是指通过预设的规则和（更高级的）人工智能驱动的算法，自动判断在何时、向谁、发送什么内容、采取何种行动。它将邮件营销从人工操作的流程转变为一个能够自我优化、高效运行的智能系统，极大提升效率和效果。
首先，基于规则的自动化决策是基础。
客户生命周期阶段的决策： 根据B2B联系人所处的购买漏斗阶段（如新线索、MQL、SQL、成交客户），自动化系统自动发送不同的邮件序列。例如，新注册用户收到欢迎邮件，下载了白皮书的用户进入线索培育序列，预约了演示的用户则暂停营销邮件，转入销售跟进通知。
行为触发决策： 根据B2B联系人的特定行为（如网站访问了特定页面、点击了邮件中的某个链接、放弃了购物车、提交了表单、参加了网络研讨会），系统自动触发相应的邮件。例如，用户访问定 电报粉 价页面后，系统自动发送一封包含定制报价或提供免费咨询的邮件。
时间驱动决策： 根据订阅时长、上次互动时间或特定日期（如节假日、周年纪念日），自动发送提醒、重新激活或问候邮件。
排除/包含决策： 自动化系统可以根据预设条件（如已是客户、已联系销售、已退订），自动将某些联系人从特定邮件序列中排除，避免发送不相关或重复的邮件。
其次，AI驱动的智能化决策是未来趋势。
最佳发送时间预测： AI算法分析每个B2B联系人的历史打开模式，自动预测他们最有可能打开邮件的最佳时间，从而在自动化流程中选择最优发送时机，提高打开率和可见性。
智能内容推荐： 基于机器学习分析B2B联系人的兴趣、行为和购买意图，AI能够动态地为自动化邮件推荐最相关的产品、服务、案例研究或内容，实现真正的超个性化。
动态线索评分与路由： AI能够根据实时互动数据，动态调整B2B线索的得分，并根据得分阈值，自动决定何时将线索传递给销售团队，或在自动化培育序列中调整其路径。
自动化A/B测试与优化： AI可以更智能地进行多变量A/B测试，自动识别不同邮件内容、主题行、CTA组合的最佳表现，并自动将优胜者应用于未来的自动化流程，实现持续的自我优化。
风险预警与自我修正： AI可以实时监控自动化邮件的送达率、投诉率等关键指标。一旦检测到异常（如投诉率飙升），AI可以自动暂停发送或调整策略，以保护发件人声誉。
最终，自动化决策将带来显著的业务效益和更高的效率。
提高效率和可扩展性： 自动化决策极大地减少了人工干预，使得营销团队能够管理和扩展庞大的邮件列表和复杂的营销活动，而无需增加额外的人力。
提升精准度和转化率： 基于即时数据和智能洞察的决策，确保了邮件内容和时机的极致精准，从而带来更高的点击率、转化率和最终的销售额。
改善客户体验： 自动化决策使得B2B客户能够及时收到高度相关和有帮助的信息，避免了不必要的打扰，从而提升了客户满意度和忠诚度。 邮件列表营销的自动化决策，尤其是结合AI的智能化决策，是实现B2B营销规模化、个性化和高效运营的关键驱动力。