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».
У нас в блоге есть отдельная статья про нейросети, которые помогают в работе с темой — 8 инструментов для генерации и проверки темы.
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
Сейчас есть сотни AI-сервисов для решения разных задач, но в их основе лежат очень похожие алгоритмы. Поэтому для работы с рассылкой десятки нейросетей не требуются: большую часть можно закрыть с помощью ChatGPT и парочки других сервисов.
ChatGPT — текстовая нейросеть
Её можно использовать практически для всех задач, которые мы перечислили выше. Преимущество ChatGPT в простоте использования — с нейросетью можно общаться в формате обычного чата: задавать вопросы и получать ответы.
Как правильно составлять запросы для нейросетей, мы рассказали в статье «11 нейросетей для email-рассылки».
ChatGPT email-маркетологу может помочь в следующих задачах:
- генерация текста и тем для писем;
- подбор офферов и СТА;
- редактирование имеющегося текста;
- создание стратегии, контент-плана, рубрик;
- разработка сценариев автоматизации и форматов контента;
- идеи для сегментации базы и персонализации писем;
- рекомендации по улучшению рассылки;
- анализ данных.
Что касается анализа больших данных — для этого тоже подойдёт ChatGPT, но его возможностей может быть недостаточно. Обычно для этого используют технологии машинного обучения. Подробнее об этом мы рассказывали в статье «Как применять Data Science в email-маркетинге».
Как воспользоваться ChatGPT. Доступ к новейшей модели можно получить на сайте разработчика — OpenAI. Есть два варианта использования: бесплатный доступ с ограничениями и платный безлимитный доступ. Но есть проблема: оплатить доступ российской картой не получится.
Гораздо проще воспользоваться ботами в Telegram, которые используют алгоритмы GPT. Они работают чуть хуже, но бесплатно. Их возможностей достаточно для решения рутинных задач по email-рассылке. Например, GigaChat от Сбера.
Аналоги ChatGPT
- Gerwin — работает не в формате диалога, а с помощью отдельных инструментов. Например, есть инструмент для подбора идей в контент-план, рерайта, создания текста по формулам АIDA, PAS, BAB.
- CopyMonkey — искусственный интеллект умеет генерировать тексты для email-рассылки, как работает Gerwin, работает не в формате чата. Чтобы получить текст для письма, нужно указать тему и ключевые тезисы.
Главный минус этих аналогов — ограниченные возможности. Многие из них уступают оригинальному ChatGPT и не умеют работать с анализом данных.
Midjourney — нейросеть для изображений
Самый популярный сервис для генерации картинок. Работает по принципу ChatGPT — нужно отправить текстовый запрос, и в ответ нейросеть пришлёт картинку. Умеет работать в разных стилях, учитывать цветовую гамму и многое другое.
Искусственный интеллект может генерировать баннеры для email-рассылки, придумывать идеи для нестандартной вёрстки, создавать иконки и прочее.
Как воспользоваться Midjourney. Нейросетью можно пользоваться бесплатно, но с ограничениями по количеству запросов. Есть платная подписка, но российские карты также не принимаются.
В Telegram можно найти боты, которые работают на базе технологии Midjourney. Например, бот «Вера». Как и в случае с ChatGPT, возможности ботов меньше, чем у оригинального сервиса, но для простых генераций подходят.
Аналоги Midjourney. У нейросети есть много конкурентов, которые отличаются возможностями, качеством генерации и удобством пользования.
- Stable Diffusion — возможности превосходят Midjourney, но из-за этого ею довольно сложно пользоваться. Она нужна для генерации сложного контента с тонкими настройками, поэтому для решения небольших задач лучше воспользоваться более простыми сервисами.
- Kandinsky — бесплатная российская нейросеть, у неё меньше возможностей и ниже качество генерации. Но ею легко пользоваться через бот в Telegram или сайт fusionbrain.ai.
- Шедеврум — ещё одна бесплатная российская нейросеть. Доступна только в виде мобильного приложения. Качество генерации сильно уступает Midjourney, но для простых задач подходит.
Нейросети экономят время и помогают найти идеи улучшения рассылки
Итак, подведём краткий итог, как использовать ИИ в email-рассылке:
- Создавать контент — придумывать темы писем, рубрики, наполнять контент-план, генерировать текст и визуал.
- Работать с базой, персонализировать рассылку — сегментировать подписчиков, подбирать форматы, офферы и СТА для писем, оптимизировать время отправки.
- Работать над стратегией — разрабатывать сценарии автоматизации, находить источники привлечения аудитории, определять частоту рассылки, подбирать TOV.
- Анализировать данные — прогнозировать реакцию пользователей, находить корреляции между контентом, форматом писем и метриками, анализировать обратную связь.
В работе email-маркетолога могут пригодиться не только нейросети, но и другие сервисы. У нас в блоге есть тематическая подборка, обязательно посмотрите → 27 сервисов для эффективной email-рассылки.
