Mistral AI Large ile Kişiselleştirilmiş E-posta Kampanyaları
Müşteri adlarını ve e-posta adreslerini modele göndermeden, davranışsal segmentlere göre e-posta metinleri oluşturun. İş akışını adım adım kurun.
👁 115 okunma
Bir çevrimiçi mağazanız, hizmet işletmeniz ya da yerel bir işiniz var ve birkaç yüz veya birkaç bin kişiye e-posta bülteni gönderiyorsunuz. Kişiselleştirmenin işe yaradığını biliyorsunuz: “Merhaba, sevdiğiniz kategorideki yeni ürünleri gördünüz mü?” gibi bir mesaj, “Sayın müşterimiz” diye başlayan genel bir e-postadan daha etkili olabilir. Ancak kurumsal ölçekte gerçek kişiselleştirme ya yüksek maliyetlidir ya da bir yazılım ekibi gerektirir. Mistral AI Large ile bu işi daha erişilebilir bir iş akışına dönüştürebilirsiniz.
Mistral AI Large, kişisel verileri saklamadan kişiselleştirilmiş e-posta metinleri üretmek için kullanılabilecek bir API sunuyor. Modele isim veya adres göndermek yerine anonim davranış sinyalleri iletebilir, metinleri modelin oluşturmasını sağlayabilirsiniz. Küçük işletmeler için bu yaklaşım, yüksek maliyetli kişiselleştirme sistemlerine alternatif olabilir. Aşağıdaki rehberde iş akışını adım adım kuruyoruz.
Bu rehberin sonunda ne yapabileceksiniz?
Bu rehberi tamamladığınızda temel bir e-posta şablonu oluşturabilecek, alıcı segmentlerinin davranış ve tercihlerine göre farklı metinler üretebilecek ve bunu modele kişisel veri göndermeden yapabileceksiniz. İsimler, adresler, telefon numaraları veya e-posta adresleri modelden geçmez. Tüm işlem Python, JavaScript veya HTTP isteklerini destekleyen başka bir araçla çağırabileceğiniz Mistral AI Large API üzerinden yürür. Zapier ya da Make gibi araçları daha önce kullandıysanız bu akışı yaklaşık bir saatte kurabilirsiniz.
Başlamadan önce gerekenler
platform.mistral.ai hesabına ve bir API anahtarına ihtiyacınız var. Kayıt sonrasında kullanılabilen ücretsiz deneme kotası ilk testler için yeterli olabilir. Ayrıca Python 3.10+ ve mistralai paketi işinize yarar. Paketi pip install mistralai komutuyla kurabilirsiniz. İsterseniz webhook veya CSV dışa aktaran bir betik aracılığıyla e-posta gönderim sisteminizi (Mailchimp, Brevo veya Sendgrid) de bağlayabilirsiniz. Makine öğrenmesi deneyimi gerekmez; yalnızca müşteri segmentlerinizi ve onlara ne söylemek istediğinizi bilmeniz yeterli.
Önemli
Kişisel veri içermeyen yaklaşım, gerçekten de isimleri, adresleri ve e-posta adreslerini modele göndermediğiniz sürece anlamlıdır. API’ye yalnızca ilgi kategorisi, satın alma sıklığı ve e-postaları açmayı tercih ettikleri saat gibi anonim sinyaller gönderin. Kişisel verileri kendi sisteminizde tutun ve hazır metni alıcıyla ancak gönderim aşamasında eşleştirin.
1. adım: Kişisel veri kullanmadan segmentleri tanımlayın
İlk promptu göndermeden önce alıcılarınızın hangi yönlerden farklı olduğunu, kişisel verilerini kullanmadan belirleyin. “34 yaşında, İstanbul’da yaşayan Ayşe Yılmaz” yerine “aktif müşteri, elektronik ürünler alıyor, e-postaları sabah açıyor, son satın alımını iki hafta önce yaptı” gibi bir profil kullanın. Mistral AI’ye göndereceğiniz bilgiler bunlarla sınırlı olmalı.
Şablon değişkeni olarak kullanabileceğiniz kişisel veri içermeyen özelliklere ürün kategorisi (elektronik, giyim, spor), satın alma sıklığı (düzenli, ara sıra, uzun süredir etkin değil), e-postayı açma zamanı (sabah, öğle, akşam), son satın alımdan bu yana geçen süre (yakın, eski, uzun süre önce) ve tercih edilen teklif türü (indirim, yeni ürünler, bilgilendirici içerik) örnek verilebilir.
İpucu
Bu özellikleri veritabanınızda müşteri verisi olarak değil, segment kimliğiyle eşleştirin. Örneğin, segment_id=”B2-ELEC-MORNING” elektronik ürünler alan ve sabahları aktif olan bir müşteri grubunu ifade edebilir. Mistral AI’ye bu segmentin açıklamasını gönderin; e-posta adresi veya isim göndermeyin. Metni belirli bir alıcıyla eşleştirme işlemi, model işini bitirdikten sonra kendi sisteminizde yapılır.
2. adım: Temel kampanya şablonunu oluşturun
Şablon, Mistral AI’nin farklı metinler türeteceği ana e-postadır. Kampanyanın temel mesajını, e-postanın konusunu ve kişiselleştirmek istediğiniz unsurları; örneğin tonu, ürün vurgularını ve öne çıkarılacak cümleleri içermelidir.
Elektronik ürünler satan küçük bir çevrimiçi mağaza için temel şablon örneği:
Temel şablon - kampanya: yeni kulaklık koleksiyonu
Konu: Sizin için yeni bir şeyimiz var - mağazamızda yeni kulaklıklar
Ön başlık: Bu hafta diğer müşterilerin neleri seçtiğine göz atın
İçerik:
Merhaba,
Mağazamıza yeni bir kablosuz kulaklık koleksiyonu ekledik.
Günlük kullanıma uygun modellerden profesyonel seçeneklere kadar
farklı fiyat aralıklarında ürünlerimiz var.
[KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ BÖLÜM - yapay zekâdan gelen metni buraya ekleyin]
Koleksiyonun tamamına sitemizden göz atın ve size uygun olanı seçin.
Mağazamızda görüşmek üzere,
[mağaza adı] ekibiKöşeli parantez içindeki bölüm, Mistral AI’nin her segment için farklı içerikle dolduracağı alandır. E-postanın geri kalanı sabit kalır; böylece zaman kazanırken marka tutarlılığını da korursunuz.
3. adım: Varyant oluşturmak için ilk promptu yazın
Şimdi API çağrısına geçebiliriz. Aşağıdaki örnek prompt, elektronik kategorisindeki aktif müşterilerden e-postaları sabah açan bir segment için hazırlanmıştır. Görünen Türkçe metin, özgün promptun Türkçe çevirisidir; özgün promptun çıktı dili Lehçeydi. Bu örnek Türkçe olarak yeniden test edilmiş değildir.
Not: Aşağıdaki prompt, özgün Lehçe test materyalinin Türkçe çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
Küçük bir elektronik ürünler çevrimiçi mağazası için e-posta metin yazarı olarak çalışıyorsun.
Aşağıdaki müşteri segmenti için kişiselleştirilmiş bir e-posta bölümü yaz (3-4 cümle).
Kişisel veri kullanma: isim, e-posta adresi veya adres kullanma.
Müşteri segmenti profili:
- Satın alma kategorisi: elektronik (kulaklık, ses ürünleri)
- Satın alma sıklığı: düzenli müşteri (üç ayda 2-3 kez)
- E-posta açma zamanı: sabah (07.00-09.00)
- Son satın alma: 3 hafta önce
- Tercih edilen içerik türü: ürün incelemeleri ve yeni ürünler
Görev: Sıcak ve doğrudan bir bölüm yaz:
1. Kişisel ayrıntılara girmeden ses ekipmanlarına ilgisinden söz et.
2. Yeni kulaklık koleksiyonunun 1-2 belirgin avantajını vurgula.
3. Enerjik bir sabah tonu kullan; kısa ve vurucu cümleler yaz.
4. Yumuşak bir harekete geçirici mesajla bitir.
Çıktı: Yalnızca kişiselleştirilmiş bölüm metni; konu satırı veya selamlama ekleme.
Dil: Lehçe.Bu prompt modele segment bağlamını, kişisel veri kullanmama talimatını, ton tercihlerini ve beklenen çıktı biçimini verir. Özgün materyaldeki “Dil: Lehçe” talimatı önemlidir; bu talimat olmazsa model İngilizce yanıt verebilir. Türkçe çeviride de özgün çıktı dili korunmuştur.
İpucu
Kişisel verileri göndermeseniz bile prompta bunların kullanılmasını açıkça yasaklayan bir talimat ekleyin. Bu, yanlışlıkla bazı veriler bağlama girerse modelin bunları kullanmaması için ek bir önlemdir. Kendi betiklerinizi de varsayılan olarak güvenilir kabul etmeyin.
4. adım: Farklı segmentler için varyantlar hazırlayın
Aynı ürün ve aynı mağaza için farklı müşteri tiplerine farklı mesajlar yazabilirsiniz. Aşağıda üç segment için prompt örneği bulunuyor. Promptların görünen Türkçe metinleri, çıktı dili Lehçe olan özgün materyalin çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
Uzun süredir etkin olmayan müşteriler (son satın alma 3 aydan daha önce):
Not: Aşağıdaki prompt, çıktı dili Lehçe olan özgün test materyalinin Türkçe çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
Küçük bir elektronik ürünler çevrimiçi mağazası için e-posta metin yazarı olarak çalışıyorsun.
Bu müşteri segmenti için kişiselleştirilmiş, yeniden etkileşim kurmaya yönelik bir e-posta bölümü yaz (3-4 cümle).
Kişisel veri kullanma.
Müşteri segmenti profili:
- Satın alma kategorisi: elektronik (kulaklık, ses ürünleri)
- Satın alma sıklığı: uzun süredir etkin değil (3 aydan uzun süredir satın alma yok)
- Son etkileşim: 90 günden uzun süre önce
- Tercih edilen içerik türü: indirimler ve promosyonlar
Görev: Müşteriyi yeniden kazanmayı amaçlayan, nazik bir bölüm yaz:
1. Son ziyaretin üzerinden zaman geçtiğini belirt, ancak belirli tarihler verme.
2. Mağazadaki yenilikler hakkında merak uyandır.
3. Israrcı olmayan, sıcak ve davetkâr bir ton kullan.
4. Yeni ürünlere göz atmaya değer olduğunu söyle.
Çıktı: Yalnızca kişiselleştirilmiş bölüm metni; Lehçe.Fırsat arayan ara sıra alışveriş yapan müşteriler:
Not: Aşağıdaki prompt, çıktı dili Lehçe olan özgün test materyalinin Türkçe çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
Küçük bir elektronik ürünler çevrimiçi mağazası için e-posta metin yazarı olarak çalışıyorsun.
Fırsat arayan müşteriler segmenti için kişiselleştirilmiş bir e-posta bölümü yaz (3-4 cümle).
Kişisel veri kullanma.
Müşteri segmenti profili:
- Satın alma kategorisi: elektronik (kulaklık, ses ürünleri)
- Satın alma sıklığı: ara sıra (özellikle kampanyalarda alışveriş yapıyor)
- Tercih edilen içerik türü: fırsatlar, fiyat düşüşleri, paket teklifler
- Fiyat hassasiyeti: yüksek
Görev: Değer odaklı bir bölüm yaz:
1. Yeni koleksiyonun fiyat-performans dengesini vurgula.
2. Belirli tutarlar vermeden rekabetçi fiyatlara işaret et.
3. Zaman baskısı kurmadan, stok durumuna dayalı hafif bir aciliyet hissi yarat.
4. Pratik ve doğrudan bir ton kullan.
Çıktı: Yalnızca kişiselleştirilmiş bölüm metni; Lehçe.Yeni ürünlerle ilgilenen meraklı müşteriler:
Not: Aşağıdaki prompt, çıktı dili Lehçe olan özgün test materyalinin Türkçe çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
Küçük bir elektronik ürünler çevrimiçi mağazası için e-posta metin yazarı olarak çalışıyorsun.
Meraklı müşteriler segmenti için kişiselleştirilmiş bir e-posta bölümü yaz (3-4 cümle).
Kişisel veri kullanma.
Müşteri segmenti profili:
- Satın alma kategorisi: elektronik (kulaklık, profesyonel ses ekipmanları)
- Satın alma sıklığı: yüksek (ayda bir veya daha fazla)
- Tercih edilen içerik türü: yeni ürünler, teknik özellikler, erken erişim
- Etkileşim: neredeyse her e-postayı açıyor
Görev: Uzmandan uzmana seslenen bir bölüm yaz:
1. Ses ekipmanlarını iyi bilen birine hitap et.
2. Yeni koleksiyonun teknik açıdan ayırt edici özelliklerini vurgula.
3. Okuyucunun ürünü ilk görenlerden olduğu hissini yarat.
4. Üstten bakmayan, kendinden emin ve bilgili bir ton kullan.
Çıktı: Yalnızca kişiselleştirilmiş bölüm metni; Lehçe.İpucu
Her promptun tonu farklı: uzun süredir etkin olmayan müşteriler için sıcak, ara sıra alışveriş yapanlar için doğrudan, meraklı müşteriler için uzman bir ton. Mistral AI Large bu nüansları yakalayabilir; ancak beklentilerinizi açıkça belirtmeniz gerekir. Model, iş bağlamınızı kendiliğinden bilemez.
5. adım: Python API’siyle otomasyon kurun
500 segment için promptları elle çalıştırmak sürdürülebilir bir plan değildir. Aşağıdaki basit betik, segment listesini işler ve her biri için bir varyant üretir. Betikteki yorumlar, prompt ve ekrana basılan mesajlar Türkçeleştirilmiştir. Promptun çıktı dili, özgün materyalde olduğu gibi Lehçedir; Türkçe test sonucu değildir.
from mistralai import Mistral
import json
client = Mistral(api_key="API_ANAHTARINIZ")
# Alıcı segmentleri - yalnızca davranış verileri, kişisel veri yok
segments = [
{
"id": "ELEC-REGULAR-MORNING",
"category": "electronics",
"frequency": "regular buyer",
"open_time": "morning",
"last_purchase": "3 weeks ago",
"content_preference": "new arrivals"
},
{
"id": "ELEC-LAPSED",
"category": "electronics",
"frequency": "lapsed (90+ days no purchase)",
"content_preference": "discounts and promotions"
},
{
"id": "ELEC-DEAL-SEEKER",
"category": "electronics",
"frequency": "occasional",
"content_preference": "deals and bundles",
"price_sensitivity": "high"
}
]
def generate_email_variant(segment):
prompt = f"""Not: Bu prompt, özgün materyalin Türkçe çevirisidir; çıktı dili Lehçedir ve Türkçe test sonucu değildir.
Küçük bir elektronik ürünler mağazası için e-posta metin yazarı olarak çalışıyorsun.
Bu segment için kişiselleştirilmiş bir e-posta bölümü yaz (3-4 cümle).
Kişisel veri (isim, e-posta adresi, adres) kullanma.
Segment profili: {json.dumps(segment, ensure_ascii=False)}
Segmentin davranış ve tercihleriyle uyumlu bir bölüm yaz.
Ton, satın alma sıklığına ve içerik tercihine uygun olsun.
Çıktı: Yalnızca bölüm metni, Lehçe."""
response = client.chat.complete(
model="mistral-large-latest",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.7,
max_tokens=200
)
return response.choices[0].message.content
results = {}
for segment in segments:
variant = generate_email_variant(segment)
results[segment["id"]] = variant
print(f"Segment: {segment['id']}")
print(f"Varyant: {variant}")
print("---")
# JSON'a aktar - alıcılarla kendi sisteminizde eşleştirin
with open("email_varyantlari.json", "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)Betik, segment kimlikleriyle eşleştirilmiş metin varyantlarını içeren bir JSON dosyası üretir. E-posta gönderim sisteminizde hangi müşterinin hangi segmente ait olduğu bilgisi bulunur. Segment kimliğini hazır metinle eşleştirip e-postayı gönderebilirsiniz; kişisel veriler sisteminizden çıkmaz.
İpucu
temperature=0.7, pazarlama metinlerinde yaratıcılık ile kontrol arasında bir denge kurar. 0.3 değerinde daha öngörülebilir, şablona yakın metinler alırsınız. 1.0 değerinde sonuçlar bazen çok iyi, bazen tuhaf olabilir. İlk kampanyalarda 0.6-0.8 aralığında kalın.
6. adım: Göndermeden önce GDPR kontrolü yapın
Üretilen metinleri, modelin yanlışlıkla kişisel veri veya belirli bir kişiye işaret edebilecek ifadeler ekleyip eklemediğini kontrol eden ikinci bir prompttan geçirebilirsiniz. Aşağıdaki prompt, özgün materyalin Türkçe çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
Not: Aşağıdaki prompt, özgün materyalin Türkçe çevirisidir; Türkçe test sonucu değildir.
E-posta pazarlaması içeriği için GDPR uyumluluk denetçisi olarak çalışıyorsun.
Aşağıdaki e-posta bölümünü incele ve şunları kontrol et:
1. Kişiyi tanımlayabilecek bilgi içeriyor mu (isim, e-posta adresi,
telefon numarası, adres, doğum tarihi)?
2. Bir kişiyi tanımlamaya yol açabilecek belirli kişisel davranışlardan
söz ediyor mu?
3. Sağlık, din, siyasi görüş veya etnik köken gibi kişisel özelliklerle
ilgili varsayımlarda bulunuyor mu?
İncelenecek e-posta bölümü:
[ÜRETİLEN METNİ BURAYA EKLEYİN]
Şu biçimde yanıt ver:
- PASS: Metin kişisel veri ve hassas çıkarım içermiyorsa
- FAIL: Bir sorun varsa, kısaca açıklayarak
Titiz ol. Emin değilsen sorunu işaretle.Bu basit doğrulayıcıyı betiğinizde dışa aktarma öncesinde ikinci bir adım olarak çalıştırabilirsiniz. Doğrulayıcı FAIL döndürürse betik ilgili varyantı atlar ve hatayı elle incelenmek üzere kaydeder. Aşırı temkinli mi? Belki. Ancak kişisel verilerin korunması konusundaki hatalar gelişigüzel ele alınmamalı.
Dikkat
Modele kişisel veri göndermemiş olmanız, her şeyin otomatik olarak uygun olduğu anlamına gelmez. Mistral AI Large bazen “Geçen çarşamba saat 14.00’te X ürününü satın aldığınızı biliyoruz” gibi, mahremiyeti etkileyebilecek çıkarımlar içeren bir cümle üretebilir. Doğrulayıcı bu tür örnekleri yakalamaya yardımcı olur.
E-posta üretirken bilmeniz gereken API ayarları
E-posta kampanyalarında fark yaratabilecek birkaç API ayarı var. max_tokens yanıtın uzunluğunu kontrol eder. Bir e-posta bölümü için 150-250 token yeterli olabilir; bu, Lehçe 3-5 cümleye karşılık gelir. Uzun bir metne ihtiyacınız yoksa gereksiz yere daha uzun yanıtlar üretmeyin. Yukarıda ele aldığımız temperature yaratıcılık düzeyini belirler. Kara Cuma veya Noel gibi sezonluk kampanyalarda değeri 0.8-0.9’a yükseltebilirsiniz. Böylece daha fazla çeşitlilik elde edilir ve beş segmentin neredeyse aynı metni alması ihtimali azalır. top_p değerini 0.9’da tutmak modeli daha olası kelime seçimleriyle sınırlar; daha konuya bağlı, daha az deneysel metinler istediğinizde işe yarayabilir. Yaratıcı kampanyalarda bu değeri 0.95’e çıkarabilirsiniz.
İpucu
Kampanyayı tüm listenize göndermeden önce üretilen varyantları her segmentten 50-100 kişilik küçük bir grupta deneyin. Açılma ve tıklanma oranlarını kontrol edin. Mistral AI size bir araç sunar, ancak müşterilerinizi en iyi siz tanırsınız. “Ara sıra alışveriş yapanlar” segmentinin varyantı beklediğinizden kötü sonuç verirse prompttaki segment açıklamasını değiştirip yeni metinler üretin.
Küçük işletmeler için bu yöntem ne zaman anlamlı?
Bu çözüm herkes için uygun değildir. 200 aboneniz varsa ve ayda bir basit bir bülten gönderiyorsanız temel etiketleme özellikleri olan Mailchimp yeterli olabilir. Mistral AI; en az 3-4 belirgin müşteri segmentiniz olduğunda, haftada bir veya daha sık e-posta gönderdiğinizde, herkese aynı e-postayı göndermenin etkisini yitirdiğini düşündüğünüzde ya da takviyeler, finansal hizmetler veya sağlık gibi düzenlemelere duyarlı bir alanda çalıştığınızda daha anlamlı hâle gelir.
Sağladığı tasarruf yalnızca metin yazarının zamanından ibaret değildir. Küçük bir işletme için aylık maliyeti birkaç yüz eurodan başlayan Salesforce Marketing Cloud gibi pahalı kişiselleştirme platformlarını satın alma ihtiyacını da azaltabilir. Mistral AI’de token başına ödeme yaparsınız. Ayda 10 segment ve 4 kampanya için toplam maliyet, kullanımınıza bağlı olarak değişir.
Google · KaynaklarınızParıldak'ı Google'ınızda üst sıralara taşıyın - tek tıklaTercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin →Unutmamanız gereken temel kurallar
Bu rehberin işe yaraması için birkaç temel kurala uyun. İlk olarak, promptta kişisel veri kullanmayın: isimler, e-posta adresleri, telefon numaraları ve adresler veritabanınızda kalmalı, API’ye gönderilmemelidir. İkinci olarak, üretilen her metni göndermeden önce ikinci bir promptla otomatik olarak veya küçük kampanyalarda elle doğrulayın. Üçüncü olarak segmentlerinizi ve müşterileri bu segmentlere atama mantığınızı belgeleyin. Bu belgeler, veri işleme yaklaşımınızın orantılı ve gerekçeli olduğunu göstermeye yardımcı olur. Dördüncü olarak, teknik açıdan mümkün olsa bile segmentleri sağlık, din veya siyasi görüş gibi hassas veri kategorilerine göre oluşturmayın; bu alanlarda kurallar nettir.
Küçük işletmeler yıllarca kişiselleştirme yarışında büyük şirketlerin gerisinde kaldı; bunun nedeni daha kötü fikirlere sahip olmaları değildi. İhtiyaç duyulan sistemlere bütçe ayıramıyorlardı. Mistral AI Large bu hesabı değiştirdi ve etkili iletişim ile kurallara uyum arasında seçim yapma zorunluluğunu azaltıyor. Bu yaklaşım toplu e-postalardan daha iyi sonuçlar almanıza yardımcı olabilir; müşterilerin e-postalarınızı spam gibi görmesini de önleyebilir. Başından beri amaçlanan da buydu.
Parıldak'taki benzer konular
