MoEngage arată cum AI-ul aplicat în marketing și retenție poate transforma un SaaS într-un unicorn. Vezi ce pot copia, concret, companiile din România.
De ce contează povestea MoEngage pentru companiile din România
Majoritatea companiilor se concentrează obsesiv pe atragerea de clienți noi, dar ignoră ceva mult mai profitabil: retenția și activarea clienților existenți. Studiile globale arată că o creștere de 5% a retenției poate aduce chiar și peste 25% creștere de profit. Iar aici intră în scenă AI și platformele de tip customer engagement.
MoEngage, un start-up lansat în 2014 și evaluat în 11.2025 la 1 miliard de dolari, este un exemplu clar: folosind date și inteligență artificială pentru a înțelege comportamentul utilizatorilor și a automatiza marketingul, a reușit să strângă peste 437 mil. dolari finanțare și să lucreze cu peste 1.200 de clienți la nivel global.
Pentru seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, MoEngage e un caz de manual. Nu pentru că vrem să copiem un unicorn din San Francisco, ci pentru că logica din spatele creșterii lor poate fi aplicată de orice companie românească care vinde online – de la e-commerce și fintech până la telecom și media.
În rândurile de mai jos, folosesc povestea MoEngage ca studiu de caz și extrag idei concrete despre cum poți folosi AI în marketing, retenție și automatizare, chiar dacă ești la început de drum cu digitalizarea.
Ce este MoEngage, pe scurt, și de ce a ajuns unicorn
MoEngage este o platformă SaaS B2B de customer engagement și marketing automation bazată pe date. Practic, ajută companiile să:
- analizeze comportamentul utilizatorilor;
- segmenteze audiența în timp real;
- trimită mesaje personalizate pe canale multiple: push notifications, email, SMS, WhatsApp, in-app etc.;
- măsoare ce funcționează și să optimizeze automat campaniile.
Compania a fost fondată în 2014 de Raviteja Dodda, Yashwanth Kumar și Narasimha Reddy. La început a vizat piețele emergente, apoi a crescut spre branduri globale. Până în 2025, a atins:
- 879+ angajați;
- 1.200+ clienți în e-commerce, retail, fintech, telecom, media;
- prezență în peste 60 de țări.
Traiectoria finanțărilor spune tot despre potențialul modelului lor:
- 2015 – ~4,2 mil. dolari;
- 2018 – 9 mil. dolari (Serie B);
- 2020 – 25 mil. dolari;
- 2021 – 32,5 mil. dolari;
- 2022 – 77 mil. dolari (Serie E);
- 11.2025 – 260 mil. dolari (Serie F) și evaluare de 1 miliard de dolari.
De ce au pus investitorii atâția bani? Pentru că MoEngage atinge un punct sensibil pentru orice business digital: nu doar atrage clienți, ci îi ține activi și profitabili, folosind AI și automatizare. Exact zona în care multe companii românești încă se bazează pe campanii manuale, nepersonalizate.
Cum folosește MoEngage AI în marketing și retenție
Modelul MoEngage se bazează pe un principiu simplu:
„Cu cât înțelegi mai bine fiecare utilizator, cu atât poți comunica mai relevant și mai la timp. AI-ul face asta la scară mare.”
1. Analiză de comportament în timp real
Platforma urmărește fiecare interacțiune: ce pagini vizitează un utilizator, ce produse vede, ce pune în coș, ce abandonează, câte emailuri deschide. AI-ul ajută la:
- identificarea pattern-urilor (de ex. „utilizatori care cumpără frecvent între orele 19:00–22:00”);
- detectarea riscului de churn (clienți care nu au mai interacționat de X zile);
- înțelegerea „drumului către conversie” – ce pași duc de la vizită la cumpărare.
2. Segmentare inteligentă
În loc de segmente brute („toți cei din București”), MoEngage creează segmente dinamice pe baza comportamentului, cum ar fi:
- „utilizatori care au cumpărat o dată, dar nu au revenit de 60 de zile”;
- „clienți de valoare mare care reacționează la reduceri”;
- „utilizatori noi care au vizitat de 3 ori aceeași categorie fără să cumpere”.
AI-ul poate ajusta segmentele în timp real, fără ca echipa de marketing să stea zilnic în Excel-uri.
3. Automatizarea campaniilor multi-canal
MoEngage nu trimite doar un newsletter general. Creează fluxuri automate (customer journeys):
- cine a abandonat coșul primește un email cu produsele lăsate acolo;
- dacă nu reacționează la email, primește un SMS sau un mesaj WhatsApp;
- dacă nici atunci nu reacționează, poate primi o ofertă specială sau o recomandare de produse alternative.
Totul este orchestrat de AI: ce canal să folosească, când să trimită, ce mesaj să testeze.
4. Testare și optimizare continuă
În loc să rulezi o campanie, să o verifici la final și să spui „a mers bine / nu a mers bine”, AI-ul din spate:
- testează simultan variante de subiect, imagine, text, call-to-action;
- oprește automat variantele slabe și scalează variantele câștigătoare;
- învață din fiecare campanie pentru următoarea.
Rezultatul este un sistem care devine mai bun cu fiecare campanie, nu doar mai obosit, cum se întâmplă adesea cu echipele de marketing suprasolicitate.
Ce pot învăța companiile românești din cazul MoEngage
MoEngage nu este doar „încă un unicorn tech”, ci un manual de strategie AI aplicată în marketing. Iată câteva lecții directe pentru piața din România.
1. Retenția e mai ieftină decât achiziția
În 2025, costurile de ads au crescut și în România, iar concurența în e-commerce, banking digital, asigurări și telecom e dură. A plăti din ce în ce mai mult pe fiecare click nou nu mai are sens dacă:
- nu știi câți dintre noii clienți revin;
- nu îți optimizezi comunicarea după prima cumpărare;
- nu ai scenarii clare pentru reactivare.
MoEngage a crescut mizând pe customer lifetime value (CLV), nu doar pe „câți useri am în aplicație”. Orice companie românească poate începe cu 3 indicatori simpli:
- rata de retenție la 30 de zile;
- numărul mediu de comenzi pe client pe an;
- valoarea medie a coșului pentru clienți noi vs. recurenți.
2. Datele nu mai sunt „nice to have”, sunt combustibilul businessului
Multe firme locale au date împrăștiate: CRM, e-commerce, sistem de facturare, tool de email, social media. Nimeni nu vede imaginea completă a clientului.
Ce a făcut MoEngage:
- a pornit ca platformă de customer analytics;
- a construit un „view” unificat al clientului;
- a pus deasupra un motor de automatizare și AI.
Pentru o companie românească, pașii realiști sunt:
- să aduni într-un singur loc datele de bază despre clienți (ID client, istoric comenzi, canale de achiziție);
- să definești 3–5 segmente importante (ex.: clienți noi, clienți inactivi, clienți de top);
- să pornești câteva scenarii automate simplu de implementat.
Nu ai nevoie de un unicorn propriu ca să faci asta. Ai nevoie de claritate și de un minim de tehnologie.
3. AI-ul în marketing nu înseamnă doar „texte generate”
În România, multe discuții despre AI în marketing se opresc la „să folosim AI pentru a scrie emailuri sau postări mai repede”. Asta e doar vârful iceberg-ului.
Cazul MoEngage arată că adevărata valoare e în:
- predicție: cine e pe cale să plece, cine are șanse mari să cumpere;
- personalizare: ce mesaj, ce produs, pe ce canal funcționează pentru fiecare tip de client;
- automate decisions: sistemul decide singur următorul pas, în loc să aștepte decizii manuale.
Aici au deja un avantaj companiile IT românești care construiesc produse SaaS: pot integra aceste idei direct în produse și să iasă la export cu ele.
Cum poate aplica o companie românească ideile MoEngage (fără buget de unicorn)
Realitatea? E mult mai simplu decât pare. Nu trebuie să copiezi tot ce face MoEngage. Trebuie să îți alegi 2–3 zone în care AI-ul și automatizarea pot aduce bani vizibili în 3–6 luni.
Pasul 1: Clarifică ce înseamnă „engagement” pentru businessul tău
Pentru un retailer online din România poate fi:
- număr de comenzi pe client pe an;
- deschiderea și click-ul în campaniile de email;
- folosirea aplicației mobile de cel puțin X ori pe lună.
Scrie aceste definiții. Fără ele, orice proiect de AI rămâne doar experiment.
Pasul 2: Începe cu trei scenarii automate simple
-
Abandon de coș
- un email sau mesaj WhatsApp trimis în maxim 1–2 ore;
- apoi, dacă nu există reacție, un reminder după 24 de ore;
- eventual, un mic stimulent (voucher, transport gratuit) pentru clienții valoroși.
-
Reactivare clienți inactivi
- identifică utilizatorii care nu au mai cumpărat de 60–90 de zile;
- trimite o campanie personalizată cu recomandări bazate pe istoricul lor;
- testează două–trei tipuri de mesaj și lasă AI-ul sau sistemul de marketing automation să aleagă câștigătorul.
- Welcome flow pentru clienți noi
- după înregistrare: mesaj de bun venit cu explicații clare despre beneficii;
- în 2–3 zile: recomandări personalizate sau ghid de „cum folosești cel mai bine produsele/serviciile noastre”;
- în 7–10 zile: cerere de feedback sau review.
Aceste scenarii pot fi implementate cu diverse platforme existente pe piață, inclusiv soluții care au deja elemente de AI integrate.
Pasul 3: Folosește AI acolo unde simți blocajul uman
Din experiență, în companiile românești blocajele apar în trei locuri:
- analiza datelor (nu are nimeni timp să „sape” în rapoarte);
- segmentare (se rămâne la segmente vagi – „femei 25–45”, „bărbați 30–50”);
- testare A/B (se fac puține teste și se trag concluzii rapide).
Aici AI-ul chiar își face banii:
- te ajută să identifice tipare pe care nu le vezi în Excel;
- creează segmente dinamice pe bază de comportament;
- rulează zeci de variante de mesaje în paralel și optimizează automat.
Unde se leagă totul cu „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”
Ecosistemul tech românesc din 2025 e într-un moment interesant: fonduri de investiții active, start-up-uri care ridică runde solide, companii de software care vând global. Povestea MoEngage arată unde este ștacheta pentru produsele SaaS care folosesc AI.
Pentru jucătorii IT locali, direcțiile clare sunt:
- construirea de platforme de marketing automation cu specific local (ex.: integrare mai bună cu sistemele de plăți, curieri, marketplace-uri locale);
- servicii de implementare AI în marketing pentru retaileri, bănci, asiguratori, telecom;
- produse de tip „AI-as-a-service” care oferă modele de predicție a churn-ului, recomandări de produse, scoring de clienți.
Iar pentru companiile non-IT din România, mesajul e direct:
„Nu trebuie să fii unicorn ca să folosești AI, dar dacă nu îl folosești, vei concura cu cei care o fac deja.”
Dacă te gândești la un plan pentru 2026, zona de customer engagement cu AI merită să fie sus pe listă. Începi mic, măsori clar și extinzi ce funcționează.
Ce poți face concret în următoarele 30 de zile
Pentru ca acest articol să nu rămână doar teorie, iată un mini-plan pragmatic:
- Strânge echipa (marketing + IT + vânzări) pentru o ședință de 60 de minute și răspunde la două întrebări:
- cum arată clientul nostru ideal?
- ce înseamnă „client activ” la noi?
- Alege un singur KPI de engagement pe care vrei să-l îmbunătățești în Q1 2026 (de ex. rata de retenție la 30 de zile).
- Mapează datele pe care le ai acum despre clienți și unde sunt stocate.
- Selectează un tool (sau extinde ce folosești deja) care îți permite:
- scenarii automate de bază;
- o minimă personalizare;
- integrare cu canalele principale (email, SMS, WhatsApp, push).
- Lansează cel puțin un flux automat (abandon coș sau reactivare clienți inactivi) și urmărește cifrele timp de 30 de zile.
Dacă după o lună ai mai multă claritate despre cine cumpără, de ce și cum poți reactiva clienții pierduți, ești deja cu câțiva pași mai aproape de modul de gândire care a făcut din MoEngage un unicorn.
În următoarele articole din seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” vom intra și mai mult în culise: cum folosesc companiile IT locale AI în produsele lor SaaS și ce modele de business funcționează deja pe piața globală.
Până atunci, întrebarea utilă pentru orice manager sau fondator rămâne simplă: unde, concret, îți poate aduce AI mai multă valoare – la atragerea sau la păstrarea clienților?