Как работать с email маркетингом. Директ и CRM маркетинг на практике в 2025 году. Пошаговый гайд!

Email мёртв? Расскажите это конверсиям))
«Email-маркетинг умер!» — кричали диджитал-эксперты в 2015-м. «Email-маркетинг вот-вот умрёт!» — предрекали они же в 2020-м. «Email всё ещё не умер? Да вы издеваетесь!» — недоумевают некоторые и в 2025-м году.

А в это время email-маркетологи молча показывают высокий ROI и продолжают настраивать свои кампании 😎

• Email-маркетинг не только жив, но и продолжает эволюционировать. Современный email-маркетинг — это гиперперсонализация, предиктивная аналитика и контекстно-зависимый контент. Это уже не просто канал коммуникации, а полноценная экосистема взаимодействия с клиентом, интегрированная с другими каналами и платформами.

  Базовая демография + поведение
  Мультиканальное взаимодействие
  Контекстная релевантность
  Предиктивная (предсказательная) персонализация

  RFM-анализ: пошаговый процесс проведения
  Сегментация по микромоментам
  Психографическая сегментация

Помните времена, когда персонализация ограничивалась обращением по имени и базовой сегментацией по полу и возрасту? В те далёкие времена все мы были «наивными падаванами» и думали «Ух тЫ, я пОсТаВИл тЕг в пИсЬмЕ, теперь открываемость взлетит до небес!» 😲😎

● Контекста взаимодействия с брендом. ● Покупательского цикла и текущей стадии воронки. ● Предпочтений по типу, формату и времени контента. ● Истории взаимодействия со всеми точками контакта бренда. ● Поведенческих паттернов, выходящих за рамки взаимодействия с вашим брендом.

Гиперперсонализация работает на нескольких уровнях одновременно:

На этом уровне вы учитываете стандартную демографию (возраст, пол, локация), историю покупок и базовое онлайн-поведение.

❗Компания также учитывает частоту покупок, отправляя активным покупателям рассылки 4 раза/месяц, а менее активным — 2 раза/месяц.

Здесь вы анализируете взаимодействие пользователя со всеми вашими каналами: сайтом, мобильным приложением, социальными сетями, офлайн-магазинами и т.д.

На этом уровне вы учитываете текущий контекст пользователя: время суток, устройство, местоположение, погоду в его регионе, локальные события и тренды.

Система также отслеживает приближающиеся спортивные события в каждом городе и за 2 недели до марафона отправляет бегунам предложения по беговой экипировке, а перед велогонками — по велоаксессуарам (привязка к инфоповодам — база для всего 🔥).

Здесь в игру вступают алгоритмы прогнозирования будущего поведения пользователя на основе больших данных и AI.

Результат: 43% "отпавших" студентов возвращаются к обучению. Система предиктивной аналитики, основываясь на карьерных целях и паттернах просмотра, может предсказывать, какие курсы будут интересны студенту после завершения текущего.

Классический RFM-анализ основан на оценке клиентов по трем ключевым параметрам:
  Recency (R) — давность последней покупки (как давно клиент совершал покупку)
  Frequency (F) — частота покупок (как часто клиент совершает покупки)
  Monetary Value (M) — денежная ценность (сколько денег клиент потратил)

Эти три параметра наиболее точно характеризуют ценность клиента и позволяют прогнозировать его поведение.

  Соберите данные о всех транзакциях клиентов за определенный период (обычно 6-12 месяцев).
  Для каждой транзакции должны быть доступны: ID клиента, дата покупки, сумма покупки.

В современном email-маркетинге классическая модель RFM дополняется новыми параметрами, как упоминалось в лонгриде

• E (Engagement) — уровень вовлеченности с контентом.
• C (Channel) — предпочитаемые каналы коммуникации.
• P (Product) — категории товаров, которые интересуют пользователя.

Микромоменты — это короткие периоды повышенной восприимчивости пользователя к определённому типу контента или предложений.
Современные ESP (Email Service Provider) платформы позволяют отслеживать эти моменты и автоматически триггерить релевантные рассылки.
Например:
·        Пользователь только что завершил сеанс в вашем приложении
·        Пользователь посетил ваш офлайн-магазин
·        Пользователь просматривал конкретную категорию товаров более 5 минут
·        Пользователь открыл ваше предыдущее письмо несколько раз

Психографическая сегментация фокусируется на ценностях, убеждениях и образе жизни пользователей. Это позволяет адаптировать не только предложение, но и тон коммуникации, визуальный стиль и типы аргументов.
Современные инструменты анализа данных позволяют выделять психографические сегменты на основе:
·        стиля коммуникации в обращениях в поддержку
·        предпочитаемых брендов и категорий товаров
·        типов контента, с которым взаимодействует пользователь
·        времени реакции на разные типы предложений

Компании используют базы данных для нескольких ключевых задач:

·        Поиск потенциальных клиентов — сбор информации через рекламу и обратную связь с последующим предложением товаров наиболее заинтересованным потребителям.
·        Персонализация предложений — анализ клиентской базы для подбора наиболее релевантных товаров и скидок, повышающих конверсию.
·        Укрепление лояльности — фиксация предпочтений клиентов и поддержание связи, включая отправку полезных материалов, подарков и специальных предложений (пример: компания "Марс" поздравляет домашних питомцев с днем рождения и рассылает купоны на корм).
·        Стимулирование повторных покупок — отслеживание срока использования товаров и напоминание о замене или обновлении продукции в нужный момент.
Важно учитывать этические аспекты работы с базами данных. Легальные способы формирования клиентской базы включают:
·        Самостоятельный сбор через Opt-in подписки (формы на сайте, опросы, вебинары, конкурсы)
·        Использование double opt-in (подтверждение подписки)
·        Работа с официальными агрегаторами, собирающими контакты легально
·        Использование look-alike аудиторий в соцсетях и рекламе вместо покупки сомнительных баз

Кейс 1: «Золотое яблоко» — омниканальная персонализация в бьюти-ритейле

«Золотое яблоко» создало одну из самых продвинутых систем персонализации на российском рынке, превратив процесс покупки косметики в уникальный персонализированный опыт.
Ключевые элементы персонализации:

При отсутствии товара клиент может подписаться на уведомление о его появлении. Система анализирует не только запрошенные товары, но и паттерны просмотров, формируя комплексное понимание предпочтений.

На основе интересов к определенным брендам или типам косметики (гели для губ, шампуни, тональные основы) система проактивно информирует о новинках и акциях в релевантных категориях.
Система также анализирует состав корзины клиента и предлагает таргетированные промокоды именно на те товары, которые находятся в корзине или были просмотрены, но не добавлены.

Клиенты получают виртуального питомца, который "питается" определенными категориями косметики. Программа лояльности интегрирована с игровой механикой: уход за виртуальным питомцем приносит реальные бонусы и скидки.

Клиенты могут создать уникальный дизайн подарочной карты с помощью ИИ-генератора изображений. Персонализированные подарочные карты повышают эмоциональную привязанность к бренду и стимулируют повторные покупки.

Кейс 4: Яндекс Музыка — алгоритмическая персонализация контента
Яндекс Музыка создала одну из самых точных систем рекомендаций музыкального контента.
Ключевые элементы персонализации:

Алгоритм анализирует жанровые предпочтения, выявляет "эмоциональную музыкальную карту" пользователя, определяя, какую музыку он предпочитает в разных эмоциональных состояниях.

Система определяет, чем занимается пользователь (работа, дорога, сон, тренировка, отдых), и предлагает соответствующие подборки. При регулярных паттернах (например, тренировки по вторникам и четвергам) проактивно предлагает соответствующие плейлисты в нужное время.

Когда персонализация становится слишком точной, она может вызывать у пользователей страх за их конфиденциальность.

Решение:
·        Балансируйте между точностью персонализации и комфортом пользователя.
·        Создавайте ощущение «приятного совпадения», а не тотального отслеживания.
·        Объясняйте пользователям, на основе чего формируются рекомендации.

Построение инфраструктуры для гиперперсонализации требует значительных инвестиций в технологии и специалистов.

Решение:
·        Начинайте с малого: выберите один сегмент для пилотного проекта.
·        Используйте готовые решения вместо разработки с нуля.
·        Планируйте поэтапное внедрение с измеримыми результатами на каждом этапе.

В эпоху ужесточения законодательства о персональных данных гиперперсонализация может столкнуться с юридическими ограничениями.
Решение:
·        Следите за изменениями в законодательстве и адаптируйте стратегию.
·        Обеспечьте прозрачность в сборе и использовании данных.
Проблема #4: Синдром «персонализационного пузыря»
Чрезмерно точная персонализация может ограничивать пользователя, показывая ему только то, что соответствует его прошлому опыту.
Решение:
·        Внедряйте элемент контролируемой случайности в рекомендации.
·        Периодически тестируйте контент за пределами очевидных предпочтений пользователя.
·        Балансируйте между персонализацией и расширением кругозора.

Для оценки эффективности современных email-кампаний важно отслеживать следующие показатели:

Если хотите узнать больше интересных методик, лайфхаков в индустрии найма / рекрутинга,
Подписывайтесь на мой тг-канал.
Там я постоянно выкладывают полезные гайды и чек-листы!

@digital_jobster — топовые вакансии от компаний мечты: свежие офферы в маркетинге, SMM и всем, что связано с digital.

@rabota_freelancee — вакансии для тех, кто хочет работать в удобное время и из любой точки мира.

@rabota_go — канал для тех, кто хочет расти в онлайн-профессиях: вакансии в маркетинге и продажах, гайды по развитию в профессии и реальные истории успеха.