AI-агенты в email-маркетинге: от идеи до запуска по щелчку пальцев?

За последние несколько лет вы, возможно, привыкли использовать AI-инструменты для выполнения конкретных задач в области email-маркетинга, но теперь появилась новая задача: AI-агенты. Ожидается, что эти агенты смогут создавать письма с нуля, обеспечивать и контролировать автоматизацию, ускорять все процессы и повышать степень персонализации всех сообщений.

Звучит здорово, но давайте разберемся, насколько это реально. А еще лучше, какие задачи email-маркетинга можно делегировать AI-агентам? В чем разница между AI-моделями и AI-агентами, и как начать интегрировать AI-агентов в работу своей команды?

Ключевые выводы

1. AI-агенты — это автономные системы принятия решений, которые обучаются и адаптируются, делая шаги, необходимые для достижения цели.
2. Внедрение уже идет полным ходом, и многие SaaS-компании экспериментируют с агентами, чтобы ускорить рабочие процессы и снизить рутинную нагрузку.
3. В email-маркетинге логика агентов очевидна: они могут брать на себя повторяющиеся задачи, выступать в роли помощников и поддерживать маркетологов, позволяя им сосредоточиться на стратегии и креативных задачах.

Концепция AI-агентов: чем они отличаются от запросов или моделей?

В 2025 году AI в маркетинговых процессах набирает популярность, и вот почему.

До недавнего времени мы работали в основном с языковыми моделями: ChatGPT, Gemini, Claude и другими. Каждая из них предлагала эффективные инструменты, но стандартный способ их использования в email-маркетинге был прост — вы давали модели запрос, и она выполняла конкретную, четко определенную задачу.

AI-агенты шагнули вперед, поскольку они представляют собой AI, который принимает решения и действует независимо для достижения цели, имитируя человеческую автономность и постоянно развиваясь посредством машинного обучения. То есть речь идет не о выполнении небольших конкретных задач, описанных в запросе, а о цели, которую они достигают, выполняя определенный набор действий. Каким будет этот набор, решает сам AI-агент.

Агенты уже являются более-менее систематизированными цепочками. Например, если вы являетесь исследователем, ваша работа состоит из нескольких последовательных задач: планирование, исследование темы, отбор материалов и так далее. Вы создадите черновик, затем проанализируете его, проверите и презентуете, выполняя определенный порядок действий. Агент полностью закрывает этот цикл от начала до конца, как если бы вы делали это сами. 

Например, если мы бы решили создать агента по копирайтингу, использующего AI, он бы занимался исследованием, подготовкой плана, критическим анализом, оценкой этого плана, добавлением идей, созданием первой версии, подготовкой финальной версии и публикацией. Агент может заниматься не только написанием текста, как раньше, но и многим другим.

Использование AI-агентов уже делает сотрудников более эффективными и креативными, что побуждает компании рассматривать возможность их использования для различных задач. Взгляните на эти данные:

• к 2028 году 33% корпоративного софта будет предусматривать использование агентного AI, в то время как в 2024 году этот показатель составлял менее 1%;
• 77% сотрудников утверждают, что AI повышает их продуктивность;
• 90% компаний отмечают значительное улучшение рабочего процесса после внедрения генеративных AI-агентов.

Впечатляет, правда? Тогда давайте посмотрим, как можно использовать AI-агентов в маркетинге в целом и интегрировать их в процессы email-маркетинга.

Примеры AI-агентов в SaaS-продуктах

SaaS-платформы в сфере маркетинга запускают и постоянно совершенствуют AI-агентов, чтобы обеспечить удобство и эффективность работы своих клиентов.

Вот несколько примеров различных SaaS-проектов, которые демонстрируют, в каких областях маркетинга можно использовать агентов:

• Grammarly теперь может использовать 8 AI-агентов для написания текстов в рабочей среде Docs. Каждый агент выполняет определенную задачу, например, предсказывает реакцию читателей и оценивает текст по определенным критериям, форматирует цитаты, проверяет стиль, корректирует тон и внятность текста, распознает AI, проверяет на плагиат и перефразирует;
• Adobe Marketo Engage (часть маркетингового пакета Adobe) предлагает email-маркетологам возможность автоматического генерирования контента для писем, сообщений для привлечения аудитории, ответов чат-ботов и обзоров вебинаров с помощью AI-агентов;
• Lyzr, SaaS-решение на базе маркетингового AI, представило агента по генерированию контента, с помощью которого клиенты могут самостоятельно создавать оптимизированные для SEO посты для блога, рассылки и рекламные тексты на нескольких языках;
• HubSpot представила набор инструментов Breeze AI, который включает в себя агентов Breeze — AI-экспертов, встроенных в систему CRM HubSpot. С помощью этих агентов можно писать посты в блогах, генерировать лендинги и улучшать персонализацию писем и email-кампаний в режиме реального времени.
• Salesforce предлагает Agentforce, конструктор AI-агентов, который позволяет маркетологам создавать кастомизированных агентов, способных управлять кампаниями, автоматически создавать брендированный контент для каждой целевой аудитории и даже сегментировать аудиторию с помощью AI;
• Include.me, no-code редактор воронок продаж, в 2025 году запустил бета-версию диалогового AI-агента. Он может создавать целые воронки продаж и маркетинга с помощью простых запросов. Клиенты могут общаться с агентом и разрабатывать многоступенчатые лендинги, тесты или калькуляторы.

Как видите, SaaS-проекты развиваются и предлагают возможность использовать AI-агентов для повышения эффективности различных процессов. Что же ждет нас в email-маркетинге?

Как AI-агенты могут использоваться в email-маркетинге 

AI-агенты в email-маркетинге выполняют различные роли в создании email-кампаний и автоматизации их запуска. Для этого они должны уметь оценивать контекст и принимать обоснованные решения для каждой из задач.

AI-агенты в email-маркетинге могут использоваться для следующих групп ролей:

• разработка писем — все задачи, связанные с созданием писем, от сбора данных и написания текстов до создания разметки в конструкторе писем и проведения А/Б-тестирования;
• автоматизированная рассылка писем — решение, какое письмо отправить следующим, следует ли приостановить или прекратить отправку писем получателям, прогнозирование и планирование писем на основе наиболее вероятного времени взаимодействия с каждым получателем;
• персонализация писем — задачи, связанные с оптимизацией кампании на основе меняющихся данных о взаимодействии с подписчиками без необходимости ручного обновления;
• управление подписчиками — сбор и сегментация данных, ведение списков электронных адресов, управление подписками и отписками.

Как AI-агенты могут интегрироваться в процесс создания писем

Следующим шагом после разработки самих AI-агентов является поиск способа максимально плавного интегрирования их в процессы email-маркетинга. Ниже приведены несколько возможных вариантов, но этот список не является исчерпывающим.

Создание человекоподобного AI-агента

Создайте AI-агента в ChatGPT и поставьте ему цель разработать письмо в конструкторе. Например, мы попробовали использовать существующий функционал AI-агента в ChatGPT и поставили ему задачу разработать письмо в Stripo.

Для выполнения задачи AI-агент открыл браузер на локальном компьютере и использовал его как человек. Процесс происходил с помощью API-запросов. Срабатывал какой-то триггер — агент отправлял запрос и получал ответ с информацией о том, что нужно делать.

Далее начинается эмуляция использования вебинтерфейса. Агент сканирует экран каждые несколько секунд, отслеживает изменения и выполняет действия с помощью мыши и клавиатуры, имеющихся в его распоряжении. Он понимает, где нужно кликнуть, чтобы выполнить действие и получить результат.

Он следует этому алгоритму действий, как реальный человек: создает структуру письма, добавляет баннер и пишет текст.

В наших экспериментах агент на основе ChatGPT не смог успешно выполнить задачу. Однако ему удалось отследить основной механизм действий человека. Это означает, что, несмотря на наличие потенциала, данный подход все еще имеет ограничения, и механизм должен быть точно и плавно реализован.

Создание агента AI Хаб для координации других агентов

Вы можете создать систему автоматизации, включающую в себя нескольких AI-агентов. Каждый агент будет выполнять определенные задачи по созданию, управлению и автоматизации писем.

Основной агент выступает в качестве центрального узла для всей команды AI. Он координирует задачи между агентами, обеспечивая их непрерывную совместную работу. Этот агент полезен тем, что может управлять несколькими проектами одновременно, обеспечивая эффективную обработку различных маркетинговых кампаний или рассылок.

Затем хаб обрабатывает эту информацию и делегирует задачи соответствующим агентам, точно так же, как это делал бы project manager в реальной команде.

Это могут быть агенты, которых вы назначаете на различные этапы создания email-кампании или рассылки, вроде исследования аудитории и составления брифа, предложений по разметке письма в drag-n-drop редакторе, а также генерирования текста и визуальных элементов. В этот хаб можно также включить отдельных агентов, которые будут планировать рассылку в ESP, следить за отправкой, а затем собирать и анализировать показатели эффективности.

Такое разделение ролей позволяет «команде» AI-агентов создавать и отправлять письма с большей уверенностью в том, что они будут работать правильно на каждом этапе.

Использование AI Email Assistant

В то время как разработка полноценных AI-агентов для создания писем продолжается, вы можете воспользоваться AI Email Assistant от Stripo. Это больше, чем просто AI-модель; она позволяет выполнять комплексные задачи, такие как тщательная подготовка текстов для писем и создание писем в редакторе Stripo. Затем письмо необходимо просто доработать, а не создавать его с нуля.

AI Email Assistant от Stripo помогает быстрее создавать письма, автоматизируя рутинные задачи, что дает вам возможность сосредоточиться на стратегии и результатах. Вы также можете управлять кастомизацией, чтобы каждое сообщение идеально вписывалось в стиль бренда.

Со временем он определенно станет более сообразительным и независимым, а это значит, что вы будете экономить еще больше времени, поскольку снимите с себя выполнение рутинных задач.

Текущие ограничения использования AI-агентов

Конечно, мы хотели бы, чтобы AI-агенты для работы с письмами стали частью нашей команды, «коллегами», которые помогают сотрудникам сосредоточиться на стратегической работе и распределяют между ними различные задачи. Но пока AI-агенты находятся на ранней стадии развития технологии, они не могут справляться со сложными задачами.

Существуют также ограничения и проблемы:

1. AI-агенты нуждаются в контексте и обратной связи, и нам необходимо найти способ предоставить им этот контекст, не тратя на это больше времени, чем на саму email-кампанию.
2. Агентам необходимо понимать ваши внутренние процессы, поэтому, как и новый сотрудник, AI-агент нуждается в онбординге. Он должен понимать ваши рабочие процессы, порядок операций, требования к качеству и то, как взаимодействует ваша команда.
3. Email-маркетолог должен контролировать все этапы. Доверять агентам непосредственную подготовку и отправку писем рискованно. Более безопасный подход — позволить им подготовить письмо к отправке, оставив окончательное утверждение за сотрудниками.

В завершение

Использование AI-агентов в email-маркетинге — это реальность, к которой маркетологи должны подготовиться и начать изучать этот инструмент и его возможности. AI-агенты не заменят email-маркетологов, но станут их ассистентами. Насколько реально превратить такого помощника из младшего специалиста, требующего слишком много внимания и контроля, в сильного середнячка, который «знает, что делает», покажет время.

Стоит ли начинать использовать AI-агентов уже сегодня? Да, но начинайте с малого: выберите низкорисковые, повторяющиеся части вашего процесса работы с письмами и давайте агентам контекст для понимания вашего бренда и его целей. В будущем email-маркетинг, возможно, не удастся полностью автоматизировать, но AI-агенты наверняка станут частью вашей команды.