Como é que o e-mail marketing com IA realmente funciona? Você já parou para pensar no assunto? 

Já virou moda: a Inteligência Artificial resolve rápido o que antes levava tempo e recursos para ser produzido. 

Mas existem dois problemas principais no seu uso indiscriminado: 

• Geralmente, as taxas de abertura e conversão na oferta se mantém estáveis, mesmo com a IA;
  
  
• A IA, durante a produção, não tem muitos parâmetros para criar copy e CTAs que têm mais chances de converter; 

Quando uma pessoa — seja redator, vendedor ou apoio técnico de vendas — cria um e-mail, as informações sobre os leads são parte do seu conhecimento sobre a marca e suas ações, público etc. 

Mas a IA não têm esses parâmetros. Ela produz o que o prompt diz para ela produzir, e mesmo assim, é como entrar cego em uma valsa com movimentos fluidos, porém que exigem posicionamento específico. 

Mas é possível melhorar? É possível fazer e-mail marketing com IA e superar essa principal limitação? É o que vamos descobrir hoje. Vamos juntos: 

E-mail marketing feito com IA performa melhor?

‍

Os estudos na área ainda são bastante inconclusivos. Há poucos que realmente têm um rigor científico e conseguem provar algo de verdade. 

Um dos melhores estudos que encontramos foi esse realizado na Romênia, com cerca de 300 participantes da Geração Z. Nele, a IA performou melhor do que humanos, mas em critérios pré-estabelecidos e sem testes práticos com e-mail marketing. 

Outro estudo interessante foi esse linkado na introdução, conduzido pela GetResponse. Os resultados estão logo abaixo: 

‍

‍

Como podemos ver, a taxa de abertura dos e-mails produzidos com IA foi onde ela menos se destacou, perdendo em 4 pontos percentuais em relação aos feitos do zero por humanos. 

Porém, a IA superou os humanos no CTOR — a relação entre pessoas que abriram o e-mail e depois clicaram na CTA. 

Esse estudo está bastante equilibrado, mostrando diferenças bem pequenas entre as duas modalidades. 

Outro estudo conduzido pela Geeks for Growth encontrou resultados também bastante próximos, com diferenças de 2 a 3 pontos percentuais entre os dois tipos de copy. 

‍

As diferenças também são bem pequenas. 

A questão do uso de IA no e-mail marketing, na verdade, acaba estando menos associada à própria copy e muito mais ligada à interpretação de dados feita com a IA. 

É nesse ponto que algumas marcas estão encontrando bastante sucesso. Mais sobre isso abaixo: 

Menos copy, mais estratégia

Recentemente, a HubSpot vem fazendo algumas claims que chegam a ser até polêmicas. 

Veja, nesse artigo, o que ela disse sobre e-mail marketing com IA:

‍

A marca diz ter visto um aumento de 82% na taxa de conversão, de 30% na taxa de abertura e mais 50% no CTOR. 

Mas veja: ela usou o GPT-4 para entender a intencionalidade dos cadastros de leads que recebia, e para paraná-los com cursos relevantes. 

É preciso entender o contexto aqui também. A HubSpot tem dezenas, senão centenas, de cursos e materiais como lead magnets. 

Outro texto, da SuperAGI, faz uma claim parecida: 

‍

‍

Outro estudo acadêmico, disponível para download no ResearchGate, chegou a conclusões parecidas: o uso de personalização com IA aumenta a eficiência das campanhas. 

A questão é que essas taxas — que não vêm com fontes ou provas, nos dois primeiros casos — não são relacionadas com a IA escrevendo os e-mails. 

Fazer e-mail marketing com IA, então, é menos sobre deixar a IA escrever os e-mails, e mais sobre usar a IA como apoio na estratégia completa. 

Mas como podemos fazer isso? Vamos continuar na conversa para descobrir. Acompanhe: 

Fazendo e-mail marketing com IA — principais ferramentas e modelos 

‍

Entendemos, então, que fazer e-mail marketing com IA é aplicar a IA em toda a estratégia, não apenas na copy. 

Mas como isso acontece na prática? Essa é a pergunta de um milhão. 

Existem várias ferramentas que estão aplicando a IA hoje em campanhas de marketing. Grande parte desses artigos que apresentamos aqui até agora foram escritos por essas próprias plataformas. 

Nesse tópico, nossa intenção é entender quais são as principais maneiras de realizar essa integração, usando tanto ferramentas quanto metodologias que aplicam a IA para research, interpretação de dados etc. 

Os principais pontos que vamos abordar aqui são: 

• Onde a IA é aplicada na estratégia de e-mail marketing; 
• Quais são as ferramentas usadas para isso; 
• O que a IA pode escrever e o que é melhor que humanos escrevam; 

Acompanhe logo abaixo: 

Onde a IA é aplicada na estratégia de e-mail marketing? 

A IA vem sendo aplicada em estratégias de e-mail marketing de várias formas. Na verdade, onde é possível aplicá-la, encontramos exemplos. 

Isso significa que a IA está presente: 

• Na redação de títulos; 
• Na redação do corpo do e-mail; 
• Em CTAs; 
• Em testes A/B; 
• Em segmentações de público; 
• Em insights sobre o que escrever para cada público; 
• Na criação de pautas para públicos diferentes; 
• Na personalização dinâmica do conteúdo do e-mail;
• Na definição de timing e frequência de envio para cada segmento;
• Na variação automática de tom e abordagem da copy conforme perfil do lead;
• Na priorização de hipóteses de teste com base em dados históricos;
• Na análise de performance por microsegmentos, indo além de médias gerais;
• Na identificação de padrões de fadiga de base e risco de descadastro;
• Na recomendação de ofertas mais prováveis de conversão para cada lead;
• Na adaptação de mensagens ao canal de origem do contato;
• Na padronização de copy para escalar campanhas sem perder consistência;
• Na aceleração do ciclo de otimização entre envio, leitura e ajuste da mensagem; 

Dentre outros usos específicos.

Todas essas funcionalidades já existem e estão presentes em plataformas de e-mail marketing em maior ou menor grau, mas nem todas são aplicadas igualmente. 

Apesar de ser impossível medir o que é mais usado e o que é menos, as funcionalidades já presentes nativamente nas plataformas tendem a seguir o caminho da inteligência de dados e insights sobre personalização de públicos. 

Em estratégias mais maduras, a IA é aplicada nos estágios de segmentação de base, organização das informações de leads e principalmente em insights sobre como construir CTAs e títulos com base nessas informações. 

A IA é sim usada na redação de e-mails, mas não é tão comum encontrar casos de outperform evidente quando comparamos textos de humanos e textos de IA. 

E justamente por operações mais maduras contarem com redatores dedicados, a adoção de textos 100% gerados por IA, sem evidências claras de outperform, torna-se uma decisão mais difícil de sustentar estrategicamente

Então, entendemos que a IA pode ser usada de várias maneiras dentro de estratégias de e-mail marketing. Mas como, exatamente? 

Ou seja: quais são as plataformas que permitem esses usos tão específicos, relacionados muitas vezes ao B.I. e ao data intelligence? 

Vamos entender logo abaixo: 

2 - Plataformas de e-mail marketing com IA que aplicam esses conceitos 

O processo de escolha de plataformas de e-mail marketing com IA hoje deve ser feito com bastante cuidado. 

Essa lista que montamos no tópico acima foi criada a partir das listas de funcionalidades que essas plataformas divulgam. Mas isso não quer dizer que todas as plataformas que vamos listar abaixo vão ter todas essas funcionalidades. 

É importante entender alguns pontos antes de fazer a sua escolha definitiva por uma plataforma de e-mail marketing com IA: 

• Pergunte-se: a plataforma que eu tenho hoje já tem funcionalidades com IA? Se sim, quais delas eu uso e posso ampliar? Se não, de quais eu preciso, e quais eu gostaria de ter? 

• Analise: como suas funcionalidades existem na prática? A IA está presente de formas diferentes além do básico (chatbot com recomendações esporádicas)? 

• Teste: faça algumas campanhas sem enviar, especialmente com uma base real, para entender até que ponto a IA consegue ir. Se a marca oferecer trilhas de treinamento, faça alguns. Se houver teste guiado, busque fazer. 

Logo abaixo você acompanha uma lista mais simples, com base em plataformas de e-mail marketing mais consolidadas no mercado: 

• HubSpot Marketing Hub — plataforma de automação e CRM com recursos de personalização de conteúdo por IA, segmentação inteligente, envio baseado em comportamento e insights preditivos aplicáveis a campanhas de e-mails e jornadas de nutrição;
  
  
• ActiveCampaign — ferramenta que combina automação com IA, previsão de melhores horários de envio, personalização de corpo e assunto de e-mail baseada em comportamento, além de workflows inteligentes que adaptam a sequência conforme interação do lead;
  
  
• MailerLite — provê geração de ideias de subject lines e copy, automação, segmentação dinâmica e relatórios de performance para otimização contínua;
  
  
• Constant Contact — inclui assistente de IA que ajuda a escrever conteúdo de e-mail rapidamente, sugerir produtos, personalizar blocos de conteúdo e automatizar envios baseados em eventos (como datas especiais ou compras);
  
  
• Brevo (antigo Sendinblue) — possui IA nativa chamada Aura, que sugere conteúdo, segmentações e workflows inteligentes, faz otimização automática de email e recomenda ajustes com base em performance.

Um dos exemplos mais transparentes de personalização avançada que encontramos é a LTV AI. 

A plataforma não apenas oferece personalizações com ajuda da IA, mas sim um processo de criação completo realizado em conjunto com a IA. 

No site, temos alguns exemplos de conexão com o CRM e a IA em prática: 

‍

‍

E também do processo de criação feito com a IA para personalização de e-mails: 

‍

‍

A LTV AI não é necessariamente a melhor plataforma de e-mail marketing que estamos listando, e não é essa a nossa intenção trazendo essas imagens. 

É só que seu site é transparente o suficiente para mostrar como, na prática, a IA realmente funciona dentro de uma estratégia de e-mail marketing.

Mas e a tech stack? Como conseguir essas integrações para atingir os resultados que a as plataformas de e-mail com IA prometem? 

Acompanhe logo abaixo: 

3 - Tech stack para e-mail marketing com IA

Na maior parte do tempo, o e-mail marketing com IA não vai trabalhar sozinho. O diferencial do seu funcionamento está na criação de stacks e em como cada ferramenta se comunica uma com a outra. 

Na base da stack estão as plataformas de CRM, CDP e automação, responsáveis por centralizar dados de leads, histórico de interações, atributos comportamentais e contexto de origem. 

Aqui estão as informações que a IA vai usar para conseguir te fornecer os insights que você precisa. Essa é a fonte principal, e o grande diferencial da estratégia. 

Sobre essa base, entram as ferramentas de execução de e-mail marketing, que deixam de ser simples disparadores de campanhas para se tornarem motores de decisão. 

Nessas plataformas, a IA passa a influenciar diretamente o timing de envio, a frequência ideal por lead, a priorização de fluxos, a seleção de conteúdos e até a definição automática de variantes para testes A/B — muitas vezes sem intervenção manual contínua.

Em um nível mais avançado, a stack incorpora módulos de inteligência aplicada à copy e à personalização, onde a IA deixa de apenas “sugerir textos” e passa a trabalhar com hipóteses baseadas em dados históricos. 

Aqui entram geração e variação de títulos, CTAs e estruturas de mensagem conforme segmento, estágio do funil, canal de origem e comportamento recente, além da análise de performance por microsegmentos, indo além de métricas médias.

Por fim, as stacks mais maduras integram camadas de BI e analytics, responsáveis por fechar o ciclo de aprendizado. 

A IA atua identificando padrões de fadiga de base, riscos de descadastro, quedas de engajamento e oportunidades de otimização, retroalimentando tanto a automação quanto as decisões de copy e oferta. 

É nesse ponto que o e-mail marketing deixa de ser uma sequência de campanhas e passa a operar como um sistema adaptativo.

‍

Esse assunto não acaba por aqui. Hoje, conversar sobre tech stacks de marketing é fundamental no cenário que estamos vivendo hoje, de revolução tecnológica. 

Temos um texto que trata justamente sobre esse assunto. Leia mais clicando logo abaixo: 

➡️ 3 Tech Stacks de Marketing para conhecer e aplicar