ИИ в почтовых рассылках: где он реально помогает, а где только мешает

Генерация текстов: быстро, но поверхностно

Можно попросить ChatGPT создать план рассылки на неделю, и через несколько секунд получить готовую структуру с темами, описанием каждого дня и рекомендациями.

Звучит удобно. Проблема в том, что текст получается обезличенным.

Возьмем абстрактный пример:

Онлайн-школа попросила ChatGPT написать серию приветственных писем для нового курса. Нейросеть выдала текст с правильной структурой, понятным языком, логичными переходами. Но когда его показали потенциальным ученикам — никто не отреагировал. Письмо выглядело как тысячи других: общие фразы, предсказуемые обороты, ноль индивидуальности.

И это нужно переписывать вручную – добавлять конкретику, убирать клише вроде «широкий выбор» и «лучшее качество», вставлять реальные истории студентов.

Где ИИ полезен в текстах:

• Первый черновик — структура, общая логика, разбивка на блоки
• Варианты тем — можно сгенерировать 10-15 вариантов и выбрать основу для доработки
• Правка грамматики и пунктуации — быстрее, чем вручную проверять
• Перефразирование — когда нужно сказать то же самое другими словами

Где ИИ не справляется:

• Уникальный тон бренда — нейросеть пишет усредненно, без характера
• Глубокое понимание аудитории — ИИ не знает боли вашего клиента, только общие места
• Сложные аргументы — там, где нужна логика убеждения, а не просто красивые слова

Нейросеть не напишет идеальный текст с первого раза. Придется просить дополнить, исправить, добавить примеры — или редактировать самому. ИИ ускоряет старт, но не заменяет работу копирайтера.

Гиперперсонализация: когда письмо выглядит написанным для тебя

Обычная персонализация — это «Привет, Мария!» вместо «Здравствуйте!»:

«Мария, у нас распродажа курток. Скидка 20%»

Гиперперсонализация — это генерация уникального письма под каждого подписчика, используя его данные и контекст поведения:

«Мария, вы смотрели синюю куртку три дня назад. Она всё ещё в наличии в вашем размере, сейчас со скидкой 20%. Если закажете сегодня — доставим завтра к 18:00 в Москву»

Разница огромная.

Второе письмо собрано из данных: история просмотров, размер из профиля, локация, время доставки. Такие письма чаще попадают в основной inbox и поднимают открываемость с 20% до 40-50%.

Как работает гиперперсонализация с ИИ

Система собирает данные о клиенте: что смотрел на сайте, что покупал, когда последний раз заходил, какие письма открывал. На основе этих данных ИИ генерирует текст, который выглядит написанным вручную.

Есть сервис онлайн-кинотеатра. Один пользователь смотрел только комедии и документалку. Другой — триллеры и детективы. Вместо одинакового письма «Новинки недели» каждый получает подборку под свои предпочтения.

Первому: «Андрей, вышел новый фильм Рики Жерве — та самая едкая комедия, которая вам понравилась в "После жизни"»

Второму: «Ольга, если вам зашёл "Пропавшая", посмотрите "Ночной дозор" — похожая атмосфера, тот же режиссёр»

Оба письма генерирует ИИ, но выглядят они как рекомендация от человека, который знает ваш вкус.

Ограничения гиперперсонализации

Главная проблема — нужно много данных. Если о клиенте известно только имя и email, гиперперсонализировать нечего. Базовая задача — заранее собрать больше данных о пользователе.

Это значит:

• Отслеживать поведение на сайте
• Фиксировать покупки и просмотры
• Собирать данные из CRM
• Анализировать открытия и клики по письмам

Без этой базы гиперперсонализация превращается в обычную подстановку имени. ИИ не может персонализировать то, о чем ничего не знает. А если и попробует –

Ещё момент: традиционная персонализация требует ручного (или полуавтоматизированного) разделения базы на сегменты. Далее — для каждого готовить отдельное письмо, что отнимает много времени. ИИ автоматизирует этот процесс, но если данные о клиентах скудные или некачественные — результат будет таким же.

Автоматизация: от простых триггеров к сложным сценариям

Автоматизация в рассылках — не новинка. Триггерные письма существуют давно: бросил корзину — получи напоминание, зарегистрировался — получи приветствие.

В 2025 году автоматизация охватывает весь цикл отношений с клиентом — с момента подписки до возвращения неактивного пользователя.

ИИ добавляет новый уровень: система не просто отправляет письмо по триггеру, а подстраивает контент и время отправки под каждого человека.

Динамическое время отправки

ИИ изучает поведение каждого подписчика и оптимизирует время отправки. Система знает, что один клиент наиболее активен во вторник в 10:00, а другой читает почту в пятницу вечером, и автоматически корректирует расписание.

Вы настраиваете рассылку один раз. ИИ смотрит, когда каждый человек открывает письма, и отправляет ему в это время. Не нужно вручную сегментировать базу по часовым поясам или времени активности.

Предиктивная сегментация

ИИ анализирует исторические данные и прогнозирует будущее поведение клиентов. Система определяет, кто скорее всего совершит покупку в следующем месяце, кто имеет риск оттока, а кому стоит предложить допродажи.

На основе этих прогнозов запускаются разные сценарии:

• Тем, кто близок к покупке — письмо с финальным аргументом (отзывы, гарантии, ограниченное предложение)
• Тем, кто рискует уйти — реактивационная цепочка с персональной скидкой
• Тем, кто уже покупал — допродажа сопутствующих товаров

Всё это работает автоматически, без ручного управления.

Генерация вариантов для тестирования

Нужно протестировать разные темы письма. Раньше маркетолог сидел и сам придумывал 3-4 версии. ИИ сгенерирует 50 вариантов текста для тестирования за секунды.

Вы получаете список вариантов, выбираете лучшие, дорабатываете — и запускаете тест. Вместо часа работы — 10 минут.

Создание визуалов для писем

Нужна иллюстрация для баннера. С помощью условного Midjourney можно сгенерировать референс за несколько минут вместо поиска по интернету.

Даете описание — получаете картинку. Не идеальную, но достаточно хорошую для черновика или вдохновения.

Где ИИ пока не заменит человека

Стратегия рассылок

ИИ может написать письмо, а решить, зачем оно нужно — почти непосильная задача. Какую цель преследуете? Кому отправляете? В какой момент пути клиента? Это всё еще задача маркетолога.

Номинально любая нейросеть «поймет», зачем отправляется письмо, какая у него цель, что это за этап воронки, кто ЦА. Но фактически будет «стрелять» вслепую.

Понимание контекста бизнеса

ИИ не знает специфику вашей ниши, болей клиентов, конкурентов, сезонности спроса. Она может генерировать текст на основе общих паттернов, но не понимает, почему в вашей отрасли работает одно, а другое нет.

Креативность и нестандартные решения

ИИ обучен на том, что уже существует. Он комбинирует известное, но не создает принципиально новое. Если нужна небанальная идея, неожиданный подход, свежая механика — это работа для человека.

Генерация вариантов, правка текстов, подбор времени отправки, адаптация контента под сегменты — всё это можно делегировать нейросети. Но стратегия, понимание аудитории, креатив и финальный контроль — остаются за человеком. ИИ хорош как ассистент, а не как главный исполнитель.

Нужна помощь с email-рассылками? Свяжитесь с нами! Поможем выстроить эффективные сценарии, которые найдут отклик у подписчиков.