Skill: zlrlyy/email-marketing-faq (version 1.2.0)

--- name: email-marketing description: 执行邮件营销任务，包括 AI 智能生成 HTML、个性化群发、自动化回信监控、FAQ 知识库智能匹配、多语种自动对齐。 --- # 邮件营销与智能回信 Skill (Email Marketing & Auto-Reply) 本 Skill 用于稳健地执行邮件营销任务及自动化回信闭环，支持 AI 智能生成美观 HTML、个性化批量发送、智能回信监控等功能。 ## 核心功能 1. **AI 智能生成 HTML**：根据纯文本文案自动生成美观、响应式的 HTML 邮件模板，自动选择合适的设计风格（正式商务/营销推广/温馨问候）。 2. **个性化群发**：自动读取 `邮箱.xlsx`，根据每行数据动态替换 HTML 中的 `【变量名】` 占位符，实现一对一精准营销。 3. **自动化回信监控**：定期扫描收件箱中的未读邮件，智能识别客户提问。 4. **FAQ 知识库匹配**：收到回信后，强制检索 `faq.txt`。仅针对知识库中有明确答案的问题进行回复，不确定的保持静默。 5. **多语种对齐与商务礼仪**：自动识别回信语言（如中、英、日等），以同语种、高标准商务礼貌语气生成回信草案。 6. **防垃圾邮件策略**：内置指纹码干扰与模拟人工发信延迟（3-8秒随机），降低进入垃圾箱的概率。 ## 资源依赖 - **名单**：`邮箱.xlsx` (支持读取 `kol name`, `gender` 等用于内容替换) - **标题**：`邮件标题.txt` - **文案**：`邮件文案.txt` (纯文本格式，AI会自动转换为HTML) - **内容**：`邮件内容.html` (依据 邮件文案.txt 内容通过AI生成，会自动替换其中的【变量名】占位符并根据内容自动美化设计) - **知识库**：`faq.txt` (用于自动回信的标准答案参考) ## 操作指南 ### 1. 环境检查（首次使用） 运行环境检查脚本，确保所有依赖和配置都正确： ```bash cd email-marketing/scripts python3 check_setup.py ``` 如果提示缺少依赖，安装所需包： ```bash pip install -r email-marketing/requirements.txt ``` **预期输出**： ``` ✓ 所有依赖已安装 ✓ 环境变量已配置 ✓ 测试邮件配置正常 ``` ### 2. AI 智能生成 HTML（推荐） 根据纯文本文案自动生成精美 HTML 邮件： **在 OpenClaw 环境中**：直接使用 AI 将文案转换为 HTML **输入要求**： - 文案位置：`~/Desktop/邮件文案.txt` - 文案格式：纯文本，支持【变量名】占位符 **输出文件**：`~/Desktop/邮件内容.html` **AI 生成特点：** - 🎨 根据文案内容自动选择设计风格（正式商务/营销推广/温馨问候） - 📱 自动生成响应式布局，移动端友好 - ✅ 严格保留原文内容和【变量名】占位符 - 🎯 兼容主流邮件客户端（Gmail、Outlook、QQ邮箱等） ### 3. 测试发送 发送一封测试邮件到预设的测试邮箱： ```bash cd email-marketing/scripts python3 final_sender.py ``` **测试目的**： - 验证 HTML 渲染效果 - 检查变量是否正确替换 - 确认移动端和桌面端显示正常 **预期输出**： ``` 正在发送测试邮件... ✓ 测试邮件已发送至 [REDACTED_SECRET] 请检查邮箱确认效果 ``` ### 4. 执行全量群发 批量发送到 Excel 名单中的所有收件人： ```bash cd email-marketing/scripts python3 final_sender.py run ``` **发送策略**： - 每封邮件间隔 3-8 秒随机延迟 - 每 10 封长休息一次 - 自动记录发送状态 **预期输出**： ``` 开始批量发送... [1/100] ✓ 发送成功: [REDACTED_SECRET] [2/100] ✓ 发送成功: [REDACTED_SECRET] ... ✓ 全部发送完成，成功 100 封 ``` ### 5. 扫描并自动处理回信 运行脚本扫描新邮件，并结合 FAQ 进行智能拟稿： ```bash cd email-marketing/scripts python3 auto_reply_manager.py ``` **工作流程**： 1. 扫描收件箱未读邮件 2. 识别客户语言（中/英/日等） 3. 在 FAQ 中搜索匹配答案 4. 生成同语种、商务礼貌的回信草案 **预期输出**： ``` 扫描到 3 封未读邮件 [1] [REDACTED_SECRET] - "关于产品价格" → FAQ 匹配度: 95% → 生成回信草案（已保存） [2] [REDACTED_SECRET] - "合作细节" → FAQ 匹配度: 30%（低于阈值，不回复） ``` ### 6. 确认并发送回信 人工审核草案后，确认发送回信： ```bash cd email-marketing/scripts python3 auto_reply_manager.py send "[REDACTED_SECRET]" "Subject" "Content" ``` ### 7. 查看统计报表 查看发送统计和回信情况： ```bash cd email-marketing/scripts python3 check_replies.py ``` **报表内容**： - 📊 **发送统计**：总发送数、成功数、失败数 - 💬 **回信统计**：真实回信人数、回信率计算 - ⚠️ **退信分析**：退信数量、退信原因分类（账号不存在、垃圾邮件、邮箱已满等） - 📋 **详细列表**：每个回信和退信的详细信息 **预期输出示例**： ``` --- 邮件营销综合效果报告 --- 统计日期: 2026-03-03 最近一次群发人数: 100 真实回信人数: 5 今日退信数量: 2 [回信详情]: - 来自: [REDACTED_SECRET] 标题: Re: 合作邀请 - 来自: [REDACTED_SECRET] 标题: Re: 产品咨询 [退信分析]: - 原因: 账号不存在 (Invalid User) - 原因: 触发垃圾邮件风控 (Spam/Rejected) ``` **关键指标**： - **回信率** = 真实回信人数 / 总发送数 × 100% - **退信率** = 退信数量 / 总发送数 × 100% - **有效触达率** = (总发送数 - 退信数量) / 总发送数 × 100% **统计文件位置**： - 发送日志：`assets/email_status.json` - 回信统计：`assets/reply_stats.json` ## 自动化运行准则 (Mandatory) - **查重原则**：已经回复过的不需要再次回复，避免骚扰用户。 - **明确性原则**：只有明确在 FAQ 中有答案的问题才回复（匹配度 ≥ 80%），不确定时保持静默。 - **内容一致性**：HTML 渲染仅改变样式，严禁更改文案具体内容（变量替换除外）。 - **稳重降频**：正式发送每封间隔 3-8 秒随机延迟，每 10 封长休息 30-60 秒。 - **安全第一**：发送前必须测试，确认无误后再批量发送。 ## 故障排查 ### 问题 1: AI 生成 HTML 效果不佳 **症状**：生成的 HTML 样式异常或变量丢失 **解决方案**： ```bash # 检查文案文件是否存在 ls ~/Desktop/邮件文案.txt # 检查文案内容是否为空 cat ~/Desktop/邮件文案.txt # 在 OpenClaw 平台中重新让 AI 生成 HTML # 确保提示 AI 保留所有【变量名】占位符 ``` ### 问题 2: 发送失败 **症状**：`final_sender.py` 报错 "Authentication failed" **解决方案**： ```bash # 检查环境变量 echo $EMAIL_SMTP_USER echo $EMAIL_SMTP_PASS # 确认 SMTP 配置（如使用 Gmail 需要开启"不够安全的应用访问权限"） # 或使用应用专用密码 # 查看发送状态日志 cat ../assets/email_status.json ``` ### 问题 3: 变量未替换 **症状**：收到的邮件中仍显示【kol name】等占位符 **解决方案**： - 检查 Excel 文件列名是否与【变量名】完全匹配（不区分大小写） - 确认 Excel 路径：`~/Desktop/邮箱.xlsx` - 确认 Excel 中有数据行（非空） 示例 Excel 格式： | 邮箱 | kol name | gender | |------|----------|--------| | [REDACTED_SECRET] | 张三 | 先生 | ### 问题 4: 邮件进垃圾箱 **症状**：收件人反馈收不到邮件，或在垃圾箱中 **优化措施**： - 增加发送延迟时间 - 减少单日发送量（建议 < 500 封） - 优化邮件内容，避免敏感词汇 - 使用企业邮箱发送（信誉度更高） - 添加 SPF、DKIM、DMARC 记录 ## 最佳实践 ### 文案编写技巧 1. **使用变量实现个性化** ``` 亲爱的【kol name】【gender】， ``` 2. **保持段落清晰** - 每段 2-3 句话 - 使用空行分隔段落 - 重点内容加粗或列表 3. **避免过长句子** - 单句不超过 30 字 - 复杂信息用列表展示 ### 群发策略 1. **测试优先** - 发送 1 封到自己邮箱 - 检查移动端和桌面端显示效果 - 确认变量正确替换 2. **分批发送** - 首批 10-20 封测试市场反应 - 根据回信率调整文案 - 再执行大批量发送 3. **时间选择** - B2B 邮件：工作日 9:00-11:00, 14:00-16:00 - B2C 邮件：晚上 19:00-21:00 - 避免周一早上和周五下午 ### FAQ 知识库维护 创建 `faq.txt` 文件，格式如下： ``` Q: 你们的产品价格是多少？ A: 我们的产品起步价为 XX 元，具体价格根据您的需求定制。 Q: 如何合作？ A: 合作流程包括：1. 需求沟通 2. 方案制定 3. 合同签订 4. 执行交付 Q: 支持哪些语言？ A: 目前支持中文、英文、日文、韩文等主流语言。 ``` **更新频率**：每周根据新问题补充，保持知识库覆盖率 > 80%。 ### 数据分析与效果优化 **1. 定期查看统计报表** 建议在每次群发后 24-48 小时查看统计： ```bash cd email-marketing/scripts python3 check_replies.py ``` **2. 关键指标基准值** | 指标 | 优秀 | 良好 | 需优化 | |------|------|------|--------| | 回信率 | > 5% | 2-5% | < 2% | | 退信率 | < 2% | 2-5% | > 5% | | 有效触达率 | > 95% | 90-95% | < 90% | **3. 根据数据优化策略** **高退信率（> 5%）**： - 清洗邮箱名单，移除无效地址 - 使用邮箱验证工具预先验证 - 检查邮箱格式是否正确 **低回信率（< 2%）**： - 优化邮件标题，提高打开率 - 调整邮件内容，突出价值主张 - 优化发送时间（参考最佳实践） - A/B 测试不同文案风格 **垃圾邮件问题**： - 检查退信原因中"Spam/Rejected"占比 - 如果超过 20%，需要优化邮件内容和发送策略 - 考虑分批次、小批量发送 **4. 回信处理效率** - 使用自动回信功能处理常见问题（覆盖率目标 80%） - 对于 FAQ 无法匹配的问题，及时补充到知识库 - 每周审核 `assets/pending_replies.json`，确保无遗漏 **5. 持续改进循环** ``` 发送 → 统计分析 → 识别问题 → 优化调整 → 再次发送 ``` 建议每轮群发后记录： - 发送时间、数量 - 文案版本 - 回信率、退信率 - 主要退信原因 - 优化措施 通过数据驱动的持续优化，逐步提升营销效果。


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