Месяца три назад я сидел и вручную сегментировал базу подписчиков. Открыл Excel, смотрел на 4000 строк и думал: вот это точно не то, чем стоит заниматься в пятницу вечером. Кто открывал письма, кто кликал, кто вообще живой — всё это надо было разложить по группам, чтобы не слать одно и то же всем подряд.
Тогда я решил поэкспериментировать и передать большую часть этой работы ИИ-инструментам. Что из этого вышло — рассказываю честно, с провалами и неожиданными находками.
Откуда вообще берётся боль в email-маркетинге
Проблема не в том, чтобы написать одно хорошее письмо. Письмо написать несложно. Проблема в том, что таких писем нужно много, они должны быть разными для разных людей и при этом не выглядеть как шаблонный спам.
У меня, например, несколько сегментов: те, кто только подписался и ничего про меня не знает, те, кто читает давно, и те, кто однажды кликнул на что-то конкретное и явно интересуется определённой темой. Слать им одно и то же — всё равно что рассказывать одну шутку и первокласснику, и взрослому. Кто-то засмеётся, кто-то не поймёт, кто-то просто уйдёт.
Раньше на нормальную персонализацию уходило несколько часов. Теперь — заметно меньше. Но об этом чуть позже.
Что я реально передал ИИ
Начал с генерации тем писем. Звучит банально, но именно здесь я терял больше всего времени: сижу, смотрю на черновик и не могу придумать заголовок, который хочется открыть. ChatGPT в такой момент выдаёт 10 вариантов за 30 секунд, из которых два-три реально приличные. Беру лучшее, переделываю под свой голос — готово.
Дальше пошли черновики для A/B-тестов. Я описываю суть письма: кому оно, что хочу сказать, какое действие должен сделать читатель. Прошу два варианта с разным тоном — деловой и живой. Через неделю смотрю на цифры. Это дало мне данные, которых раньше просто не было, потому что я ленился делать два варианта вручную.
На практике самым неожиданным оказался разбор метрик. Я закинул в Claude таблицу с открытиями, кликами и отписками за три месяца, попросил найти паттерны — и он нашёл кое-что, что я сам не заметил: письма, отправленные во вторник утром, стабильно показывали open rate на 8% выше, чем в четверг. Я проверил руками — действительно так. Теперь у меня есть правило для расписания.
Где я обжёгся
Один раз попросил ИИ написать письмо целиком по брифу — тема, аудитория, цель. Получил технически правильный, грамотный и совершенно мёртвый текст. Люди, которые читают мою рассылку, ждут определённого голоса. А этот текст звучал как пресс-релиз.
Урок простой: ИИ хорош как черновик или инструмент для генерации вариантов, но голос — это моя работа. Я потратил почти столько же времени на редактуру, сколько написал бы сам. Зато теперь я даю ему примеры своих старых писем перед тем, как просить что-то написать, — и результат становится заметно лучше.
Второй провал — автоматическая сегментация через Zapier + GPT. Схема выглядела красиво: новый подписчик заполняет форму, ответы уходят в GPT, тот определяет сегмент и добавляет тег в Mailchimp. На практике GPT иногда присваивал странные теги, и несколько человек получили не те письма. Пришлось добавить ручную проверку для нестандартных случаев.
Инструменты, которые я реально использую
Не буду перечислять всё, что существует — только то, с чем работаю сам.
ChatGPT и Claude — для вариантов заголовков, черновиков, переформулировок. Claude, на мой взгляд, лучше справляется там, где нужно сохранить стиль и тон.
Mailchimp со встроенными ИИ-функциями — там есть помощник для написания, предсказание лучшего времени отправки и автоматические цепочки на основе поведения. Последнее использую активно: если человек кликнул на ссылку про конкретную тему, он автоматически получает серию писем по ней. Настроил один раз, работает само.
Zapier — как связующее звено между формой подписки, CRM и почтовым сервисом.
Что изменилось через три месяца
Open rate вырос примерно на 12% — в основном за счёт лучших заголовков и правильного времени отправки. Количество отписок упало, потому что люди стали получать более релевантные письма. И, честно говоря, я перестал тратить вечера пятницы на Excel.
Но главное другое. Я начал делать то, что откладывал годами — нормальные welcome-серии для новых подписчиков, разные цепочки для разных интересов. Не потому что ИИ сделал это за меня. А потому что порог входа стал ниже: когда не надо писать всё с нуля, гораздо проще начать.
Если коротко: ИИ не заменяет email-маркетинг, он убирает из него скучную часть. А скучная часть — это обычно то, что мешает делать интересную.
