人工智能尚未充分发挥其在邮件营销中的潜力——至少在没有人工干预的情况下是这样。
营销人员想象中的AI驱动邮件与实际能够创建的营销活动之间存在成熟度差距。弥合这一差距可能是一个重大机遇。
邮件经久不衰
邮件营销看似应该被淘汰。毕竟，第一封“电子邮件”发送于1971年10月，距今已近55年。
社交媒体平台、短信以及WhatsApp和Discord等各类应用显然有能力取代它。2013年Gmail推出“促销”标签时，整个行业曾忧心忡忡。如今，AI收件箱摘要又成了最新的营销威胁。
尽管如此，对于许多电商企业来说，邮件仍然贡献着与其渠道地位不成比例的收入。这一渠道之所以持久，并非因为它新颖，而是因为它是自主可控的、可衡量的，并且与购物者行为紧密相关。
AI驱动邮件营销的潜力在于实现一对一的购物者定向。
相关性
举例而言，自称邮件营销爱好者的Chase Dimond最近在X上发布了他的电商邮件营销建议。
Dimond的“电商商店应发送的7类邮件”和“4封必发的电商邮件”描述的是传统的、AI出现之前的策略。
他的建议表明，核心营销活动——购物车遗弃提醒、紧迫感驱动的促销、推荐请求、以内容为导向的互动序列——仍然能够带来转化。时机的把握、相关性和动机激励的底层心理逻辑并未突然失效。
一对一受众
然而，这种表面上的现状并不意味着邮件营销无法进化。我们期待人工智能带来颠覆性变革。
为此，AI最大的潜力在于：
- 实现一对一受众级别的细分，
- 在确能转化的时刻向正确的人推送正确的优惠，
- 达成精准的个性化相关度。
真正的AI意味着每位订阅者都成为一个独立细分，结合行为信号、预测意图、情境时机和优惠策略，最终打造针对转化优化的个性化体验。
我将此類AI驱动邮件的需求归纳为四点：
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预测性个性化。 AI自动化必须评估购物者对特定产品或特定优惠的购买倾向演进。基于规则的细分可能只是区分“高价值客户”和“流失买家”，而预测模型能够判断特定个体何时准备购买，以及什么样的优惠最具说服力。
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情境时机。 AI之前的工作流基于购物车遗弃或浏览遗弃触发固定动作。AI不仅应识别事件，还应确定转化的最佳时刻。
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优惠优化。 不同于向每位订阅者群发单一折扣或激励，AI系统可以调整优惠金额或类型。购物者A会对免运费响应，而购物者B需要小幅赠品。
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行为级规模化。 理论上，AI可以生成数千甚至数百万条针对个人行为和购买倾向定制的独特消息。它可以编排动态序列选择、条件消息路径和优惠决策——全部无需人工介入。
一对一受众重新定义了邮件营销。
建议
[
GenAI 接近大规模超个性化
2024年10月27日](https://www.practicalecommerce.com/gen-ai-nears-hyper-personalization-at-scale?utm_source=back)
差距
遗憾的是，这一愿景目前尚无法实现。AI目前在邮件营销中更像是助手角色，而非个性化引擎。
诚然，它可以精简营销活动变体，例如生成多条主题线路进行测试。许多邮件平台现已原生支持实时行为评分、预测意图、个性化优惠和发送时间优化。
然而，可能性与实用工具之间的差距，正是许多营销人员声称“AI尚未成熟”的原因。潜力依然很高，但基础设施仍在发展中。
在此期间，富有创意的邮件营销人员可以通过整合现有技术来尝试一对一受众的近似方案，例如：
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工作流自动化工具将各自分立的系统连接在一起，创建后即可自主运行。提供商包括Zapier、Make和n8n。
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匿名流量识别。 5×5、Retention.com和Audience Bridge等工具可以将电子邮件地址与原本未知的网站访客关联起来。
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生成式AI可以分析、整理和创作。Google AI Studio、x.ai、OpenAI和Anthropic的商业版本均可集成到自动化工作流中。
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推荐系统。 Recombee和Luigi's Box等平台可以驱动产品和优惠推荐。这些同样可以与工作流自动化同步。
在平台弥合这一差距之前，实验和整合很可能塑造竞争优势，使部分电商邮件营销人员能够在此类功能成为标准特性之前，就实现接近个性化消息的成效。
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