Месяца три назад я потратил почти весь вторник на одну рассылку. Писал тему письма, переписывал, снова переписывал. Менял призыв к действию. Потом решил сделать два варианта для A/B-теста — и застрял ещё на час. К вечеру письмо ушло, но я был выжат, хотя это была буквально одна рассылка для небольшой базы.
После этого я начал разбираться, где именно теряю время — и оказалось, что почти везде. Не в отправке, не в технической части. В принятии мелких решений: что писать, как сформулировать, кому что показывать. Именно туда я и решил добавить ИИ.
Где ИИ реально помогает, а не просто "автоматизирует"
Первое, что я попробовал — генерация тем писем. Звучит банально, но тут есть нюанс. Я не прошу ChatGPT "написать тему письма". Я даю контекст: аудитория, что было в прошлых письмах, какой open rate получился. И прошу дать 10 вариантов с разной механикой — вопрос, провокация, конкретная цифра, интрига.
Из 10 вариантов два-три годятся сразу, ещё два я допиливаю под свой голос. Задача, которая раньше занимала 40 минут раздумий, теперь занимает 10. Разница ощутимая, особенно если рассылок несколько в неделю.
Дальше — сегментация. Раньше я делил базу по простым признакам: открыл/не открыл, купил/не купил. Сейчас выгружаю поведенческие данные и прошу ИИ помочь найти паттерны. Однажды выяснилось, что люди, которые открывали письма в воскресенье вечером, конвертировались почти вдвое лучше тех, кто открывал в будни. Я бы сам до этого докопался? Наверное. Но не за 15 минут.
Где я обжёгся
Попробовал полностью делегировать написание писем. Не только темы — весь текст. Давал промпт, получал письмо, чуть правил и отправлял.
Открываемость не упала. Но упали ответы и клики. Письма стали технически правильными и абсолютно мёртвыми. Люди не реагировали — текст был гладким, безликим, без единой живой детали.
Я откатился. Теперь ИИ пишет черновик или структуру, а я добавляю то, что только я могу добавить: конкретный случай из практики, наблюдение, иногда признание, что что-то пошло не так. Это занимает меньше времени, чем писать с нуля, но результат живой.
Вывод, который я сделал: ИИ хорошо справляется с каркасом и объёмом, плохо справляется с голосом. Голос нужно вносить самому.
Автоматизация триггерных цепочек
Это та часть, где я потратил больше всего времени на настройку — и отдача оказалась самой заметной.
Триггерные письма уходят автоматически после какого-то действия пользователя: зарегистрировался, скачал файл, бросил корзину. Раньше у меня было три-четыре таких сценария, написанных один раз и работающих на автопилоте. Работали нормально, но без какой-либо персонализации.
На практике я добавил прослойку: перед отправкой система тянет данные о конкретном пользователе — откуда пришёл, что смотрел, что скачал — и передаёт их в промпт. ИИ подставляет релевантный пример или меняет акцент в тексте под этот сегмент. Технически несложно, если есть нормальный API у вашего ESP и немного времени на настройку.
Первый месяц я смотрел на цифры с лёгким недоверием. CTR на триггерных письмах вырос примерно на треть. Может, совпадение. Но я повторил эксперимент на другой аудитории — результат похожий.
Что я использую и почему
Связка у меня сейчас такая: Mailchimp для отправки и базовой автоматизации, Make (бывший Integromat) как оркестратор сценариев, GPT-4 через API для генерации и персонализации текстов.
Claude от Anthropic я пробовал для длинных цепочек писем — там, где нужно держать контекст нескольких касаний подряд. Справляется чуть лучше с последовательностями, но разница небольшая.
Из специализированных инструментов трогал Seventh Sense и Phrasee. Seventh Sense хорош для оптимизации времени отправки — там реально работающий алгоритм, не маркетинговая болтовня. Phrasee для тем писем интересен, но дорогой для небольших объёмов.
Что по-прежнему нужно делать руками
Стратегию — точно. ИИ не скажет вам, нужна ли вашей аудитории ещё одна образовательная серия или лучше сделать ставку на кейсы. Это решение, которое требует понимания бизнеса и людей, которым вы пишете.
Финальную редактуру — тоже. Каждое письмо перед отправкой я читаю сам. Не потому что не доверяю инструментам, а потому что именно на этом этапе иногда нахожу то, что хочу добавить от себя. Какую-то деталь, которая делает письмо не просто информативным, а запоминающимся.
С другой стороны, есть вещи, которые автоматизация просто не видит. Если что-то в мире или в индустрии резко изменилось, система об этом не знает. Письмо, написанное две недели назад и поставленное в очередь, может оказаться неуместным. За этим нужно следить самому.
У меня получилась не "полностью автоматизированная" система — это был бы красивый, но нечестный финал. Получилась система, где я трачу время на то, что требует моего участия, а рутину отдаю инструментам. Вторника, убитого на одно письмо, больше не было.
