Боль № 1. У большинства компаний «рассылки» выглядят как массовый взрыв шаблона каждую пятницу: всем клиентам — одно и то же письмо «Скидка 10% до конца недели». В результате open‑rate падает к 8–10%, CTR — к 0,5%, а клиенты либо игнорируют, либо отправляют бренд в «Спам».
Боль № 2. В SMS ситуация ещё хуже: короткое сообщение «Акция» всем подряд раздражает, стоимость SMS не окупается, а база обрастает «отписками». При этом до 60% базы уже не кликают на email, тогда как SMS остаётся мощным каналом, если действовать точно.
Боль № 3. Рассылки живут отдельно от CRM. Менеджеры не знают, видел ли клиент email, а маркетолог не знает, стал ли лид оплатой. ROI канала оценивается по «переходам», а не по деньгам.
Боль № 4. Ни у кого нет времени писать сегментированные тексты. Шаблоны устаревают, тона нет, ошибки в имени «{{Name}}». В итоге бренд тратит деньги на рассылку, которая убивает доверие.
Email/SMS Optimizer превращает холодную массовую пушку в персональное бесшовное общение:
- AI‑модель анализирует события CRM, поведение на сайте/приложении, историю покупок и прогноз оттока.
- Для каждого сегмента (или даже клиента) генерируется уникальный текст письма/SMS: триггер боли, выгода, CTA.
- Модуль Timing AI вычисляет идеальное «окно» отправки (у каждого свой «золотой час»), планирует рассылку и следит, чтобы клиент не получил три письма за день.
- Email «доставляется» не только в ящик — если прогноз отказа от email высок, Optimizer переключится на SMS, Telegram/WhatsApp или пуш.
- Все клики, покупки и отпись мгновенно пишутся в CRM и влияют на следующую итерацию модели.
Ключевые эффекты:
- Open‑rate +45–120% (с 10 до 22–30% в e‑commerce, до 40% в B2B).
- CTR +70–200%; конверсия в оплату +15–35% за счёт точного оффера и времени.
- Снижение отписок в 2–3 раза — письма действительно полезны.
- Экономия контента‑менеджера: GPT‑4o пишет и A/B‑тестирует варианты, человек только утверждает тон.
- Сквозная аналитика — видно прибыль канала, а не клики.
Как это работает
Данные и сегментация
- Подключаем CRM, ESP, site tracking, мобильное приложение.
- ETL‑стрим собирает события: «добавил в корзину, но не купил», «не заходил 30 дней», «открыл письмо, но не кликнул».
- AI‑кластеризация (HDBSCAN) выделяет 10–50 микро‑сегментов: «новичок», «частый покупатель», «VIP‑акционный», «спящий».
Прогноз churn и LTV
- CatBoost предсказывает вероятность оттока и будущий денежный поток.
- Сегментам ставится приоритет: сначала спасаем дорогих, потом остальных.
Генерация контента
- GPT‑4o + контекст бренд‑гайда: стиль, тон, stop‑слова, персонализация имени, динамические блоки (SKU, цена, акция).
- Для каждого сегмента генерируется 2–3 A/B‑варианта subject, body и CTA‑кнопки.
AI‑определение оптимального времени
- LSTM анализирует историю открытий/кликов каждого конкретного email‑адреса.
- Вычисляется персональный «Window Score» (лучший 40‑минутный слот в сутках).
- Scheduler расставляет отправки; конфликт — регулируем frequency cap (не > 2 писем/48 ч).
Канальный роутинг
- Если inbox‑engagement <5%, система предлагает SMS/Telegram/WhatsApp‑формат с урезанным текстом.
- SMS‑шлюз отправляет, webhook фиксирует статус доставки и клик по короткой ссылке.
Сквозная аналитика
- При оплате заказа CRM пушит событие «Revenue» в Optimizer.
- Metabase дашборд «Campaign ROI» показывает прибыль на 1 ₽ рассылки и вклад сегментов.
Self‑learning и Content Evolution
- Еженедельно GPT‑модель пересматривает лучшие/худшие цепочки.
- Автоматически выводит новые Topic‑clusters и предлагает fresh лейауты.
Выгоды и конкурентные преимущества
- Письма читают, а не удаляют: персональный оффер и время.
- ROI канала растёт: видны деньги, а не клики.
- Маркетолог экономит время: AI пишет, тестирует, отправляет.
- Нет «перегрева» аудитории: frequency cap и умный канал‑switcher.
Параметры сценария
Гипотеза — Персональный контент + Timing AI увеличат CTR на 70% и выручку с канала на 25%.
Цель внедрения — Сделать каждое письмо/SMS полезным, увеличить конверсию и снизить отписки.
KPI и метрики
- Open Rate
- CTR
- Revenue per Send
- Churn Reduction
- Unsubscribe Rate
- Send → Buy Lead‑Time
Технологический стек — Python, CatBoost, LSTM, GPT‑4o, Airbyte, PostgreSQL, ESP API, SMS Gateway, Metabase, Docker/K8s.
Шаги внедрения
- Доступы
- ETL
- ML‑churn
- GPT‑контент
- Scheduler
- CRM hooks
- A/B тестирование и улучшения
Влияние на бизнес — Рост выручки канала, снижение CAC за счёт реанимации базы, экономия ФОТ копирайтера.
Влияние на CX — Клиент получает релевантные письма и сообщения именно тогда, когда готов купить.
Доп. идеи улучшения
- Интеграция с push‑уведомлениями.
- Региональный календарь праздников.
- Voice‑note рассылка в TelegramWhatsApp.
Вывод
Представьте подписчика, открывающего почтовый ящик утром. Вместо безлика «Скидка 10% всем до полуночи» он получает письмо, будто написанное для него лично: обращение по имени, напоминание о товаре, который он добавил в корзину две недели назад, и маленький бонус — бесплатная доставка именно в его город. Письмо пришло в 08:47, ровно в то время, когда пользователь обычно листает почту с чашкой кофе. Через пару минут смартфон вспыхивает коротким, ненавязчивым WhatsApp‑сообщением: «Доброе утро! Скидка действует ещё 3 часа, держим ваш размер до 12:00». Клиент чувствует заботу, а не давление, кликает по кнопке и завершает покупку.
Такую точность обеспечивает Email/SMS Optimizer. Это не «рассылщик», а диджитал‑ассистент, который каждую секунду слушает сигналы: открыл письмо — молодец, ждём; проигнорировал два письма — меняем угол подачи; не покупал 60 дней — спасаем churn‑кампанией. Он комбинирует три слоя интеллекта:
- Поведенческая аналитика (что клиент делал): просмотры, клики, корзина, история заказов, NPS‑оценки.
- Прогноз churn/LTV (что клиент, скорее всего, сделает): уйдёт или купит ещё; если купит, то на какую сумму.
- Контент + Timing AI (когда и как сказать): тон письма, формат SMS, push, Telegram/WhatsApp, какой заголовок привлечёт, какой оффер закроет.
Через 30 дней пилота компания фиксирует реальные сдвиги, подтверждённые цифрами бухгалтерии:
- Open‑rate из 9,8% подскочил до 24,1% (+146%).
- CTR вырос в 2,3 раза, а Revenue per Send — в 1,8 раза.
- Расход на SMS сократился на 37% при одновременном росте конверсии, потому что алгоритм бьёт только в «глухие» сегменты.
- Число отписок упало: вместо раздражающих blast‑кампаний клиенты получают релевантный, экономящий время контент.
- Маркетолог освободил 15 часов в месяц, копирайтер — 12 часов: AI пишет заголовок, тело и делает A/B, люди лишь утверждают и правят фирменный тон.
Через квартал Optimizer становится вторым по рентабельности каналом после органических повторных покупок. Причина проста: письма и SMS стоят копейки, а каждая отправка теперь приносит прогнозируемую выручку. Более того, данные из Optimizer вливают «правильных прогретых» покупателей обратно в рекламу look‑alike, снижая CPA контексту и соцсетям.
Дополнительные бонусы, о которых редко думают:
- Снижается нагрузка на колл‑центр — клиенты получают ответы в письмах и меньше звонят «уточнить цену».
- Дебиторка тает: автоматические напоминалки о счёте приходят аккуратно и вовремя, превращая 45‑дневный долг в 12‑дневный.
- Отраслевые интеграции: для e‑commerce — блок «в наличии на складе», для SaaS — автоматический расчёт выгод за год, для офлайна — QR со скидкой в ближайший магазин.
Что дальше? Optimizer самообучается: видит, что цепочка «спящий → чек‑ап + рекомендованный товар» приносит 60 ₽ на письмо, и расширяет её на смежные сегменты. Колесо вращается без участия человека — роль команды сводится к стратегии, а не к ручной отправке.
Не тратьте ещё один квартал на массовый спам. Запустите умную коммуникацию и наблюдайте, как ваши цифры оживают — не по кликам, а по чистым деньгам.
