🤓 Мы начали плотно использовать AI в email-маркетинге довольно давно — примерно год назад
Протестировали много инструментов, и не поверхностно — не просто JSON промпты, а полноценные боты и n8n-цепочки. На реальных проектах, с реальными клиентами и обычными рабочими задачами. Такую квалификацию имеет 2-3 агентства, остальные просто катают текущие шаблоны, чуть корректируя оффер и визуал.
✔ Мысли AI в email-маркетинге и что работает:
✔Креатив (текстовый). ChatGPT и Claude выдают заготовки (идеи) за секунды. Да, первый вариант обычно так себе — не хватает понимания бренда и аудитории. Но мы собрали систему промптов с tone of voice и примерами, и теперь маркетолог адаптирует черновик за секунды вместо десятков минут.
Высвободилась куча времени, все они ушли на прокрастинацию A/B-тесты и работу с воронками.
Еще история про одного fashion-ритейлера (пока не буду писать бренд): описали 2500 товаров за 3 дня. Без AI это была бы команда из двух копирайтеров на 3 месяца. И что важно — единый стиль во всех текстах, потому что прогоняем через несколько моделей и собираем лучшее.
✔Персонализация. Стандартная сегментация упирается в несколько сегментов, а AI генерирует персонализированные темы для каждого подписчика по истории покупок. Open Rate у нас вырос с 18% до 22,5%, CTR с 2,1% до 2,31%. Вроде не очень много, но на базе 100K+ это миллионы дохода, не абстрактные цифры. В 2026 KINETICA будет первой с автоматизацией в email до пользователя 🖖🏼
🤔 Минусы (ну или скорее подводные камни):
✔Хаос инструментов. Самая частая ошибка — пытаться внедрить всё сразу. ChatGPT, Claude, YandexGPT, Gemini — у каждого своя сильная сторона. Но если навалить всё одновременно, команда просто тонет. Мы начинали с одного усиления и добавляли следующее только когда предыдущее стабильно работало.
✔AI не пишет лучше людей. Это очень сильно видно на контрасте, когда читаешь «чистый» текст от нейросети рядом с текстом хорошего маркетолога. КПД рассылок растёт не потому что AI волшебник, а потому что у людей появляется время на гипотезы.
Ну и тут иллюзия экономии. Да, 94% экономии на рутине — это реальная цифра. Но чтобы до неё дойти, нужно потратить время на промпты, калибровку, обучение команды. Это не «подключил и полетело», хотя с OpenClaw может так и получится, посмотрим.
✔ Самая частая ошибка при внедрении AI — пытаться использовать все инструменты сразу. Мы начинаем с одного усиления: автоматизируем рутину через ChatGPT. Когда начинает работать стабильно — добавляем следующий уровень. Выбирайте то усиление, которое закроет самую острую боль прямо сейчас. Остальное добавите потом.
✔ Больше деталей — тыц.
И, кстати, напоминаю, что мы все еще принимаем заявки на публичный SEO-разбор от нашей команды. Все самое важное в прошлом посте 🔥
Всем лидов и автоматизации ❤️
