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 аналитикиВ основном нейросети используют для генерации контента рассылки. Но у них гораздо больше возможностей, которые могут помочь улучшить рассылку.Автоматизировать создание контентаНейросети 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-рассылкиИскусственный 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 рассылкиНейросети 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
