AI Email Personalization：为什么你的 Predictive Content Blocks 可能让人感到不适

Source: Dev.to

预测内容块是电子邮件中的模块化部分，根据每位收件人的数据动态选择和排列。与其创建一个静态邮件（可能只替换收件人姓名），不如构建一个内容模块库，由 AI 系统为每个人组装出不同的邮件。

预测内容块的工作原理

可以这样想：你有 15 种不同的产品推荐、8 张主图、5 个 CTA 按钮和 10 个辅助内容区块。AI 会查看收件人的浏览历史、购买模式、邮件互动情况，甚至外部数据信号，然后为其专门组装一封邮件。与此同时，另一位收件人会得到同样这些构件的完全不同组合。

当前格局

• Braze、Iterable、Salesforce Marketing Cloud – 都提供预测内容块功能。
• Customer.io – 提供巧妙的实现方式。
• Mailchimp – 将其称为 “predictive segmentation”，本质上是相同的概念。

技术基础通常是基于你历史互动数据训练的机器学习模型：

• 与该收件人相似的人点击了什么？
• 他们通常在什么时间打开邮件？
• 哪些产品类别与他们的人口统计特征相关？

为什么执行常常不尽如人意

• 数据质量：脏数据或不匹配的数据（例如，邮编字段里放了客户 ID）会导致荒唐的推荐，如给迈阿密的用户推荐冬季外套。
• 数据量：小名单（例如，每月 5 000 条联系人）不足以为模型提供可靠信号。
• 内容创作：模块化块不会自动生成；你需要拥有大量的产品描述、主图和 CTA 库。

邮件个性化的“恐怖谷”

一封提到用户 18 个月前浏览过的产品的邮件会让人感到侵入。一个实用的经验法则是：如果实体店里一个有帮助的销售员知道了某件事会觉得奇怪，那么在邮件里出现同样的信息也可能太过分。

好的案例

• Sephora – 邮件体现用户的美容档案和购买历史，但不会提及短暂、具体的产品浏览。
• Spotify – “Wrapped” 与发现播放列表通过突出用户未曾意识到的使用模式来取悦用户。

成功的基础

1. 统一的客户画像 – 将电商、邮件、客服和 POS 的互动整合为单一视图。
2. 实时（或近实时）数据同步 – 确保最近的购买或行为在触发邮件前已被同步。
3. 细粒度事件追踪 – 超越 “打开邮件” 与 “点击链接”，捕获产品浏览、页面停留时间、加入/移除购物车等行为。
4. 历史数据 – 大多数 AI 模型需要 6–12 个月的可靠数据才能做出不错的预测。

Segment 与 mParticle 等公司专注于解决这些基础设施难题。

实际操作中最重要的因素

• 时机胜过内容 – 在最佳时刻发送的普通邮件，往往胜过在错误时间发送的高度个性化邮件。AI 可以帮助进行发送时间优化。
• 产品推荐是基本要求 – 即使是最基础的协同过滤（“购买 X 的人也购买了 Y”）也能发挥良好效果。
• 内容层级 – 区块的顺序很重要。新访客先看到建立信任的内容；老客户则优先展示新产品。
• 主题行 – 仍被低估。AI 能为不同细分测试并预测主题行。Warby Parker 会根据客户旅程变化主题行。

按公司规模的可操作建议

大企业

• Salesforce Marketing Cloud – Einstein：功能强大，但需要应对其复杂性和成本。
• Braze：预测能力成熟，尤其适合移动优先的品牌。
• Iterable：工作流构建器让逻辑更易上手。

中型品牌

(继续提供针对预算和资源量身定制的平台建议。)