자유롭게 AI와 대화하며 콘텐츠 아이디어를 발굴하거나 뉴스레터의 문제점을 전달하고 함께 A/B 테스트 가설을 세울 때 AI를 활용해 보세요. 또한 타깃과 목적에 맞는 이메일 자동화 시나리오를 설정할 수도 있습니다. 아래는 자동화 시나리오를 세우는 예시와 프롬프트입니다.

나는 [회사] 영업 관리자야. [타깃]을 대상으로 [목적]을 달성하기 위해 이메일 자동화 시나리오를 만들고 있어. 고객 여정을 고려해 3단계로 나눠서 각 단계별 이메일 발송 주기와, 이메일 목적, 메시지 예시를 정리해 줘.

뉴스레터의 첫인상을 결정하는 제목은 발송하기 직전까지도 큰 고민거리입니다. 이럴 때는 AI에게 오픈율을 높이는 제목을 추천받아보세요. 원하는 결과물 형식이 있다면 프롬프트에 함께 적어주세요. 예를 들어 '제목 3개와 추천 이유'를 덧붙이면 근거가 포함된 답변을 받을 수 있고, '20자 이내'등의 조건을 추가해 이메일에 최적화된 제목을 얻을 수도 있습니다.

나는 [회사] 마케터야. 이번 주 [발송 요일], [타깃]을 대상으로 [목적] 이메일을 보낼 예정이야. 오픈율을 높일 수 있도록 이메일 제목을 [N] 개 추천해 줘. [길이, 톤, 구분 방식]을 포함해 정리해 줘.

클릭률을 높이는 CTA 문구 작성이나, 브랜드 톤 앤 매너에 맞춘 본문 다듬기에도 AI를 활용할 수 있습니다. 브랜드 가이드 문서가 있다면 첨부하여 AI가 참고하도록 하는 것도 좋은 방법입니다.

발송 결과를 해석하고 인사이트를 도출하거나, 지표 개선을 위해 액션 아이템이 필요할 때 AI의 도움을 받아보세요. 혹은 내부 보고를 위해 이메일 마케팅 캠페인 성과를 비교한 리포트 작성이 필요할 때도 AI를 사용할 수 있습니다.

나는 [회사] 뉴스레터 에디터야. [기간] 동안 발송한 이메일 성과를 비교해서 리포트를 작성하려고 해. [성과 지표]를 중심으로 비교해주고, 개선된 점과 부족한 점을 짧게 정리해 줘.

데이터 분석 단계의 프롬프트를 작성할 때는 지난 뉴스레터의 데이터 알려주어야 추상적이지 않은 답변을 받을 수 있습니다. 스티비의 통계 화면을 캡처해 첨부하거나 지난 뉴스레터의 발송 성과 데이터를 CSV 파일로 내려받아 첨부해 보세요. 또는 직접 프롬프트에 작성해 포함시켜도 좋습니다.

데이터 분석으로 인사이트를 도출했다면, 이제 이메일 마케팅 성과 지표를 향상하기 위한 구체적인 전략이 필요합니다. 구독자를 어떤 기준으로 세분화할지, 언제, 얼마나 자주 발송할지, 본문 길이나 구성은 어떻게 최적화할지를 AI와 함께 고민해 보세요.

나는 [회사] 데이터 분석가야. 최근 [성과 지표]를 높이기 위해 이메일 마케팅 전략을 세우고 있어. [타깃]을 더 잘 나누기 위해 고객 세그먼트 기준을 제안해 줘. 각 세그먼트별 특징과 기대 효과도 간단히 정리해 줘.

스티비에서는 A/B 테스트 항목으로 '이메일 제목', '발신자 이름', '발송 스케줄', '콘텐츠'를 지정할 수 있습니다. 데이터 기반으로 뉴스레터의 성과를 최적화할 때, A/B 테스트 기능을 사용해 보세요.