上个月一直在抽空实操怎么用 AI 改造邮件营销流程，简单分享一下。
我们询盘邮件的回复率其实并不高，尽管都是通过关键词主动搜索进来的，也在表单里提交了他们的产品定制需求。
但业务小伙伴把相应的回复邮件发送过去之后，有一些邮件是没什么下文的，即便后续再用邮件进行跟进也是没什么效果。
我肯定这里面不是价格的问题，因为我们第一封邮件基本都是跟客户核对产品参数，根本就没有涉及到价格与运费这块内容。
究其原因，有可能是邮件触达的问题（之前有客户反馈说没收到我们的消息），也有可能是客户真的不愿意回吧。
所以针对这种情况，我上个月在着重测试两种解决方案，一种是邮件打开的及时数据监测反馈，另一种是周期性的邮件信息营销。
第一种方案逻辑很简单，就是在邮件里面加一个跟踪参数，当客户打开邮件之后并阅读之后，我这边是能收到这封邮件已经被客户阅读的反馈。
技术上很简单，已经有很多邮件 APP 支持这种功能，另外市面上也有不少开源项目支持这种功能，所以有兴趣的朋友自己搜索了解。
第二种方案简单来说就是邮件营销，但我想把 AI 的功能加进去，针对每一位客户的具体情况进行针对案针对性的文案营销。
我的逻辑其实很简单，主要分为三个步骤。
首先将 info 邮箱（所有的询盘通知都在这里面）里面的询盘信息全部归档到本地文件夹，这块功能很好实现。
只要给 AI 配置一下第三方登录权限，并设计一个邮件归档模板，并让 AI 将每一封询盘信息都按照这个模板进行整理。
第一步的询盘信息归档做完后，剩下就是针对性营销文案的写作了。
我的逻辑是针对每一位客户，都建立一份营销档案，比如他的原始询盘信息是什么、第一次的营销文案是什么、第二次的营销文案是什么，以及每次营销后的数据反馈都记录下来。
其实这部分工作在 AI 的帮助下很容易实现，把工作流程设计好，处理起来就比较简单，并没有想象中的那么复杂。
因为邮件的营销文案都不怎么长，所以 AI 处理的成本并不是很高，像我上周测试了 1000 多封营销文案，都没有超出模型的 5 小时 token 限制。
上面两个步骤都做完后，剩下就是邮件的发送了。
目前邮件发送的方案非常多，如果不愿折腾的话直接用老牌的许可式邮件营销平台就行，但过程中需要自己手动去做收件人与营销文案的匹配。
当然也可以自建平台，像 Resend、Cloudflare Email、Microsoft Mail 都可以实现我们的需求。
这三步都走完，一个大体的邮件营销流程便搭建起来了，后续需要做的就是定时任务与数据监控。
这块我也在优化，等后续有了一些新的想法之后再来更新。
