wiedzieć, czy wysyłamy ze współdzielonych, czy z dedykowanych. Współdzielone nie są złe – dla małych baz mogą działać świetnie, bo nowy nadawca buduje się na plecach innych z dobrą reputacją. Ale jak zaczynacie wysyłać kilkadziesiąt tysięcy maili miesięcznie, czas przejść na dedykowany IP i być odpowiedzialnym wyłącznie za swoje wysyłki.

Jak sprawdzić aktualny poziom dostarczalności? Narzędzie senderscore.org. Wyciągacie z nagłówka maila (najłatwiej z Gmaila) adres IP nadawcy, wklejacie go i sprawdzacie reputację. Jeśli wynik jest powyżej 90 – nie ma tragedii. Powyżej 95 – bardzo dobrze. Co niestety często obserwuję, to wyniki na poziomie 60–70. To jest tragedia, bo cała wasza praca – koszyki, automatyzacje, segmentacja – po prostu do klientów nie dociera.

‍

Strategia email marketingu – od czego zacząć

Maciek: Powiedziałeś, że strategia jest ważniejsza niż narzędzie. Jak się za nią zabrać i co powinna zawierać?

‍

Hubert: Mam na to prosty framework, który da się zmieścić na dwóch stronach.

Otwieramy Worda lub Excela i zaznaczamy cztery obszary.

Punkt pierwszy: dane. Zastanawiamy się, jakie dane chcemy przesyłać do narzędzia marketing automation i jakie chcemy z niego wyciągać. Ten punkt uzupełniamy w trakcie – jak już myślimy nad scenariuszami, często okazuje się, że brakuje nam konkretnej danej, na przykład z programu lojalnościowego.

Punkt drugi: pozyskiwanie kontaktów. Jak chcemy wykorzystywać marketing automation do zbierania leadów? Czy robimy popupy? Jakie? Gdzie? Jakie mamy inne źródła kontaktów? To będzie bezpośrednio wpływać na kolejne kroki automatyzacji.

Punkt trzeci – i według mnie najważniejszy: segmentacja klientów. Segmentacja transakcyjna, behawioralna, demograficzna, deklaratywna. Wypisujemy segmenty, które chcemy wyodrębnić: najlepsi klienci, klienci kupujący konkretną kategorię, klienci z określonego regionu i tak dalej.

Punkt czwarty: scenariusze automatyzacji. Wypisujemy co chcemy komunikować, kiedy i do kogo.

Jak mamy taki dokument – choćby hasłowo – to w momencie wdrożenia wiemy dokładnie co robimy, możemy ustalić KPI i timeline. I jeszcze jedna obserwacja: na rynku polskim rzadko klienci przychodzą z taką strategią gotową. Na rynku DACH – szczególnie w Niemczech – to standard. Niemcy mają często mniejszą wiedzę techniczną o marketing automation niż Polacy, ale przychodzą z gotową kartką. Efekty są lepsze.

‍

Zwroty w branży fashion – co może zrobić marketing automation

Maciek: Problem zwrotów to temat numer jeden w fashion. Jakie rozwiązania widziałeś, które realnie pomagają?

‍

Hubert: Byłbym daleki od stwierdzenia, że marketing automation radykalnie zmieni ten status quo. Ale są mechanizmy, które zbijają wskaźnik zwrotów o kilka punktów procentowych.

Pierwszy obszar to odpowiednie dopasowanie rozmiarów, zanim dojdzie do zakupu. Na stronach Shopify widzę widgety do wpisywania wzrostu, wagi, obwodu – i to jest dobry kierunek. Kluczowe jest jednak zapisywanie tych danych. Mając rozmiar klienta w profilu, możemy go wykorzystać w rekomendacjach, w treści maili, w porzuconym koszyku. To zmniejsza liczbę przypadkowych zamówień „na próbę".

Drugi obszar to edukacja klienta w trakcie ścieżki zakupowej. Marketing automation widzi cały cykl klienta – kiedy się rejestruje, kiedy przegląda, kiedy jest bliski zakupu. W scenariuszach porzuconego przeglądania czy porzuconego koszyka możemy wprost komunikować kwestię rozmiarowania – edukować klienta zanim kliknie „zamów".

Trzeci obszar to identyfikacja klientów nadużywających zwrotów. Można ich segmentować i wyłączać z pewnych typów komunikacji – na przykład z dostępu VIP czy early access – bez blokowania im zakupów.

Czwarty, ciekawy pomysł, który widziałem u jednego z klientów: program lojalnościowy nagradzający trafione zakupy. Jeśli ktoś zamówi i produkt zostaje – dostaje dodatkowe punkty. Zamiast walczyć z nawykami klientów, po prostu zastępujemy jeden nawyk innym.

‍

RFM – co to jest i dlaczego zmienia sposób patrzenia na bazę klientów

Maciek: Użyłeś słowa RFM. Zatrzymajmy się przy tym – to raport, który w naszym doświadczeniu jest odkryciem dla wielu klientów, choć brzmi podstawowo. Czym jest i jak go zastosować?

‍

Hubert: RFM to koncepcja analityczna – nie wymyśliło jej marketing automation, jest to klasyczna metoda segmentacji klientów.

Dzielimy bazę klientów w trzech wymiarach. R jak Recency – czas od ostatniego zakupu. F jak Frequency – częstotliwość zakupów. M jak Monetary – kwota wydanych pieniędzy.

W każdym z wymiarów definiujemy trzy przedziały, starając się, żeby w każdym było mniej więcej 33% klientów. Efektem jest możliwość skrzyżowania tych wymiarów i wyciągnięcia bardzo konkretnych grup.

Przykład: klientka, która kupuje często, wydaje dużo, ale nie dokonała zakupu od sześciu miesięcy. Zupełnie inna sytuacja niż klientka, która kupuje rzadko, wydaje mało i ostatnio była u nas dwa lata temu. Obie wymagają zupełnie innej komunikacji.

To co jest najważniejszą praktyczną implikacją RFM: klienci VIP – ci, którzy kupują często i wydają dużo – nie potrzebują rabatów. Trafiłem na badanie japońskich naukowców definiujące coś, co nazwali PPI – Potential Purchase Intention. Im wyższa intencja zakupu, tym mniej rabat działa. Kiedy wysyłamy kupon rabatowy do kogoś, kto i tak by kupił, jedyne co robimy to tracimy marżę. Tacy klienci potrzebują uznania, early access, informacji o stanie punktów lojalnościowych. Rabaty powinny trafiać do segmentów z niską aktywnością i niską intencją zakupu.

I jeszcze jedno ćwiczenie, które polecam: zasada Pareto. Wyciągnijcie topowe 20% klientów według RFM. W większości przypadków okażą się odpowiedzialni za 40–60% przychodu. Sama ta informacja powinna zmienić podejście do tego, jak o nich dbamy.

‍

Segmentacja krok po kroku – playbook dla fashion

Hubert: Jeśli miałbym zbudować playbook segmentacyjny dla marki fashion, zaczyna się zawsze od trzech typów danych.

Dane transakcyjne to fundament. Wiemy kto kupił, co, kiedy, w jakim rozmiarze, jakiej marki, w jakiej kategorii, za ile. Warto się zastanowić, które z tych wymiarów są dla nas kluczowe. Jeśli sprzedajemy buty do biegania, różnica między butem do biegania w terenie a butem do krótkich dystansów jest fundamentalna dla dalszych rekomendacji.

Dane behawioralne zbiera za nas system. Kto otwiera maile, kto klika, z jakich źródeł przychodzi na stronę, jak często. To ważny wymiar – klient przychodzący z reklamy a klient przychodzący directowo to inny profil.

Dane deklaratywne – i tu fashion ma największe pole do popisu. Rozmiar buta to jedna z najcenniejszych danych w tej branży. Jeśli robię wyprzedaż i mam w bazie rozmiar 42, to nie wyślę maila o butach w rozmiarze 39. W danych deklaratywnych zastanawiamy się: co chcę wiedzieć o kliencie? Czy to rozmiar? Ulubiona marka? Uprawiany sport, jeśli sprzedajemy odzież sportową? Preferencje stylistyczne? Identyfikujemy te zmienne, a dopiero potem szukamy sposobów ich zbierania – popupy, kliknięcia w mailu, formularze po zakupie.

Na podstawie tych danych budujemy segmentację. W wymiarze transakcyjnym dzielimy klientów na trzy grupy według wydatków – mało, średnio, dużo – i osobno według liczby zakupów. Ktoś, kto wydał 1000 zł w jednym zakupie, to kompletnie inny klient niż ten, który wydał 1000 zł w pięciu zakupach. Ich średni koszyk różni się pięciokrotnie, a potrzeby komunikacyjne – diametralnie.

‍

Personalizacja emaili – co naprawdę działa

Maciek: Personalizacja często sprowadza się do imienia w mailu. Czy jesteśmy w stanie zrobić coś więcej?

‍

Hubert: Uśmiecham się, jak słyszę o imieniu. Mam wrażenie, że czujemy się już trochę za dobry na tę personalizację, ale kto dziś nie robi żadnej – zacznij od imienia. To nadal działa.

Natomiast prawdziwa personalizacja to dwa obszary.

Pierwszy to komunikacja powiązana z segmentacją. Wiemy, że klient jest VIP – dajemy mu złoty nagłówek, piszemy inaczej, nie pokazujemy mu rabatu. Wiemy, że ma 384 punkty lojalnościowe – informujemy go o tym. Wiemy, że nie jest w programie lojalnościowym – ukrywamy tę sekcję i pokazujemy co innego. To jest budowanie z klocków: co komu pokazujemy i dlaczego.

Drugi obszar to rekomendacje produktowe – i tu jest największy ROI. Statystyki niezależnie od platformy mówią o około 10% wzroście konwersji przy dobrze wdrożonych rekomendacjach. Im większy katalog produktów, tym bardziej potrzebujemy rekomendacji. Przykład ekstremalny: Zalando ma tyle SKU, że bez personalizacji można się tam zgubić.

Rekomendacje działają na danych: co klienci przeglądali, co kupowali razem, co oglądali razem. I nie tylko klienci zalogowani – anonimowi użytkownicy też budują silnik rekomendacji swoją aktywnością. System wyciąga produkty współoglądane i współkupowane bez naszej ingerencji.

Efekt końcowy: jeśli mamy 100 000 kontaktów, powinniśmy wysyłać 100 000 różnych maili. Nie 100 000 osobnych kampanii – ale jeden mail, w którym każdy znajdzie swój zestaw produktów. Jak zwiększymy CTR o 2–3 punkty procentowe, przy tym samym współczynniku konwersji na stronie generujemy radykalnie więcej przychodu z jednej kampanii.

‍

Atrybucja – uczciwa odpowiedź

Maciek: Jak GetResponse radzi sobie z atrybucją przychodów? Jak wiedzieć, co naprawdę wygenerował email marketing?

Hubert: Podchodzimy do tego w sposób prosty: dajemy okienko atrybucji, które każdy sam może zdefiniować. Ale uczciwie – nie podejmowałbym decyzji biznesowych patrząc wyłącznie przez pryzmat last-click w narzędziu marketing automation. Email marketing jest zazwyczaj jednym z ostatnich kroków w ścieżce klienta, nie pierwszym. Gdybyśmy przypisywali sobie całą konwersję, zawyżalibyśmy wyniki.

Moją rekomendacją jest mierzenie atrybucji w Analytics, z UTMami na wszystkich kampaniach. Patrzymy na to, jaki był czas od pierwszej interakcji do zakupu i na tej podstawie budujemy okienko atrybucji.

Problem jest w tym, że dobry model atrybucji dla marketing automation, który pasuje wszystkim, dziś nie istnieje. Jeden z dobrych przykładów to biuro podróży, gdzie między pierwszą interakcją a zakupem wycieczki za kilka tysięcy złotych mija średnio 40 różnych touchpointów. Jak tu rozkładać wagę?

Na koniec dnia możemy się zgodzić z jednym: email to najbardziej bezpośredni kanał, który mamy. I w przeciwieństwie do płatnych kanałów – to nasze, nikt nam tego nie zabierze. Facebook może zmienić zasady gry. Reklamy zdrożeją. Baza emailowa zostaje.

‍

Pięć automatyzacji, które każda marka fashion powinna mieć

Hubert: Jeśli ktoś ma teraz kartkę i długopis, proszę zapisać.

Po pierwsze: porzucony koszyk. To oczywiste.

Po drugie: porzucone przeglądanie. I tu zaskoczenie: dobrze ustawiony scenariusz porzuconego przeglądania generuje więcej przychodu niż porzucony koszyk. Nie dlatego, że ma lepsze wskaźniki – ma gorsze. Ale ma dużo większą skalę. Porzuconych przeglądań jest wielokrotnie więcej niż koszyków, a i tak docieramy tylko do subskrybentów. Ta ilość przy nawet niższych wskaźnikach konwersji daje więcej na koniec miesiąca.

Po trzecie: kampanie rocznicowe i urodzinowe. Nie każdy zbiera datę urodzin – prostym zastąpieniem jest data dołączenia do bazy. Wyślij mail z okazji rocznicy zapisu. Konwertuje zaskakująco dobrze.

Po czwarte: kampanie reaktywacyjne. Klientów w letargu wyciągamy stopniową komunikacją, a w trzecim mailu możemy napisać wprost: jeśli nie zareagujesz, zostaniesz usunięty. Nikt nie lubi być usunięty – to bardzo skutecznie przywraca. Tych, którzy nie reagują, zwalniamy – bo to nasza dostarczalność.

Po piąte: rekomendacje produktowe. Paco Lorente osiągnął 10% konwersji z rekomendacji, generując równowartość około 200 000 zł przychodu. Amazon twierdził, że 35% jego sprzedaży przechodzi przez rekomendacje.

‍

AI w GetResponse – co już działa, a co jest w drodze

Maciek: Jak GetResponse adoptuje AI w swoim produkcie?

‍

Hubert: Rekomendacje produktowe działają w oparciu o AI od dawna. Jako jedni z pierwszych wprowadziliśmy też funkcjonalność tworzenia kontentu mailowego, landingowego i pushowego z pomocą LLM – bezpośrednio w narzędziu, bez wychodzenia na zewnątrz.

Nowością, którą testujemy dla części klientów, są insighty AI. Narzędzie ma dużo danych o aktywnościach i wysyłkach, ale koncentrujemy się na danych niepersoanlnych. AI analizuje tematy maili i rekomenduje lepsze, porównuje efektywność różnych treści i godzin wysyłki, sugeruje segmenty. To taki niezależny obserwator, który patrzy na konto bez naszych przyzwyczajeń i widzi rzeczy, które my możemy przeoczać.

Czy marketing automation może być kiedyś autonomiczny – agent AI, który sam tworzy segmenty, pisze maile, wysyła, analizuje i koryguje? Myślę, że tak. Ale nie dziś i nie jutro. Warunkiem jest to, żeby dane w systemie były odpowiednio ustrukturyzowane i opisane. Dziś, jak zaglądam do losowego konta, lista tagów to Enigma – AI tego nie rozpozna. Jak dane będą czyste i opisane, nie widzę przeszkody technicznej.

Elon Musk powiedział niedawno u Joe Rogana, że pozostaną tylko zawody poruszające atomy. Ja się pod tym częściowo podpisuję, ale – wolę być tym, który mówi, że internet się przyjmie, niż tym, który twierdził, że nie.

‍

Trzy rady na zakończenie

Hubert: Trzy rzeczy, które zostawiam słuchaczom.

‍

Pierwsza: segmentacja. Bez niej ciężko pójść dalej. Nie tylko w automatyzacji – w każdym newsletterze, który wysyłacie, segmentacja może tylko pomóc. To fundament całego domu.

‍

Druga: dostarczalność. Zróbcie to ćwiczenie: senderscore.org, adres IP z nagłówka maila, sprawdźcie wynik. Jeśli jest poniżej 80 – macie problem, który żadna automatyzacja nie naprawi.

‍

Trzecia: eksperymentujcie z integracjami. Nigdy wcześniej nie było tak łatwo łączyć narzędzi. Przykład, który ostatnio realizowałem z klientem: system marketing automation wysyła zapytanie, generowany jest spersonalizowany obrazek z imieniem klienta, wpada do maila i jest wysyłany. Dla 1000 klientów – 1000 różnych obrazków. To jest osiągalne dziś, bez działu IT. Marketing automation powinien być hubem całej komunikacji automatycznej – wykorzystajcie to, żeby wychodzić poza standardowy schemat.

‍

Maciek: I od siebie dodam to, co Hubert zaznaczył na początku: zacznijcie od strategii. Najpierw naszkicujcie, co chcecie osiągnąć. Reszta jest wykonaniem.

‍