Cum a ajuns MoEngage unicorn și ce pot învăța firmele din România

Cum arată, în cifre, un unicorn al engagement‑ului digital

MoEngage a trecut în noiembrie 2025 de pragul de 1 miliard de dolari evaluare, după o rundă serie F de 260 mil. dolari. Compania are circa 879 de angajați, peste 1.200 de clienți în e‑commerce, retail, fintech, telecom și media și este prezentă în peste 60 de țări.

De ce ar interesa asta un CEO sau un director de marketing din România? Pentru că MoEngage nu vinde gadgeturi exotice, ci software B2B: o platformă de customer engagement și marketing automation bazată pe date, exact zona în care multe companii locale încă lucrează „la sentiment” sau în Excel.

Realitatea? Succesul MoEngage arată cât de mult se schimbă felul în care companiile atrag, convertesc și păstrează clienți cu ajutorul AI, automatizării și al produselor SaaS. Iar companiile IT din România au deja know‑how să construiască produse similare pentru piața globală sau să le implementeze inteligent la clienți locali.

În articolul ăsta mergem pe concret: cum a crescut MoEngage, ce face de fapt tehnologia lor și, mai ales, cum pot folosi firmele românești AI și SaaS pentru a copia modelul – adaptat la piața locală.

---

1. Povestea MoEngage: de la analytics de nișă la unicorn global

MoEngage pornește în 2014, fondat de Raviteja Dodda, Yashwanth Kumar și Narasimha Reddy, cu o idee simplă, dar bine ancorată în realitate: companiile nu știu să‑și citească și să‑și activeze datele despre clienți.

Ei încep cu o platformă de customer analytics și engagement pentru piețe emergente. Practic, un fel de „centrul de comandă” pentru aplicații mobile și site‑uri, care urmărește comportamentul utilizatorilor și permite trimiterea de mesaje personalizate: push notifications, email, SMS, WhatsApp, mesaje in‑app.

În doar câțiva ani, produsul evoluează într‑o platformă completă de marketing automation bazată pe date, cu un model clar:

• SaaS B2B – abonamente lunare/anuale
• funcționalități de segmentare avansată a utilizatorilor
• orchestrare omnichannel (push, email, SMS, WhatsApp, in‑app)
• optimizare cu machine learning (momentul optim de trimitere, conținut recomandat)

Seriile de finanțare arată interesul uriaș pentru zona asta:

• 2015: peste 4,2 mil. dolari
• 2018 (Seria B): 9 mil. dolari
• 2020: 25 mil. dolari
• 2021: 32,5 mil. dolari
• 2022 (Seria E): 77 mil. dolari
• 2025 (Seria F): 260 mil. dolari → evaluare 1 mld. dolari

Creșterea nu vine doar din „marketing mai bun”, ci dintr‑un lucru foarte concret: MoEngage ajută clienții să câștige mai mulți bani din același trafic și din aceeași bază de date, prin retenție mai bună și conversii mai mari.

Aici apare primul mesaj relevant pentru România: unicornul ăsta nu e construit pe o idee abstractă, ci pe măsurarea și automatizarea corectă a interacțiunilor cu clienții. Exact ce lipsește de cele mai multe ori în companiile locale.

---

2. Ce face, tehnic, o platformă ca MoEngage – și unde intră AI

La nivel tehnic, MoEngage este o platformă de customer engagement AI‑driven. În termeni mai puțin de prezentare:

Colectează date despre utilizatori, le combină într‑un profil unificat și folosește algoritmi pentru a decide ce mesaj, când, prin ce canal să trimită fiecărui client.

Componentele cheie ale unei astfel de soluții

1. Customer Data Platform (CDP) / profil unificat de client

   • colectează evenimente din site, aplicație, CRM, POS, call center
   • creează un profil unic pe utilizator (nu 5 în CRM, 3 în newsletter și 2 în magazinul online)

2. Segmente dinamice de public
   Exemple:

   • clienți care au adăugat în coș, dar nu au plătit în ultimele 24h
   • utilizatori activi în ultimele 7 zile, cu 3+ comenzi lifetime
   • clienți cu mare risc de churn (nu au mai interacționat cu brandul de 30 de zile)

3. Orchestrare omnichannel
   Sistemul decide automat:

   • pe cine notifici prin push vs. email vs. SMS vs. WhatsApp
   • când trimiți (în funcție de obiceiurile fiecărui utilizator)
   • ce mesaj exact primește fiecare (nu un singur mesaj generic)

4. AI și machine learning în spate
   Aici se face diferența:

   • predicție churn: cine e pe cale să renunțe
   • recomandări de produse / conținut
   • „send time optimization” – ora la care un anumit utilizator chiar deschide mesajul
   • A/B testing automat, cu alocare dinamică a traficului către varianta câștigătoare

Fix genul ăsta de abordare stă în centrul campaniei „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”: nu AI de dragul AI, ci AI pus la treabă în procese concrete de marketing și vânzări.

---

3. Lecții directe pentru companiile din România

Majoritatea companiilor românești – chiar și corporații – sunt undeva între newsletter generic și „mai dăm un SMS la ofertă”. Pe scurt, bani lăsați pe masă.

Uite trei lecții clare din povestea MoEngage, adaptate la contextul local.

3.1. Datele sunt infrastructură, nu un „nice to have”

MoEngage n‑ar fi existat fără o disciplină clară de colectare și structurare a datelor.

Ce poți face la nivel de companie românească:

• unifici datele din: magazin online, aplicație, CRM, sistem de facturare, call center
• definești clar evenimentele (add to cart, checkout start, abonare newsletter, click notificare push)
• implementezi o CDP sau un data layer pe care apoi să rulezi AI și automatizări

Firmele IT din România pot construi această infrastructură ca serviciu:

• integrare date
• migrare către o platformă SaaS de engagement
• customizare funnel‑uri și rapoarte

3.2. Personalizarea nu e „numele în subject”, ci logică de business

Personalizarea reală arată așa:

• client nou, venit din campanie de Black Friday → serie de onboarding cu recomandări în funcție de prima categorie vizitată
• client vechi, cu perioade clare de recurență → remindere calculate cu AI cu puțin înainte de „momentul probabil de cumpărare”
• utilizator inactiv de 45 de zile → campanie de reactivare doar cu produsele/serviciile consumate anterior

Asta înseamnă customer journeys și scenarii automatizate, nu „newsletter săptămânal pentru toți”. Exact aici strălucesc platforme ca MoEngage, Braze, Iterable sau soluții dezvoltate custom de companii IT românești.

3.3. AI trebuie să atace direct KPI‑uri de business

MoEngage a convins investitorii și clienții pentru că lovește direct în:

• rata de conversie
• rata de retenție
• valoarea medie a coșului / a contractului
• costul de achiziție pe client (CAC)

Pentru o companie românească, proiectele de AI în marketing ar trebui formulate așa:

• „Vrem să creștem retenția clienților activi cu 10% în 6 luni prin campanii automatizate omnichannel”
• „Vrem să scădem abandonul de coș cu 20% prin secvențe personalizate și A/B testing automat”

Nu „vrem să implementăm AI”, ci „vrem să îmbunătățim X KPI și folosim AI ca metodă”.

---

4. Cum pot companiile IT românești să creeze „următorul MoEngage”

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” e plină deja de exemple de firme locale care construiesc soluții inteligente pentru testare automatizată, DevOps sau fintech. Customer engagement e încă un teren cu mult loc liber.

4.1. Două direcții clare de business

1. Să construiești un produs SaaS de engagement / marketing automation nișat

   • pentru retail alimentar și FMCG
   • pentru banking și IFN‑uri
   • pentru asigurări sau sănătate privată
   • pentru marketplace‑uri locale

2. Să devii integrator / consultanță pe platforme existente

   • implementare MoEngage, Braze, Klaviyo, Salesforce Marketing Cloud
   • definire funnel‑uri, scenarii, segmentare
   • dezvoltare de conectori cu sisteme locale (ERP, CRM, case de marcat, soft de gestiune)

Ambele modele au tracțiune reală în Europa Centrală și de Est. Iar companiile românești au avantajul costurilor competitive și al unei comunități tehnice foarte bune pe data engineering și dezvoltare software.

4.2. Tehnologii și skill‑uri necesare

Ca să construiești un „MoEngage românesc”, ai nevoie de:

• Data engineering: evenimente, stream processing, baze de date scalabile
• Machine learning aplicat: predicție churn, recomandări, scoring clienți
• Arhitectură SaaS: multi‑tenant, securitate, scalare
• UX pentru marketeri: interfețe simple, „drag & drop” pentru campanii, rapoarte clare

La asta se adaugă ceva ce multe start‑up‑uri subestimează: cunoaștere de business în industriile vizate. MoEngage n‑a crescut doar cu ingineri buni, ci și cu oameni care înțeleg pe de rost KPI‑urile unui e‑commerce sau ale unui fintech.

---

5. Pași concreți pentru o companie din România care vrea să acționeze acum

Dacă te uiți la MoEngage și te întrebi „ok, dar eu ce fac luni dimineață?”, iată o listă scurtă, fără teorii.

Pentru companii non‑IT (retail, e‑commerce, banking, telecom, servicii)

1. Audit rapid al datelor de client

   • ce surse ai (site, app, CRM, POS)?
   • unde se „rupt” traseul datelor?
   • cine deține responsabilitatea pentru datele de client?

2. Definirea clară a 3–5 KPI de urmărit
   Exemple: rata de retenție, abandon coș, CLV, număr de comenzi per client pe an.

3. Pilot de 3–6 luni cu o soluție AI de engagement

   • alegi o platformă (SaaS global sau produs local)
   • testezi 2–3 „journeys” clare: onboarding, reactivare, upsell
   • măsori comparativ vs. ceea ce aveai înainte

4. Construirea unui mic „growth squad” intern

   • 1 marketer, 1 data / analytics, 1 reprezentant din IT
   • responsabil doar de optimizarea continuă a traseelor de client

Pentru companii IT / agenții digitale

1. Alege o nișă și specializează‑te
   E mai ușor să fii „agenția de engagement AI pentru e‑commerce fashion” decât „facem de toate pentru toți”.

2. Investește în competențe AI aplicate
   Nu AI generic, ci:

   • modele de recomandare produse
   • scoring de lead‑uri
   • predicție churn

3. Construiește IP propriu
   Chiar dacă pornești de la integrarea unor platforme existente, creează:

   • template‑uri de funnel
   • modele ML antrenate pe industrii specifice
   • dashboard‑uri standardizate

4. Gândește de la început global
   MoEngage s‑a născut cu mindset global. Și un produs românesc de engagement poate fi vândut în CEE, DACH, Orientul Mijlociu, nu doar local.

---

De ce contează acum, în decembrie 2025

Final de an înseamnă tradițional bugete, forecasturi și liste de „proiecte strategice” pentru 2026. În același timp, vedem:

• presiune pe marje, costuri în creștere
• competiție mai agresivă în e‑commerce, banking digital, telecom
• clienți tot mai distrași și mai puțin loiali

În contextul ăsta, a investi în AI pentru engagement și marketing automation nu mai e moft, e una dintre puținele modalități de a crește fără să mărești masiv bugetul de media.

MoEngage e doar un exemplu, dar mesajul e clar: produsele SaaS de engagement construite pe date și AI pot deveni afaceri de sute de milioane. Iar pentru companiile românești, sunt două oportunități la fel de valoroase:

• să construiască astfel de produse, ca parte din valul „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”
• să implementeze inteligent aceste soluții în propriul business și să scoată mai mult profit din fiecare client

Întrebarea reală pentru 2026 nu este „dacă” vei folosi AI în relația cu clienții, ci cât de repede poți trece de la experimente izolate la un sistem coerent, măsurabil, care generează rezultate de business.

Restul e doar întârziere.