AI-агенти в email-маркетингу: від ідеї до надсилання за помахом руки?

За останні кілька років ви, ймовірно, звикли використовувати AI-інструменти для виконання конкретних завдань у сфері email-маркетингу, але тепер з'явилося нове завдання: AI-агенти. Очікується, що ці агенти зможуть створювати листи з нуля, забезпечувати та контролювати автоматизацію, прискорювати всі процеси та підвищувати ступінь персоналізації всіх повідомлень.

Звучить чудово, але давайте розберемося, чи насправді чи це реально. А ще краще, які завдання email-маркетингу можна делегувати AI-агентам? У чому різниця між AI-моделями та AI-агентами, і як почати інтегрувати AI-агентів у роботу своєї команди?

Ключові висновки

1. AI-агенти — це автономні системи прийняття рішень, які навчаються та адаптуються, роблячи кроки, необхідні для досягнення мети.
2. Впровадження вже йде на повну силу, і багато SaaS-компаній експериментують з агентами, щоб прискорити робочі процеси і знизити рутинне навантаження.
3. В email-маркетингу логіка агентів є очевидною: вони можуть брати на себе повторювані задачі, виступати в ролі помічників і підтримувати маркетологів, дозволяючи їм зосередитися на стратегії та креативних завданнях.

Концепція AI-агентів: чим вони відрізняються від запитів або моделей?

У 2025 році AI в маркетингових процесах набирає популярність, і ось чому.

До недавнього часу ми працювали в основному з мовними моделями: ChatGPT, Gemini, Claude та іншими. Кожна з них пропонувала ефективні інструменти, але стандартний спосіб використання їх в email-маркетингу був простий — ви давали моделі запит, і вона виконувала конкретне, чітко визначене завдання.

AI-агенти зробили крок вперед, оскільки вони є AI, який приймає рішення і діє незалежно для досягнення мети, імітуючи людську автономність і постійно розвиваючись за допомогою машинного навчання. Тобто йдеться не про виконання невеликих конкретних завдань, описаних у запиті, а про мету, яку вони досягають, виконуючи певний набір дій. Яким буде цей набір, вирішує сам AI-агент.

Агенти вже є більш-менш систематизованими ланцюжками. Наприклад, якщо ви є дослідником, ваша робота складається з декількох послідовних задач: планування, дослідження теми, збирання матеріалів тощо. Ви створите чернетку, потім проаналізуєте її, перевірите і презентуєте, виконуючи певний порядок дій. Агент повністю закриває цей цикл від початку до кінця, ніби ви робили це самі. 

Наприклад, якщо ми б вирішили створити агента з копірайтингу, який використовує AI, він би займався дослідженням, підготовкою плану, критичним аналізом, оцінкою цього плану, додаванням ідей, створенням першої версії, підготовкою фінальної версії та публікацією. Агент може займатися не лише написанням тексту, як раніше, але й багатьма іншими речами.

Використання AI-агентів вже робить співробітників більш ефективними і креативними, що спонукає компанії розглядати можливість використання їх для різних задач. Погляньте на ці дані:

• до 2028 року 33% корпоративного софту передбачатиме використання агентного AI, тоді як у 2024 році цей показник становив менше 1%;
• 77% співробітників стверджують, що AI підвищує їхню продуктивність;
• 90% компаній фіксують значне поліпшення робочого процесу після впровадження генеративних AI-агентів.

Вражає, чи не так? Тоді давайте подивимося, як можна використовувати AI-агентів у маркетингу в цілому та інтегрувати їх у процеси email-маркетингу.

Приклади AI-агентів у SaaS-продуктах

SaaS-платформи у сфері маркетингу запускають і постійно вдосконалюють AI-агентів, щоб забезпечити зручність і ефективність роботи своїх клієнтів.

Ось кілька прикладів різних SaaS-проєктів, що демонструють, в яких сферах маркетингу можна використовувати агентів:

• Grammarly наразі може використовувати 8 AI-агентів для написання текстів у робочому середовищі Docs. Кожен агент виконує певне завдання, наприклад, передбачає реакцію читачів і оцінює текст за певними критеріями, форматує цитати, перевіряє стиль, коригує тон і виразність тексту, розпізнає AI, перевіряє на плагіат і перефразовує;
• Adobe Marketo Engage (частина маркетингового пакету Adobe) пропонує email-маркетологам можливість автоматичного генерування контенту для листів, повідомлень для залучення аудиторії, відповідей чат-ботів та оглядів вебінарів за допомогою AI-агентів;
• Lyzr, SaaS-рішення на базі маркетингового AI, представило агента з генерування контенту, за допомогою якого клієнти можуть самостійно створювати оптимізовані для SEO пости для блогу, розсилки та рекламні тексти кількома мовами;
• HubSpot запропонувала набір інструментів Breeze AI, який включає в себе агентів Breeze — AI-експертів, вбудованих в систему CRM HubSpot. За допомогою цих агентів можна писати пости в блогах, генерувати лендинги і покращувати персоналізацію листів і email-кампаній в режимі реального часу.
• Salesforce пропонує Agentforce, конструктор AI-агентів, який дозволяє маркетологам створювати кастомізованих агентів, здатних керувати кампаніями, автоматично створювати брендований контент для кожної цільової аудиторії і навіть сегментувати аудиторію за допомогою AI;
• Include.me, no-code редактор воронок продажів, у 2025 році запустив бета-версію діалогового AI-агента. Він може створювати цілі воронки продажів і маркетингу за допомогою простих запитів. Клієнти можуть спілкуватися з агентом і розробляти багатоступеневі лендинги, тести або калькулятори.

Як бачите, SaaS-проєкти розвиваються і пропонують можливість використовувати AI-агентів для підвищення ефективності різних процесів. Що ж чекає нас в email-маркетингу?

Як AI-агенти можуть використовуватися в email-маркетингу 

AI-агенти в email-маркетингу виконують різні ролі у створенні email-кампаній та автоматизації їх запуску. Для цього вони повинні вміти оцінювати контекст і приймати обґрунтовані рішення для кожного з завдань.

AI-агенти в email-маркетингу можуть використовуватися для наступних груп ролей:

• розробка листів — всі задачі, пов'язані зі створенням листів, від збирання даних і написання текстів до створення розмітки в конструкторі листів і проведення А/Б-тестування;
• автоматизоване надсилання листів — рішення, який лист надіслати наступним, чи слід призупинити або припинити надсилання листів одержувачам, прогнозування та планування листів на основі найбільш ймовірного часу взаємодії з кожним одержувачем;
• персоналізація листів — завдання, пов'язані з оптимізацією кампанії на основі мінливих даних про взаємодію з підписниками без необхідності ручного оновлення;
• керування підписниками — збирання та сегментація даних, керування списками електронних адрес, підписками та відписками.

Як AI-агенти можуть інтегруватися в процес створення листів

Наступним кроком після розробки самих AI-агентів є пошук способу максимально плавного інтегрування їх у процеси email-маркетингу. Нижче наведено кілька можливих варіантів, але цей список не є вичерпним.

Створення людиноподібного AI-агента

Створіть AI-агента в ChatGPT і поставте йому за мету розробити лист у конструкторі. Наприклад, ми спробували використати можливості AI-агента, які існують в ChatGPT, і поставили йому задачу розробити лист у Stripo.

Для виконання завдання AI-агент відкрив браузер на локальному комп'ютері і використовував його як людина. Процес відбувався за допомогою API-запитів. Спрацьовував якийсь тригер — агент надсилав запит і отримував відповідь з інформацією про те, що потрібно робити.

Далі починається емуляція використання вебінтерфейсу. Агент сканує екран кожні кілька секунд, відстежує зміни і виконує дії за допомогою миші і клавіатури, що є в його розпорядженні. Він розуміє, де потрібно клікнути, щоб виконати дію і отримати результат.

Він дотримується цього алгоритму дій, як реальна людина: створює структуру листа, додає банер і пише текст.

У наших експериментах агент на основі ChatGPT не зміг успішно виконати завдання. Однак йому вдалося відстежити основний механізм дій людини. Це означає, що, незважаючи на наявність потенціалу, даний підхід все ще має обмеження, і механізм повинен бути точно і плавно реалізований.

Створення агента AI Хаб для координації інших агентів

Ви можете створити систему автоматизації, що складається з декількох AI-агентів. Кожен агент буде виконувати певні завдання зі створення, керування та автоматизації листів.

Основний агент є центральним вузлом для всієї команди AI. Він координує задачі між агентами, забезпечуючи їхню безперервну спільну роботу. Цей агент корисний тим, що може керувати декількома проєктами одночасно, забезпечуючи ефективну обробку різних маркетингових кампаній або розсилок.

Потім хаб обробляє цю інформацію і делегує задачі відповідним агентам, подібно до того, що робив би project manager у реальній команді.

Це можуть бути агенти, яких ви призначаєте на різні етапи створення email-кампанії або розсилки, як-от дослідження аудиторії та складання брифу, пропозиції щодо розмітки листа в drag-n-drop редакторі, а також генерування тексту та візуальних елементів. У цей хаб можна також долучити окремих агентів, які плануватимуть розсилку в ESP, стежитимуть за надсиланням, а потім збиратимуть і аналізуватимуть показники ефективності.

Такий розподіл ролей дозволяє «команді» AI-агентів створювати та надсилати листи з більшою впевненістю в тому, що вони будуть працювати правильно на кожному етапі.

Використання AI Email Assistant

Поки триває розробка повноцінних AI-агентів для створення листів, ви можете скористатися AI Email Assistant від Stripo. Це більше, ніж просто AI-модель; вона дозволяє виконувати комплексні завдання, як-от ретельна підготовка текстів для листів і створення листів в редакторі Stripo. Потім лист потрібно просто доопрацювати, а не створювати його з нуля.

AI Email Assistant від Stripo допомагає швидше створювати листи, автоматизуючи рутинні задачі, що дає вам можливість зосередитися на стратегії та результатах. Ви також можете керувати кастомізацією, щоб кожне повідомлення ідеально вписувалося в стиль бренду.

Згодом він безумовно стане більш кмітливим і незалежним, а це означає, що ви будете економити ще більше часу, оскільки знімете з себе виконання рутинних задач.

Поточні обмеження використання AI-агентів

Звичайно, ми хотіли б, щоб AI-агенти для роботи з листами стали частиною нашої команди, «колегами», які допомагають співробітникам зосередитися на стратегічній роботі і розподіляють між ними різні задачі. Але поки AI-агенти знаходяться на ранній стадії розвитку технології, вони не можуть виконувати складні завдання.

Існують також обмеження і проблем:

1. AI-агенти потребують контексту та зворотного зв'язку, і нам необхідно знайти спосіб надати їм цей контекст, не витрачаючи на це більше часу, ніж на саму email-кампанію.
2. Агентам необхідно розуміти ваші внутрішні процеси, тому, як і новий співробітник, AI-агент потребує онбордингу. Він повинен розуміти ваші робочі процеси, порядок операцій, вимоги до якості й те, як взаємодіє ваша команда.
3. Email-маркетолог повинен контролювати всі етапи. Довіряти агентам безпосередню підготовку і надсилання листів є ризикованим. Більш безпечний підхід — дозволити їм підготувати лист до надсилання, залишивши остаточне затвердження за співробітниками.

На завершення

Використання AI-агентів в email-маркетингу — це реальність, до якої маркетологи повинні підготуватися і почати вивчати цей інструмент і його можливості. AI-агенти не замінять email-маркетологів, але стануть іхніми асистентами. Наскільки реально перетворити такого помічника з молодшого спеціаліста, який вимагає занадто багато уваги і контролю, на сильного середнячка, який «знає, що робить», покаже час.

Чи варто починати використовувати AI-агентів вже сьогодні? Так, але починайте з малого: виберіть повторювані не дуже ризикові частини вашого процесу роботи з листами і дайте агенту контекст для розуміння вашого бренду і його цілей. У майбутньому email-маркетинг, ймовірно, не вдасться повністю автоматизувати, але AI-агенти напевно стануть частиною вашої команди.