Что даёт AI email-маркетингу?
Искусственный интеллект способен анализировать огромные массивы данных, выявлять закономерности в поведении пользователей и предсказывать, что сработает лучше. Это позволяет не просто автоматизировать процесс, но и максимально адаптировать его под конкретного подписчика. Применение AI в email-рассылке решает сразу несколько задач:
- Повышает релевантность контента;
- Увеличивает открываемость и кликабельность писем;
- Сокращает время подготовки кампаний;
- Оптимизирует время отправки;
- Улучшает сегментацию базы;
- Снижает отписки и попадания в спам.
Рассмотрим подробнее, как именно работают эти механизмы и какие возможности даёт AI в рамках email-стратегий.
1. Персонализация писем на новом уровне
Ручная персонализация ограничена именем получателя и, возможно, упоминанием предыдущей покупки. AI выводит это на другой уровень — он способен учитывать поведенческие паттерны, историю взаимодействий и интересы пользователя в реальном времени. Например:
- Рекомендации продуктов или услуг на основе предыдущих покупок или просмотров;
- Адаптация тональности текста под конкретного клиента (например, более формальная или, наоборот, дружелюбная подача);
- Динамический контент — автоматическая подстановка баннеров, блоков или заголовков в зависимости от предпочтений пользователя;
- Использование нейросетей для создания уникальных текстов на основе истории взаимодействий.
Персонализированное письмо, сформированное AI, может выглядеть как индивидуально написанное, хотя подготовка занимает считанные секунды.
2. Автоматизация сценариев и триггеров
Искусственный интеллект отлично справляется с созданием автоматических цепочек писем — welcome-серий, реактивационных кампаний, напоминаний о брошенной корзине и др. Но его возможности выходят за рамки классических триггеров. AI может сам анализировать поведение подписчика и формировать новые точки касания, даже если пользователь ведёт себя не по шаблону.
К примеру, AI замечает, что человек регулярно открывает письма о скидках по пятницам, но игнорирует остальные. В ответ система может сконцентрироваться на рассылке именно в этот день недели, с акцентом на выгодные предложения. Такие «умные» сценарии ведут к росту конверсии без лишнего давления на пользователя.
3. Оптимизация времени отправки
Один и тот же email, отправленный в разное время, может дать абсолютно разную эффективность. AI способен анализировать, когда конкретный пользователь чаще всего открывает письма, и подстраиваться под этот ритм. Эта технология называется Send Time Optimization.
В результате один и тот же выпуск рассылки отправляется тысячам пользователей, но в разное время — для кого-то в 8 утра, для кого-то вечером. Такой подход значительно повышает open rate и минимизирует риск попадания в спам.
4. Улучшенная сегментация базы
AI помогает создавать сегменты не на основе общих признаков (возраст, город, пол), а по поведенческим и психографическим критериям. Это могут быть:
- Частота и время взаимодействия с письмами;
- Тематика интересов (на основе кликов по ссылкам);
- Склонность к покупке (на основе поведения на сайте и в рассылке);
- Уровень вовлечённости (на основе реакций, переходов, ответов).
С такими сегментами можно запускать высокоточные email-кампании, где каждый блок контента и предложение учитывает реальные интересы и потребности подписчиков.
