Третий раз за месяц я сидел в воскресенье вечером и ковырялся в Mailchimp — составлял письмо для рассылки, подбирал картинки, выверял текст, который никто не будет читать. Завтра в 10:00 уходит, и каждый раз одно и то же: «подставь новое название продукта, измени дату вебинара, замени картинку». Это не работа, это механическая возня с одним и тем же шаблоном.
И вот однажды я подумал: это же элементарно автоматизируется. А потом ещё подумал: почему я не сделал этого полгода назад.
Ниже — что из этого вышло, какие инструменты я попробовал, где сломался, и что в итоге работает. Без восторгов и рекламы, только практика.
Зачем ИИ в email-маркетинге
Для начала договоримся о терминах, потому что я сам в них плавал. Когда говорят «ИИ для email-маркетинга», обычно имеют в виду два разных слоя задач.
Первый — генерация контента: ИИ пишет тексты, подбирает темы писем, придумывает заголовки. Здесь всё понятно и быстро.
Второй — автоматизация механик: триггерные цепочки, сегментация, персонализация, A/B-тесты. Это сложнее, но и эффект от него больше. Одно дело — ускорить написание письма, и совсем другое — сделать так, чтобы нужное письмо пришло нужному человеку в нужный момент без твоего участия.
Я разбирался с обоими слоями, потому что мне надоело тратить воскресенья на ерунду.
Первое, что я автоматизировал — заголовки писем
С заголовками у меня была конкретная проблема. Я тратил 40 минут на то, чтобы придумать 5 вариантов темы письма, а потом ещё 20 минут — на A/B-тест. В итоге выбирал наугад, потому что все варианты казались одинаково так себе.
Чат-боты с генеративным ИИ решают это элементарно. Я даю промпт примерно такого типа:
«Напиши 8 вариантов темы письма для рассылки про скидку 30% на курс по дизайну. Тоны: любопытный, срочный, дружеский. Ограничение: не длиннее 50 символов, без эмодзи.»
За 2 минуты — 8 вариантов. Из них 2–3 реально хорошие, остальные можно выкинуть, но сам процесс отбора занимает 10 минут, а не час.
Конкретные инструменты, которые я использую: ChatGPT, Claude, можно Gemini. Разницы особой нет — главное правильно описать задачу. Для заголовков хорошо работает просьба сгенерировать варианты в разных тонах: кто-то откроет письмо из-за любопытства, кто-то — из-за срочности.
Генерация текстов — быстро, но есть нюанс
С текстами писем всё работает, но есть один подвох, который я понял не сразу.
ИИ генерирует текст, который выглядит прилично. Гладкий, грамотный, логичный. Но в этом и проблема — он слишком гладкий. Настоящие продающие письма часто неровные, с характером. Немного кривые, потому что их писал живой человек, который знает свою аудиторию.
Я потерял неделю на том, что ИИ генерировал мне «идеальные» тексты рассылок, которые на практике давали открываемость ниже на 15% по сравнению с моими обычными. Я грешил на тему, на время отправки, на сегмент. Оказалось — тон. ИИ пишет слишком формально для моей аудитории.
Что я в итоге сделал: стал давать ИИ свои старые письма как референс. Промпт: «Напиши письмо на тему X. Используй стиль: короткие предложения, немного иронии, без официоза, как будто пишет друг-энтузиаст». Это сработало значительно лучше.
Триггерные цепочки — вот где автоматизация реально окупается
Это была главная цель с самого начала. Идея простая: есть набор событий — подписался, бросил товар в корзину, не открывал письма 2 недели, купил — и для каждого нужна своя реакция. Без автоматизации ты либо реагируешь вручную (и опаздываешь на дни), либо ставишь тупые автоответы, которые бесят.
Я настроил в Mailchimp несколько цепочек:
- abandonshoppingcart — письмо через час, если товар остался в корзине. Плюс второе через 23 часа с небольшим стимулом.
- welcome series — 4 письма в первую неделю после подписки. Первое сразу, второе через 2 дня, третье через 5, четвёртое через неделю.
- re-engagement — для тех, кто не открывал письма 30 дней. Пробую вернуть скидкой или вопросом «хочешь остаться в рассылке?».
- post-purchase — после покупки, чтобы увеличить средний чек и подготовить к следующей.
Всё это не требует ручного запуска. Один раз настроил — работает. И вот что я понял: триггерные цепочки дают результат, который ты замечаешь не сразу, а через месяц, когда видишь, что часть продаж приходит «фоном», без твоего участия.
Сегментация — про неё все знают, но мало кто делает
Всякий раз, когда я начинал разбираться с сегментацией, я открывал Mailchimp, видел 47 способов сегментировать аудиторию и закрывал вкладку. Это кажется сложным. На практике — не очень.
Я начал с трёх простых сегментов: активная аудитория (открывала письма за последние 30 дней), холодная (не открывала больше 60 дней) и новички (подписались за последний месяц). Три сегмента, не академическая точность.
Для активной аудитории я шлю основную рассылку. Для холодной — отдельные письма с вопросом, акцией или предложением отписаться (да, это странно, но работает — те, кто остаются, потом открывают лучше). Для новичков — отдельная welcome-цепочка.
Что ИИ добавил в этот процесс: я стал использовать его для аналитики. Например, «покажи мне, какие темы писем лучше всего работают для сегмента старше 35 лет» или «найди корреляцию между временем отправки и открываемостью для холодной аудитории». Это не магия, но экономит ручной разбор.
Где я сломался и что не стоит автоматизировать
Прямо скажу: я пытался автоматизировать создание визуального контента для писем через ИИ-генераторы картинок. Результат — странные руки, размытые логотипы, нечитаемые тексты на баннерах. Для серьёзных рассылок это пока не тянет. Оставил классическую работу с Figma и готовыми шаблонами.
Ещё я переборщил с автоматизацией ответов на письма. У меня была идея: ИИ отвечает на типовые вопросы в рассылках. Получился формальный, отстранённый ответ, который раздражал. Люди чувствуют, что с ними говорит машина, — и это не то чувство, которое строит лояльность. Для ответов на поддержку оставил живой контроль.
Итого
Что я получил: настроил триггерные цепочки и сегментацию — ушло 2 дня на изучение и настройку. Экономия — около 5–6 часов в неделю на рутине. Плюс открываемость выросла на 20–25% после персонализации тем и сегментированных рассылок.
Что не автоматизируется: стратегия, позиционирование, понимание, что именно нужно твоей аудитории. ИИ — это исполнитель с хорошей памятью. Идеи по-прежнему должны быть твои.
Если сидишь и делаешь одно и то же каждую неделю — это сигнал. Автоматизируй, проверь, что не сломалось, и двигайся дальше.
