Как использовать нейросети в CRM- и email-маркетинге

Инструменты CRM- и email-маркетинга помогают компаниям удерживать внимание аудитории и возвращать ее к покупке. Здесь нейросети особенно полезны: они берут на себя рутинные задачи, подбирают подходящий контент и делают коммуникацию более точной и своевременной. Эксперты click.ru разобрались в вопросе и подготовили полезные промты.

Как нейросети меняют CRM- и email-маркетинг

Нейросети расширяют возможности CRM- и email-маркетинга за счет глубокой работы с данными, помогают сделать оба канала точнее и эффективнее, экономят время. Они:

• прогнозируют вероятность отклика на письмо или предложение;
• помогают формировать темы и тексты с учетом интересов сегмента;
• рассчитывают оптимальное время отправки для каждого клиента.

Алгоритмы автоматически подбирают релевантные товары или услуги на основе прошлых покупок и находят скрытые закономерности в поведении, которые сложно выявить вручную.

Как нейросети применяются в CRM-маркетинге

В CRM-маркетинге нейросети анализируют данные, прогнозируют поведение клиентов и помогают выстраивать персональные коммуникации.

Сегментация аудитории

Если раньше клиентов делили по простым признакам (возрасту, полу или частоте покупок), то теперь алгоритмы учитывают десятки факторов одновременно: от интересов и предпочтений до времени активности и реакции на рассылки. В результате сегменты обновляются автоматически: стоит клиенту изменить поведение, и система переносит его в другую группу. Это избавляет маркетологов от ручной работы и позволяет запускать более точные и своевременные кампании.

Прогнозирование поведения

Нейросети могут предсказать вероятность:

• покупки в ближайший месяц;
• отказа от услуги;
• отклика на персональное предложение.

Автоматизация коммуникаций

На базе нейросетей создаются чат-боты и интеллектуальные помощники. Они отвечают на типовые вопросы, помогают оформить заказ или записаться на консультацию.

Анализ больших данных

Нейросети обрабатывают массивы данных, которые невозможно проанализировать вручную: миллионы транзакций, логи посещений, записи звонков. Это позволяет выявлять скрытые паттерны и создавать точные модели поведения.

Применение нейросетей в email-маркетинге

Нейросети подсказывают, кому и когда лучше отправить письмо, помогают придумать тему и заголовок, а еще анализируют эффективность рассылок в реальном времени.

Персонализированные рассылки

Нейросети анализируют историю взаимодействия подписчиков: какие письма они открывают, по каким ссылкам переходят, что покупают. Такие данные помогают лучше понять интересы и предпочтения конкретного человека и создать рассылки с разным содержанием. Одним отправлять подборки новых товаров, другим — напоминания о брошенной корзине, третьим — давать персональные скидки.

Оптимальное время отправки

Алгоритмы анализируют, когда конкретный подписчик чаще всего открывает письма: утром в дороге, днем в рабочее время или по вечерам.

Генерация контента

Нейросети используются для формулирования тем, вариантов заголовков, написания текстов, подготовки визуала. Можно попросить алгоритм сгенерировать несколько вариантов, чтобы выбрать подходящий и при необходимости скорректировать его под задачу кампании.

Оптимизация стратегии

Нейросети помогают анализировать статистику по рассылкам. Например, сколько писем открыли читатели и по каким ссылкам перешли, сколько человек отписались. Такие данные помогают находить слабые места. Алгоритмы предлагают гипотезы для улучшения результатов: изменить структуру письма, протестировать новые темы, сократить частоту отправки или перераспределить фокус на более активные группы. Такой анализ позволяет корректировать стратегию не раз в квартал, а практически в реальном времени.

Промты для нейросетей в CRM- и email-маркетинге

Приведем примеры промтов для наиболее популярных сценариев применения нейросетей в маркетинге. Важно понимать, что это всего лишь базовые шаблоны. Нужно оптимизировать их под свои условия и задачи и корректировать запросы после первых ответов. Также важно дать нейросети как можно больше вводных данных. Например, загрузить статистику по продажам, звонкам, клиентам из CRM в зависимости от того, какой результат нужно получить.

Шаблоны промтов для генерации email-сообщений

Один промт — и у вас уже черновик письма, который легко отредактировать.

Брошенная корзина

Напиши письмо от [компания и направление деятельности] для клиентов, которые оставили товары в корзине. Нужно, чтобы они [целевое действие]. Мы предлагаем [спецусловие]. Пиши по модели AIDA живым языком.

Возврат неактивных пользователей

Напиши письмо от [компания и продукт] для [аудитория, которая не заходила X дней]. Нужно, чтобы они [целевое действие]. Мы предлагаем [бонус]. Используй модель BAB: опиши текущее состояние, покажи, что будет после возвращения, добавь мостик с предложением.

Программа лояльности

Напиши письмо от [компания и отрасль] для [участников программы лояльности]. Нужно, чтобы они [целевое действие]. Мы предлагаем [главное предложение]. Построй текст по 4P: визуализируй картину, дай обещание, подкрепи доказательством и подтолкни к действию.

Апселл/кросс-селл

Составь письмо от [компания и направление деятельности] для [клиенты, купившие базовый продукт]. Нужно, чтобы они [целевое действие]. Мы предлагаем [условие]. Используй модель FAB: раскрой характеристики, их преимущества и выгоды для клиента.

Сезонная или ограниченная акция

Напиши письмо от [компания и продукт] для [целевая аудитория]. Нужно, чтобы они [целевое действие]. Мы предлагаем [главное предложение акции]. Построй текст по ACCA: привлеки внимание, объясни суть, убедительно аргументируй и заверши призывом к действию.

Промты для анализа поведения клиента

Промты ниже помогут использовать данные из CRM-систем для глубокого анализа поведения клиентов и выстраивания точной маркетинговой стратегии.

Сегментация по активности

Проанализируй данные CRM [описание данных: дата первой покупки, количество покупок, сумма заказов, реакции на рассылки]. Раздели клиентов на сегменты: новые, активные, «засыпающие», ушедшие. Для каждого сегмента укажи:

• основные характеристики (частоту покупок, средний чек, вовлеченность в коммуникации);
• риски и возможности;
• какие маркетинговые действия лучше применять.

Прогноз оттока (churn prediction)

На основе данных [история покупок, посещение сайта, открываемость email, обращения в поддержку] построй прогноз: какие клиенты с высокой вероятностью перестанут пользоваться продуктом в ближайшие [период, например 30 дней]. Укажи:

• вероятность ухода в %;
• ключевые факторы, влияющие на прогноз;
• рекомендации по удержанию для группы.

Оптимальное время коммуникаций

Используй данные о [время открытия писем, время заказов, активность в приложении], чтобы определить, когда клиенты наиболее вовлечены. Для каждого сегмента укажи:

• лучшие дни недели и часы для коммуникаций;
• какие каналы (email, push, звонок) работают эффективнее в это время;
• как адаптировать рассылки и офферы под это окно активности.

Триггеры покупок

Проанализируй данные [логи действий: просмотры, клики, добавления в корзину, переходы по рекламе]. Определи последовательности действий, которые чаще всего приводят к покупке. Выведи:

• топ-3 паттерна поведения перед покупкой;
• инсайты, какие триггеры лучше использовать в коммуникации (например, письмо-напоминание после просмотра товара);
• рекомендации по автоматическим сценариям в CRM.

Поиск скрытых паттернов и рекомендаций

На основе данных [категории товаров, средний чек, сопутствующие покупки] найди закономерности:

• какие товары чаще покупают вместе;
• какие предложения увеличивают средний чек;
• какие сегменты клиентов реагируют на апселл или кросс-селл.

Сформулируй 3–5 конкретных рекомендаций для маркетинговой стратегии.

Промты для улучшения клиентского обслуживания через чат-боты

С этими промтами чат-боты смогут отвечать на вопросы клиентов быстрее и качественнее.

Сценарии типовых запросов

Составь сценарии для чат-бота [компания и отрасль], который отвечает на типовые вопросы клиентов. Данные: [список частых вопросов; фактура, например условия доставки, возврата, способы оплаты]. Предложи ответы с маркированным списком, простым и понятным языком, добавь варианты уточняющих вопросов.

Автоматические ответы 24/7

Сгенерируй набор быстрых автоответов для чат-бота [компания], чтобы обрабатывать запросы, поступающие ночью или в выходные. Включи:

• приветственное сообщение;
• варианты временного решения (например, отслеживание заказа по трек-номеру);
• вежливый переход на оператора в рабочее время.

Эскалация сложных запросов

Разработай сценарий для чат-бота [компания], когда он понимает, что не может решить проблему клиента. Нужно определить триггеры, при которых бот передает разговор оператору, и сгенерировать текст вежливого перехода (например, «Сейчас я подключу коллегу, который ответит подробнее»).

Анализ обратной связи

Составь шаблон для чат-бота [компания], который после завершения диалога собирает обратную связь у клиента. Нужны 2–3 варианта коротких вопросов (например,«Оцените работу от 1 до 5»), вежливое благодарственное сообщение и предложение оставить комментарий.

Промты для оптимизации времени рассылки

С помощью «правильных» промтов можно персонализировать время отправки для сегментов и даже отдельных клиентов, повысить открываемость и вовлеченность.

Определение лучших часов и дней

Проанализируй данные об открытии писем за последние [период] у подписчиков [компания/сегмент]. Найди закономерности: в какие дни недели и часы письма открываются чаще. Сформулируй рекомендации по оптимальному времени отправки.

Персонализация по сегментам

Используй данные CRM [сегменты аудитории, например новые клиенты, постоянные, неактивные]. Определи для каждого сегмента время, когда подписчики чаще всего читают письма. Составь таблицу с предложением временных слотов для рассылок.

Индивидуальное время для клиента

На основе данных [логи открытия писем, активности на сайте, покупок] предложи индивидуальное время отправки писем для конкретного пользователя. Укажи:

• вероятный час открытия;
• доверительный интервал;
• как встроить это в автоматизированную рассылку.

А/B-тестирование времени

Разработай план А/B-теста для рассылки [название кампании]. Варианты: [например, утро vs вечер]. Опиши, какие метрики собирать (open rate, CTR) и как выбрать победителя.

Прогноз на будущее

Используй данные о предыдущих рассылках [период, сегмент]. Построй прогноз, как изменится вовлеченность (открытия, клики), если сместить время отправки на [N часов]. Дай рекомендации, стоит ли тестировать новую стратегию.

Преимущества и вызовы использования нейросетей в CRM- и email-маркетинге

Преимущества

Нейросети не только ускоряют работу маркетолога, но и напрямую влияют на эффективность кампаний.

Персонализация

Нейросети анализируют историю покупок, клики в письмах, поведение на сайте. Это позволяет подбирать релевантный контент и предложения под каждого клиента. Результат — рост открываемости писем, CTR и повторных покупок.

Автоматизация

Алгоритмы берут на себя рутинные процессы: сегментацию базы, прогноз времени отправки, генерацию тем и текстов писем. Маркетолог получает готовые варианты и тратит время на стратегию, а не на ручную настройку.

Рост конверсий и ROI

Персонализированные письма и точные рекомендации увеличивают вероятность покупки. Это напрямую повышает возврат инвестиций (ROI).

Вызовы и ограничения

Несмотря на очевидные преимущества, использование нейросетей в email- и CRM-маркетинге связано с рядом ограничений и рисков.

Сложности с оплатой нейросетей

Многие нейросети, которые используют в email- и CRM-маркетинге невозможно оплатить картами российских банков. Поэтому приходится искать посредников, договариваться с владельцами зарубежных карт или оформлять их самостоятельно.

Пользователи click.ru могут использовать ChatGPT, Midjourney и другие нейросети бесплатно, оплачивая их бонусами, заработанными на партнерской программе. Также на маркетплейсе доступно множество других полезных инструментов для email- и CRM-маркетинга, например BotHelp, Envybox, UniSender и т. д.

Зависимость от качества данных

Если данные о клиентах фрагментированы, устарели или содержат ошибки, нейросеть будет выдавать неверные прогнозы. Для эффективной работы нужны чистые, структурированные и регулярно обновляемые базы.

Этика и защита персональной информации

Использование информации о клиентах ограничивают требования законодательства (GDPR, 152-ФЗ). Нарушение правил хранения и обработки данных грозит штрафами и потерей доверия клиентов.

Заключение

Нейросети помогают глубже анализировать поведение клиентов, точнее сегментировать аудиторию и автоматизировать рутинные процессы. Результат — более персонализированные коммуникации, рост вовлеченности и повышение эффективности кампаний. Компании, которые раньше других начали использовать эти инструменты, получают конкурентное преимущество: лучшее понимание аудитории и более высокий ROI при тех же бюджетах.

Чтобы внедрение прошло успешно, важно:

• работать с качественными и полными данными;
• соблюдать требования по защите и этике использования персональной информации;
• поэтапно интегрировать нейросети в существующую инфраструктуру;
• начинать с простых сценариев (персонализация писем, оптимизация времени отправки), а затем масштабировать использование.