Обычная история: есть классный продукт, есть список людей, которым он реально нужен, и нет времени каждому писать вручную. Знакомо? Команда Marketing AI Institute оказалась в такой же ситуации. И вместо того чтобы в очередной раз отложить рассылку, они пошли другим путём - отдали задачу AI-агенту.
Майк Капут, Chief Content Officer SmarterX, взял Claude Code и попробовал построить cold outreach кампанию от начала до конца. Не как production-систему, а как эксперимент. Посмотреть, насколько AI-агенты для маркетинга готовы к реальным задачам.
Старый подход: это работает, но медленно
Традиционный процесс холодной рассылки выглядит примерно так: собрать список, изучить каждого prospect, написать шаблон письма, кастомизировать где успел, потом несколько часов копировать-вставлять и ждать ответов. Способ рабочий, но медленный. И честно говоря, такую работу часто откладывают - вечно есть что-то более срочное.
Для бизнеса во Владивостоке и на Дальнем Востоке эта проблема особенно остра: ручная работа отбирает время, которое можно потратить на стратегию и рост. А автоматизация с помощью ИИ как раз и нужна, чтобы разгрузить команду от таких задач.
Новый подход: AI-агент в деле
Капут начал с того, что скормил Claude Code страницу с описанием продукта. AI сам определил целевую аудиторию: какие должности, уровни сеньорити, типы компаний. Всё на основе прочитанного.
Дальше - самое интересное. Из чистого любопытства Капут позволил агенту попробовать найти реальных prospects. Claude Code определил людей, которые подходят под профиль, и сделал обоснованные предположения об их email-адресах на основе распространённых форматов в этих компаниях. Капут честно предупреждает: для верифицированного списка лучше использовать специальные инструменты вроде Clay. Но сам факт, что AI-агент рассуждает через эту задачу - впечатляет.
Что случилось дальше
Вместе с агентом они разработали качественное письмо, которое реально релевантно получателю. Когда контент утвердили, Капут подключил Claude Code к своему почтовому ящику для демонстрации - и AI сгенерировал 250 черновиков писем, каждое с именем получателя и релевантными деталями.
AI создал HTML-интерфейс - «email hub» - с каждым получателем и кнопкой «Отправить», которая открывала полностью заполненное письмо в Gmail. Всё, что оставалось - открыть браузер, пройтись по записям и нажать send. Весь процесс занял около 20 минут.
Что это значит для маркетологов
Из эксперимента Капут вынес три вещи, которые стоит обдумать любому, кто думает о внедрении AI-агентов в свой бизнес.
- Человеческое суждение никто не отменял. Спамные и нерелевантные письма проваливаются независимо от того, кто их отправляет - человек или AI. Качество сообщения и релевантность аудитории всё ещё определяете вы.
- Ценность не только в скорости. Дело в том, что работа вообще делается. Команда могла бы взяться за рассылку традиционным способом и не успеть до запуска. AI-нативный подход делает ранее непрактичную работу практичной.
- Это только начало. Если AI-агент справился с email-рассылкой, ту же логику можно применить к CRM-воронкам, follow-up последовательностям и персонализации кампаний в масштабе.
Читайте также
- Три шага для внедрения AI-агентов в маркетинг: подход Rachel Woods
- AI как мыслительный партнер: что изменилось в работе маркетологов
- Оркестрация сигналов в B2B: как ИИ подсказывает, кто готов купить
Готовы внедрить AI-агентов в свой бизнес?
Мы помогаем компаниям во Владивостоке и на Дальнем Востоке автоматизировать продажи, маркетинг и бизнес-процессы с помощью искусственного интеллекта. Начните с бесплатного аудита - разберём ваши процессы и найдём точки роста.
Получить бесплатный AI-аудит