Как использовать ИИ для рассылок и email-маркетинга

← Журнал

Email-маркетинг остается эффективным каналом для бизнеса. Но создавать персонализированные письма для тысяч получателей вручную почти невозможно. Нейросети решают эту задачу: они генерируют тексты, подбирают время отправки и сегментируют аудиторию. В статье разберем, что умеют ИИ-инструменты, как выбрать подходящий ИИ для рассылок и с чего начать.

Что умеют нейросети в email-маркетинге

ИИ в email-маркетинге делится на три типа:

• Генеративный ИИ создает тексты писем, темы, призывы к действию, подбирает изображения.
• Предиктивный ИИ анализирует историю взаимодействий подписчиков с письмами и прогнозирует их поведение: вероятность открытия, отписки или покупки, а также оптимальное время отправки для каждого получателя.
• Агентный ИИ самостоятельно запускает и контролирует email-кампанию: сегментирует базу, генерирует письма, отправляет их в нужное время и корректирует стратегию на основе реакции получателей, без участия человека.

В хороших инструментах эти три типа работают вместе. Генеративный ИИ создает контент на основе данных, которые собрал и обработал предиктивный ИИ. А агентный ИИ запускает этот процесс по заданному триггеру без участия человека.

На практике это выглядит так: система анализирует поведение пользователей (предиктивный ИИ). Определяет, кто с большой вероятностью купит товар, генерирует для этого сегмента персонализированное письмо (генеративный ИИ). Отправляет его в нужное время (агентный ИИ). Все этапы связаны в единый поток.

Конкретные задачи, которые решают нейросети:

• Генерация текста. Создание тела письма, тем, прехедеров, вариантов CTA. Копирайтер получает черновик за минуты вместо часов.
• Персонализация. Адаптация контента под поведение, предпочтения и контекст конкретного получателя.
• Оптимизация времени отправки. Система анализирует, когда каждый получатель чаще всего открывает письма.
• Сегментация. Группировка контактов на основе прогнозируемых действий — вероятность покупки, отписки или повторного заказа.
• A/B-тестирование. Автоматическое создание и проверка разных вариантов писем, выбор лучшего без ручного участия.
• Аналитика. Система выявляет паттерны и предлагает конкретные рекомендации.

Речевая аналитика MANGO OFFICE на основе ИИ автоматически анализирует диалоги, позволяет оценивать эмоции клиентов, выявлять точки роста для менеджеров и корректировать коммуникацию на основе данных.

Искусственный интеллект автоматически размечает диалоги по ИИ-тематикам и тегам и классифицирует их, что позволяет оценивать работу ваших сотрудников, а также удовлетворенность ваших клиентов.

Как выбрать подходящую нейронку под свои задачи

Универсального ИИ-инструмента для email-маркетинга не существует. Каждый решает свой набор задач. Выбор зависит от того, что именно вы хотите автоматизировать.

Задача 1. Писать тексты писем и темы

Если нужно сократить время на создание контента, подойдут генеративные нейросети: ChatGPT, YandexGPT, Claude. Они создают черновики писем, предлагают варианты тем и CTA. Подходят для небольших команд, где маркетолог пишет письма самостоятельно, и для крупных отделов, где нужно быстро генерировать десятки вариантов для A/B-тестов.

Задача 2. Сегментировать базу и персонализировать письма

Если у вас большая база и вы хотите отправлять разные письма разным группам, понадобятся инструменты с предиктивной аналитикой. Они анализируют поведение подписчиков и автоматически группируют их по вероятности покупки, отписки или открытия.

Задача 3. Автоматически отправлять письма в оптимальное время

Если вы отправляете массовые рассылки и хотите, чтобы каждое письмо приходило в тот час, когда конкретный подписчик чаще всего открывает почту, выбирайте сервис с функцией автоматического подбора времени отправки. Система анализирует историю открытий и отправляет письмо индивидуально для каждого.

Задача 4. Упростить весь процесс

Если вы хотите полностью автоматизировать процесс — от сегментации до отправки и анализа, — нужны агентные ИИ-системы. Это, как правило, встроенные инструменты в крупных платформах, которые самостоятельно запускают кампании по заданным правилам.

Как не ошибиться с выбором:

• Определите задачу, которую нужно решить, а потом ищите подходящий инструмент.
• Проверьте интеграцию. Убедитесь, что нейросеть или платформа с ИИ подключается к вашей CRM и сервису рассылок.
• Тестируйте на малых объемах. Запустите пилотный проект с одним сегментом или одной задачей, прежде чем масштабировать на всю базу.

Примеры нейросетей для email-рассылок и холодных писем

Алиса AI
Нейросеть от Яндекса. Генерирует тексты писем, адаптирует тон под бренд, учитывает целевую аудиторию.

Пример промта и письма от Алисы AI

GigaChat
Нейросеть от Сбера. Генерирует тексты для рассылок: от темы до тела письма. Позиционируется как ассистент для предпринимателей — может готовить тексты писем, коммерческие предложения и официальные обращения.

VK AI Persona
Сервис от VK для маркетологов. Автоматически сегментирует базу клиентов, выделяет ключевые различия между сегментами и генерирует персонализированные тексты для email и SMS-рассылок под каждый сегмент.

Kandinsky
Нейросеть от Сбера для генерации изображений по текстовому запросу. Используется для создания визуалов, в том числе для писем: баннеров, иллюстраций, обложек.

Нейросети в составе email-платформ
Многие российские сервисы рассылок интегрируют YandexGPT или разрабатывают собственные ИИ-модули. Они генерируют темы и тексты писем прямо в интерфейсе платформы. Уточняйте наличие функции у вашего провайдера.

ChatGPT, Claude, Gemini
Генерируют темы писем, прехедеры, основной текст, сценарии для цепочек и холодные письма. Официально недоступны в России. Для использования нужны VPN или сервисы-агрегаторы, которые продают доступ через API.

Как создать рассылку с помощью нейросети

Создание AI-рассылки не сводится к одному запросу. Это последовательный процесс из четырех этапов: от формулировки задачи до анализа результатов. На каждом этапе нужно участи человека. Нейросеть генерирует текст на основе вашего запроса, предлагает структуру, но не принимает решения и не несет ответственность за результат.

Шаг 1. Определите идею и структуру

До начала работы с нейросетью ответьте на четыре вопроса:

• Какая цель у письма: продажа, информирование, возврат клиента или приветствие.
• Кто получит это письмо: новый клиент, постоянный, тот, кто давно не покупал.
• Что конкретно вы предлагаете: товар, услугу, скидку, полезный материал.
• Что должен сделать клиент после прочтения: перейти на сайт, заполнить форму, ответить на письмо.

Если задача сложная, можно придумать несколько гипотез и попросить нейросеть выбрать лучший вариант структуры или тона.

Когда идея готова, определите структуру письма. Нейросеть может предложить несколько вариантов структуры, например, с разной последовательностью блоков, но финальный план утверждаете вы. Структура обычно включает: приветствие, описание проблемы или потребности, ваше предложение, преимущества, призыв к действию. Без четкого плана ИИ может выдать несвязный текст, который не решит задачу.

Шаг 2. Сгенерируйте контент

Передайте нейросети задачу: цель, аудиторию, структуру и желаемый тон, примеры писем. На основе этого она сгенерирует черновик письма.

Что можно получить от нейросети:

• Тема письма и прехедер (то, что видно до открытия);
• Основной текст;
• Несколько вариантов для A/B-тестов;
• Идеи для визуалов.

Чем подробнее вы опишете задачу, тем точнее будет результат. Если просто попросить «напиши письмо о скидке», получится общий текст. Если указать, кому пишете, зачем и что предлагаете, результат будет более приближенным к нужному.

Что нужно проверить:

• Факты и цифры. Нейросеть может выдумать то, чего нет или исказить данные.
• Тон и стиль. ИИ может уйти в казенный или слишком разговорный язык.
• Юридические аспекты: оферты, согласия, обязательные условия.
• Смысловую логику. ИИ может написать связный текст, который не решает бизнес-задачу.

Шаг 3. Проанализируйте результат

ИИ помогает на этапе аналитики. Встроенные инструменты сервисов рассылок автоматически собирают и показывают данные по кампании. Система сравнивает показатели с предыдущими рассылками, выделяет, какие варианты тем и текстов сработали лучше, и предлагает корректировки для следующих писем.

Проверьте то, что система не может оценить в должной мере:

• Соответствует ли текст ожиданиям аудитории.
• Нет ли смысловых ошибок.
• Привело ли письмо к целевым действиям: продажам, заполнению форм, записи на консультацию.

Омниканальная платформа MANGO OFFICE поможет анализировать не только метрики писем, но и все последующие обращения клиента — звонки, чаты, сообщения в мессенджерах. Это позволяет оценивать эффективность рассылки по всей воронке: клиент получил письмо, прочитал, потом позвонил — система связывает эти действия в единый профиль и показывает полную картину. Контекст предыдущих обращений клиента из всех каналов сохранен в истории коммуникаций и доступен для просмотра.

Руководитель видит в окне «история обращений» статистику по качеству обработки обращений в разрезе канала, тематик, сотрудника или группы сотрудников.

Готовые промты для email-маркетолога

Для письма текущей базе клиентов
Напиши письмо для email-рассылки. Цель: [вставить цель]. Целевая аудитория: [вставить описание ЦА]. Тема: [тема]. Желаемое действие: [действие]. Структура: приветствие, блок с проблемой, решение, преимущества, CTA. Тон: [дружелюбный/деловой/информативный].

Для A/B-тестирования
Создай 3 разных варианта темы письма для рассылки. Тема письма: [тема]. ЦА: [описание]. В каждом варианте используй разные подходы: вопрос, интригу, прямую выгоду.

Для работы с возражениями
Клиенты говорят: [возражение]. Напиши блок для письма, который снимает это возражение. Используй следующие факты: [перечислить факты, характеристики, цифры]. Добавь кейс: [описать ситуацию, как клиент решил проблему]. Укажи гарантию: [какую гарантию вы даете]. Тон: [уверенный, спокойный, без давления].

Для холодного письма
Напиши холодное письмо для [должность] из [компания]. Цель: [цель]. Упомяни: [ключевые точки]. Сделай акцент на выгоде для бизнеса, а не на функциях.

Краткий пересказ статьи от нейросети YandexGPT

Разбор статьи от ИИ Perplexity

← Читать Журнал