Нейросети позволяют генерировать контент, анализировать данные, предлагать идеи для решения задач. В статье рассмотрим, чем нейросети могут быть полезны email-маркетологу.

С помощью нейросетей можно решать разные задачи: от создания контента до аналитики

В основном нейросети используют для генерации контента рассылки. Но у них гораздо больше возможностей, которые могут помочь улучшить рассылку.

Автоматизировать создание контента

Нейросети можно использовать для создания писем: писать текст, продумывать структуру. А можно доверить и более крупные задачи: например, сделать контент-план.

Структура письма — нейросеть может предложить порядок блоков сообщения и ключевые моменты, которые стоит подсветить.

Тема письма — можно отправить нейросети текст email-рассылки, дать задание проанализировать его и придумать тему. Или просто запросить варианты тем под конкретный формат, например: «придумай 3 темы для сообщения с напоминанием о завершении пробного периода».

Текст рассылки — нейросеть может написать текст за вас, но результат, скорее всего, будет неидеальным, потому что AI-сервисы всё ещё плохо пишут по-русски. Также нейросети можно использовать для вдохновения — попросить придумать несколько вариантов текста, и использовать его идеи в качестве основы.

Ещё нейросети помогают анализировать текст, рерайтить его или переупаковывать. Например, можно дать им задание проанализировать статью и выделить ключевые тезисы, чтобы использовать их для анонса в рассылке.

Контент-план — нейросеть может продумать рубрики для контент-плана и предложить темы для писем. Для этого нужно указать, какие цели стоят перед рассылкой, особенности продукта и сколько email-рассылок нужно отправить за указанный период.

Визуал — нейросети умеют создавать визуал в определённом стиле и цветовой гамме: можно создать картинку для баннера, придумать оформление письма, иконки и так далее.

Персонализировать рассылки и сегментировать базу Нейросети могут обрабатывать большой объём данных и находить закономерности: поведение пользователей, их покупки, взаимодействия с контентом и многое другое. Ниже несколько примеров, как использовать возможности искусственного интеллекта в рассылке.

Сегментировать базу — нейросети могут проанализировать базу и разделить её на сегменты по схожим характеристикам. Это поможет лучше понимать свою аудиторию и сделать общение с ней более персонализированным. Например:

сегмент редких покупателей — сделать автоматическую рассылку с выдачей персонального промокода раз в два месяца;

сегмент активных покупателей одежды — добавить в письмо с анонсом новинки в этой категории;

сегмент редких покупателей на большие суммы — предложить участие в программе лояльности через рассылку.

Персонализировать сообщения — AI-сервисы могут рекомендовать форматы контента и офферы для каждого сегмента аудитории, продумать сценарии рассылки для них. Например, запустить геймификацию для редких покупателей, чтобы вовлечь их в коммуникацию и мотивировать к покупкам.

Подбирать оптимальное время доставки — технологии машинного обучения позволяют анализировать, когда пользователь чаще всего открывает письма, и отправлять рассылку к этому времени.

У Sendsay, например, эта технология встроена в платформу. Наша система анализирует действия подписчиков и для каждого может подобрать персональное время отправки. Чтобы активировать эту функцию, на этапе создания письма нужно нажать галочку в поле «Оптимизировать время отправки».

Продумать стратегию email-рассылки

Искусственный интеллект можно привлечь для систематизации работы над email-кампанией, подбора автоматических сценариев и рубрик массовой рассылки.

Разработать стратегию — если нейросети указать цели рассылки и запросить стратегию, она может предложить идеи:

как и откуда привлекать аудиторию;

как сегментировать базу;

какие письма понадобятся;

частота рассылки;

TOV и формат писем.

Разработать сценарии автоматизации — зная цели рассылки, сегменты аудитории и их характеристики, нейросеть может предложить идеи для триггерных писем. Например, добавить сценарий брошенной корзины или приветственную цепочку.

Также нейросети могут разрабатывать сложные сценарии автоматизации с учётом множество факторов: соцгеодем характеристики, поведение на сайте и в рассылке, интересы. Более того, ИИ может продумать, сколько писем нужно для автоматизации, делать ли цепочку, каким контентом их наполнять.

Проанализировать эффективность рассылки

Нейросети умеют анализировать статистику рассылок и предлагать варианты улучшения показателей. Но эта задача сложнее, чем генерация текста: нужно понимать принципы машинного обучения и знать, как правильно разметить данные для анализа.

Сделать это силами email-маркетолога или обычного программиста не получится, нужно привлекать специалистов по нейросетям или дата-сайентистов.

Найти закономерности между контентом и результатами — можно загрузить список тем и содержание писем, а также указать показатели метрик по каждому из них. Искусственный интеллект проанализирует данные и сделает выводы, почему одни темы и тексты рассылки сработали лучше, чем другие.

По такому же принципу можно анализировать эффективность отдельных рубрик или сценариев автоматизации.

Прогнозировать поведение пользователей — нейросети могут предсказывать, какие пользователи с наибольшей вероятностью откроют письмо или совершат целевое действие, основываясь на статистике их поведения.

Проанализировать обратную связь — если загрузить в нейросеть отзывы о email-рассылке и ответы на письма, ИИ может найти наиболее частые проблемы и предложить рекомендации по улучшению рассылки.

Но важно помнить, что нейросети не идеальны — они могут ошибаться в анализе данных и делать ложные выводы. Поэтому доверять результатам и рекомендациям на 100% нельзя, данные обязательно должен проверить опытный аналитик.

Для работы с email-рассылкой много нейросетей не нужно, достаточно двух-трёх