Jak zmienił się e-mail marketing dla firm od kiedy jest AI?

Mój newsletter od połowy 2025 roku wychodzi regularnie co tydzień. AI pomaga mi utrzymać rytm publikacji — dopasowuje język, podrzuca struktury, przyspiesza drafty. Odpowiednia rutyna sprawia, że wyniki są powyżej rynkowych benchmarków. Wskaźnik otwarć: 42,3%. Wskaźnik kliknięć: 5,9%. Dla porównania średnia w Polsce to 36% otwarć i 1,46% kliknięć (MailerLite, raport benchmarks 2025, baza 3,6 mln kampanii).

Mam takie wyniki nie dlatego, że używam AI, ale dlatego, że zanim włączyłem jakiekolwiek narzędzie, wiedziałem do kogo piszę, dlaczego piszę i co ma z tego wyniknąć. AI przyspiesza ten proces, ale w żadnym momencie go zastępuje. 

Jeśli zastanawiasz się czy newsletter w ogóle ma sens dla Twojej firmy, pisałem już o tym tutaj.

Co mówią liczby

E-mail marketing generuje średnio 36-40 złotych przychodu z każdej wydanej złotówki. To najwyższy zwrot spośród kanałów digitalowych — dane za 2025 rok, agregowane globalnie. 

Na moment zatrzymaj się przy tym.

18% firm osiąga ponad 70 zł z każdej zainwestowanej złotówki. 20% firm — poniżej 5 zł. Te same narzędzia, ten sam kanał, ale ogromna przepaść w wynikach. Skąd ona się bierze? Spójrz na polskie dane.

Polska: 36% otwarć, 1,46% kliknięć.
Europa: 45% otwarć, 2,04% kliknięć.
Australia: jeszcze wyżej — 2,82% kliknięć.

Wypadamy gorzej. Ale nie dlatego, że e-mail marketing dla firm w Polsce nie działa. MailerLite wskazuje na „ciasne” skrzynki i dużo nieaktywnych adresów na listach. Poza tym problem leży po stronie nadawców, a nie odbiorców. Firmy zbierają adresy, ale nie dbają o listę — nie usuwają nieaktywnych, nie segmentują, wysyłają ten sam mail do wszystkich. Gdy skrzynka się zapełnia, odbiorca przestaje otwierać…

Jest natomiast wskaźnik, w którym Polska wypada blisko średniej globalnej. CTOR, czyli stosunek kliknięć do otwarć — 6,63% w Polsce vs 6,81% globalnie. To mówi nam coś ważnego: ci, którzy otwierają polskie newslettery, klikają w nie prawie tak samo chętnie jak odbiorcy na całym świecie. Jak więc można wyczytać z tych liczb to nie treść jest problemem e-mail marketingu, ale dotarcie.

A teraz porównaj te liczby z mailami automatycznymi.

Mail powitalny po zapisie na listę: 83% otwarć, 16,6% kliknięć (GetResponse, benchmarks 2023). Autoresponder — seria maili wysyłanych automatycznie: 51% otwarć, 5,59% kliknięć. Maile wysyłane w reakcji na zachowanie odbiorcy: 306% więcej kliknięć niż zwykły newsletter.

Jak widzisz różnicy nie robi narzędzie, ale przemyślany proces.

Firma, która wysyła newsletter raz w tygodniu do całej bazy, gra w inną grę niż firma, która ma ustawioną sekwencję powitalną, reaguje na zachowania odbiorców i regularnie czyści listę z nieaktywnych adresów. Obie „robią e-mail marketing”, ale wyniki mają kompletnie inne.

I tu pojawia się AI. Bo sztuczna inteligencja może pomóc przejść z pierwszego modelu do drugiego. Oczywiście pod warunkiem, że wiesz, czego od niego oczekujesz.

Gdzie sztuczna inteligencja faktycznie pomaga?

Używam AI do tworzenia treści. Tylko tyle i aż tyle. Mój proces wygląda tak: siadam do tematu, Claude zadaje mi pytania — o cel, odbiorcę, kluczowy przekaz. Dopiero po tym briefie powstaje draft, który obieram ze sztuczności, dodaję swoje doświadczenia, wycinam to, co brzmi sztucznie. Efekt końcowy jest mój. Proces dojścia do niego — wspólny.

Blog i newsletter powstają w jednym bloku czasowym. Artykuł trafia na stronę. Newsletter to jego rozszerzenie — dodatkowa wartość, której nie ma nigdzie indziej. Narzędzie, checklista, rozwinięcie wątku, dodatkowa myśl. Kto czyta sam blog, dostaje solidną porcję wiedzy. Kto jest na liście mailingowej, dostaje bonus za zaufanie.

No właśnie – jeśli jeszcze nie subskrybujesz – zapisz się

Bez AI ten proces trwałby dłużej. I nie dlatego, że nie potrafię pisać. Dlatego, że AI wymusza strukturę myślenia oraz mamy wypracowany briefing przed pisaniem, który doskolane zamienia czekanie na wenę i pisanie od razu bez przemyślenia. Mój asystent zmusza do odpowiedzi na pytania, które sam bym pominął. O cel, odbiorcę, myśl lub przekaz, z jakim chcę zostawić po przeczytaniu tekstu.

Jak widzisz, to nie jest kwestia generowania treści jednym kliknięciem, ale proces, który prowadzi do lepszego tekstu w krótszym czasie.

Tematy maili — jedno miejsce, gdzie AI pomaga nawet bez testów A/B

Przy mojej skali wysyłki nie robię jeszcze testów A/B. Ale generuję w AI kilka wariantów tematu i wybieram najlepszy. Nie na podstawie danych, bo ich jeszcze nie mam, lecz podstawie znajomości moich odbiorców.

Dane MailerLite pokazują, że tematy o długości 20-40 znaków mają około 45% większe prawdopodobieństwo trafienia do grupy z najwyższym wskaźnikiem otwarć. Krótsze, konkretniejsze, bez ozdobników. AI trzyma się tego formatu i proponuje kąty, na które być może sam bym nie wpadł.

Gdy baza urośnie — dodam testy A/B. Na razie wystarczy mi świadomy wybór z kilku wariantów zamiast pisania pierwszego tematu, jaki przychodzi do głowy.

Gdzie AI szkodzi

Największe ryzyko? Wyłączasz myślenie. Wrzucasz temat do AI i wysyłasz to, co dostajesz. Bez edycji, bez dodania swojego doświadczenia, bez wycinania sztucznych fraz. Twoje maile zaczynają brzmieć jak maile wszystkich innych. Ten sam ton, te same zwroty, ten sam rytm zdań. „W dynamicznie zmieniającym się świecie…”, „Kluczową kwestią jest…”, „Warto zauważyć, że…”.

Zauważam to też u siebie. Gdy za bardzo polegam na drafcie AI i za mało go obrabiam, moje teksty zaczynają brzmieć tak samo. Ten sam schemat otwarcia. To samo zamknięcie. Te same przejścia między akapitami. AI ma swoje ulubione wzorce i powtarza je. Jeśli nie pilnujesz różnorodności — Twój newsletter staje się przewidywalny. A przewidywalny newsletter to ignorowany newsletter.

Badanie Instiller (2023, panel konsumencki) pokazało coś ciekawego. Połowa ludzi nie potrafi poprawnie rozpoznać, czy mail napisał człowiek czy AI. Ale 52% błędnie uznawało ludzkie maile za wygenerowane przez AI. Ludzie są coraz bardziej podejrzliwi wobec wszystkiego, co czytają. Każdy mail, który brzmi „zbyt gładko”, budzi nieufność — nawet jeśli napisał go człowiek.

W grupie 18-24 lata około 40% deklaruje otwartą niechęć do treści generowanych przez AI. Jeśli Twoi odbiorcy to młodsze pokolenie — masz jeszcze większy powód, żeby AI było narzędziem w tle, a nie pełnoprawnym autorem.

Do tego dochodzi też kwestia dostarczalności. Nadmiernie generyczne treści i brak personalizacji zwiększają ryzyko lądowania w zakładce „Promocje” albo w spamie. I choć techniczna dostarczalność w Europie sięga 99,2%, to nie znaczy, że Twój mail trafi do głównej skrzynki. Różnica między nadawcami wynika bardizej z jakości treści i zaangażowania odbiorców, niż z ustawień technicznych.

Dlatego u mnie sprawdza się ta złota zasada: AI pisze draft. Ja decyduję, co wysłać. Każdy mail przechodzi przez moje ręce — sprawdzam ton, wycinam sztuczne frazy, dodaję to, co wiem o moich odbiorcach.

Co czeka na później, gdy baza urośnie?

E-mail marketing dla małej firmy z bazą kilkuset osób i dla firmy z bazą kilku tysięcy to dwa różne procesy. Dlatego segmentacja, automatyzacje, optymalizacja czasu wysyłki — to narzędzia, które mają sens przy większej skali. Na darmowym planie narzędzia z bazą kilkuset osób nie ma co w to inwestować czasu i tworzyć przerostu formy nad treścią. Ale warto wiedzieć, co jest dostępne tuż za rogiem.

Segmentacja — dzielenie bazy na grupy według zachowań. Kto otwiera regularnie, kto co trzeci mail, kto milczy od trzech miesięcy. Segmentowane kampanie generują 36% całkowitego przychodu z kanału e-mail, mimo, że stanowią mniejszość wysyłek.

Sekwencje automatyczne – na przykład mail powitalny, najlepszy artykuł z bloga po 3 dniach, konkretna wartość po tygodniu. Dane są jednoznaczne: 83% otwarć maila powitalnego vs 36% zwykłego newslettera. W pierwszych dniach zaangażowanie jest najwyższe — i większość firm to marnuje, bo nowy subskrybent po prostu dostaje kolejny newsletter za tydzień.

Optymalizacja czasu wysyłki — AI uczy się, kiedy każdy odbiorca otwiera maile i automatycznie dobiera godzinę. MailerLite, GetResponse czy Mailchimp już to mają w swoich planach.

Nie wdrażam tego teraz. Ale planuję — gdy baza przekroczy próg, przy którym segmentacja zacznie mieć sens. Na razie skupiam się na tym, co daje największy zwrot z mojego czasu: dobra treść, regularność, wartość dodana tylko dla subskrybentów.

E-mail marketing nie potrzebuje rewolucji

E-mail marketing dla firm potrzebuje tego samego, co wszystko inne w marketingu — planu, regularności i mierzenia wyników. AI zmienia tempo, w jakim możesz testować, segmentować i reagować na zachowania odbiorców.

Sam wciąż testuję granice tego, gdzie AI pomaga, a gdzie przeszkadza w mojej prc. Nie mam odpowiedzi na wszystko. Na przykład — nie wiem jeszcze, jak AI wpływa na długoterminowe zaangażowanie listy. Czy odbiorcy, którzy czytają wspierane AI newslettery przez rok, są równie lojalni jak ci, którzy czytali czysto „ludzkie” treści? Tego jeszcze nikt nie zmierzył. Za rok pewnie będę wiedział więcej.

Ale dziś jedno wiem na pewno. 36-40 złotych przychodu z każdej zainwestowanej złotówki. Tyle daje e-mail marketing firmom, które mają proces. Firmom bez procesu daje frustrację i kolejny abonament, który leży niewykorzystany.

Mój newsletter działa nie dlatego, że mam dobre narzędzie. Działa dlatego, że jest częścią marketingu zaplanowanego — wiem dlaczego go wysyłam, do kogo ślę wiadomości i co mierzę. AI przyspiesza ten proces, ale NIGDY nie zastępuje myślenia o kliencie.

Chcesz sprawdzić, czy Twój e-mail marketing potrzebuje AI, procesu, czy może jednego i drugiego? Umów się na 15-minutową bezpłatną rozmowę — spojrzymy na to razem.