本页面由英文翻译而来。
营销与广告平台
在你自己的数据上构建邮件营销与自动化
Kliv 是 AI 应用生成器。描述你的邮件营销与自动化系统，它就在你自己的域名上构建出一个真正的应用，带有实时分群、定时发送、订阅同意规则和数据报表。
只需在文本框中输入你的想法，AI 就会为你构建它
Kliv 是什么？
Kliv 不是一个需要维护标签的邮件列表工具——它是一个替你构建软件的 AI。
你用平实的话描述所需的应用，Kliv 就把它建出来：数据、逻辑、界面、排程、模板和集成。成果归你所有，跑在你自己的域名上，日后想改只要开口说。它不是一套固定的自动化模板。
在本页里，这个应用是一套读取你自有数据库的邮件营销系统。Kliv 能构建各种 Web 应用，这只是其中一个例子。
为什么要自己构建邮件营销？
一家企业往往知道邮件列表工具不知道的事：谁买诗集，谁参加了上一次的作者见面会，谁从三月起就没再消费。在独立的列表工具里，这些认知通常沦为过时的标签、CSV 导出，或是只在建立当天才成立的分群。
Kliv 可以把邮件系统直接建在已经存有客户、订单和活动的应用之内。分群变成一次实时查询，营销活动变成一个定时任务，而挽回邮件会在第 90 天准时发出，因为系统能从真实的购买记录里计数。
系统知道些什么
邮件读取企业日常使用的同一批记录时，效果更好。
分群就是查询
“今年买过两次诗集”是对你订单数据的一次查询，而不是谁手工维护的标签。它在发送的那一刻才成立。
用你自己口吻的模板
每次发送都用你掌控的模板：新书摘要、活动邀请、收据和挽回信。每一封只写一次，再用实时数据填充。
发送日历
周五摘要是一个服务器端的定时任务。它汇总本周到货新书，渲染模板，并按你设定的排程发送。
活动与报名
一场作者见面会是一条带有容量上限的记录。邀请发给对的买家，报名作为数据行落地，日后提醒邮件可以再读取这些行。
Mailchimp 桥接
如果你的列表已经在 Mailchimp 里，应用可以在其中操作并响应它的事件：订阅、退订与同步。Mailchimp 的密钥始终留在服务器端。
邮件带来了什么
你可以定义事件，比如“从摘要点进来并在七天内下单”。仪表盘会把它与各渠道的营收一并报告。
示例：林悦的独立书店
下面是一家书店可能如何使用 Kliv 构建的邮件营销。这只是一个例子——你会描述你自己的客户、库存、活动、模板和订阅同意规则。
周五摘要从实时库存发出
林悦的摘要汇总本周新书并填入模板。诗集买家会最先看到新出的特朗斯特罗默诗集译本，因为分群读取的是他们真正会买的东西。
作者见面会的邀请发给对的读者
来访小说家的过往买家——订单数据里的 31 人——收到邀请。报名记录把现场人数限制在 40 人。
挽回邮件在第 90 天触发
一位常客到了 90 天没有消费。第二天早上她收到一封店员推荐信和一个折扣码。如果她下单，这个流程就停止。
提醒会尊重报名情况
所有报名的人都会在前一天收到活动详情。没报名的客户什么都不会收到，退订的客户则被每个任务跳过。
营收从同一批数据里计算
仪表盘显示摘要带来了 11 笔销售，邀请把现场坐满了。报表读取的是邮件发出时所用的同一个数据库。
描述你想构建的东西
Kliv 根据你的描述来构建，所以你给的细节越多，第一版就越接近你要的。写清楚你需要的数据、时间、模板、订阅同意规则和衡量方式。这里有三个可以起步的例子：
每周新书摘要
从库存和购买历史出发的定时发送。
“为我的独立书店构建一套邮件系统。每周五 7:00，从本周库存发出一封新书摘要。按客户真正购买的类型给他们分群，诗集到货时把诗集买家排在最前，并跳过所有已退订的人。”
客户挽回自动化
从订单表里找出流失客户。
“构建一个挽回流程，向任何 90 天内没有购买的客户发邮件。发一封来自书店的私人信件，附上一个 15% 的店员推荐折扣码，有效期 14 天，客户一旦下单就停止流程，绝不发给已选择退出的客户。”
活动邀请
按购买历史匹配的作者见面会邀请。
“为我们的作者见面会构建活动邀请。邀请买过该作者书籍的客户，接受报名直至 40 人的容量上限，在前一天向已报名的人发送提醒，并报告邀请发出后七天内发生的销售。”
它是如何拼装起来的
自动化就是排程上运行的代码。 每个流程——摘要、挽回、提醒——都是运行在你排程上的强类型 TypeScript，读取你的数据，用你的模板发送。如果书店想让摘要按门店拆分，数据结构和任务可以一起改。
测试发送保持私密。 场景测试在浏览器里针对一个用完即弃的数据库驱动真实应用。发出的邮件会被捕获以供审阅，而不是真的投递，所以在任何客户收到之前，你就能先读那封 90 天挽回信。
订阅同意在发送时校验。 退订和偏好设置存在客户记录上，被每个任务读取。它们不是一份得靠人手动同步的独立屏蔽名单。
员工可以对同一批数据发问。 书店的 agent 能从购买数据里回答“这本新译本我们该向谁当面推荐？”——正是摘要读取的同一批数据。
邮件只是其中一个杠杆；定时任务、集成和服务器端函数才是底下的机械装置。构建与扩展页面会正式带你走进那间机房。
常见问题
Kliv 到底是什么？
Kliv 是一个 AI 应用生成器。你描述所需的系统，它构建应用，成果归你所有。对邮件营销与自动化来说，这意味着围绕你的数据构建的分群、模板、排程、订阅同意、集成和报表。
我得到的是真正的应用，还是模板？
一个真正的应用。Kliv 为你的场景构建数据库查询、界面、任务、模板和集成逻辑。它不是一套通用的营销活动模板。
构建完之后我还能改吗？
可以。你可以新增一个流程、改动时间、编辑分群、增加一种活动类型，或用平实的话开口调整报表。
这是要替代我的邮件列表工具吗？
可以替代，也可以驱动它。发送既能用你的模板直接发出，应用也能通过同步分群和响应事件与 Mailchimp 协作。凭据始终留在服务器端。
有什么能防止自动化误触发？
流程以经过测试的代码运行。场景运行会在投递前捕获发出的邮件以供审阅，订阅同意则在发送时从客户数据行校验。
我能衡量营收，而不只是打开率吗？
可以。因为订单和邮件事件在同一个应用里，你能报告各渠道营收，以及自定义事件，比如七天内从摘要到购买。
发送时分群有多新？
分群是在发送时执行的查询。今天早上刚下单的客户会自动被排除在今晚的挽回之外。
它能发活动提醒吗？
可以。活动报名是记录，所以提醒只发给已报名的人，其他人则不受打扰。
它能尊重退订和偏好设置吗？
可以。退订和偏好设置存在客户记录上，被每个定时任务校验。
我能用自己的域名吗？
可以。应用跑在你自己的域名上，能用你自己的模板和配置好的发送设置来发信。
以后我能离开 Kliv 吗？
可以。代码会同步到你自己的 Git 仓库，所以离开是一次 git pull，而不是重建。
我还需要单独的分析工具吗？
不需要。应用能从它用来发送的同一批记录里，报告发送量、购买、渠道营收、报名结果和自定义事件。
创作者构建
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