【文例5種つき】レコメンドメールとは？効果・メリットと売上につながるシナリオ設計

メール施策で大切なことは顧客のニーズに合わせたメールを送ること。

この記事では、顧客のニーズに合わせパーソナライズされた商品やコンテンツをメール本文に表示する「レコメンドメール」について、その効果とメリット、導入と課題、活用例を解説します。

活用例では、メルマガ・新規ユーザーフォロー・カゴ落ちメールなど、5つのシナリオのレコメンドメールで、すぐに活用できる例文もご紹介しています。最後までぜひご覧ください。

【INDEX】

レコメンドメールとは？パーソナライズドメールやシナリオメールとの関係
レコメンドメールの効果とメリット
レコメンドメールの導入方法とアイジェント・レコガゾウの紹介
- MAやCRM、ECプラットフォームに搭載されているケース
- レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」とは
【文例５種】レコメンドを使ったシナリオメールの実践
まとめ： AIレコメンドをシナリオに組み込むことで相乗効果

レコメンドメールとは？パーソナライズドメールやシナリオメールとの関係

「そもそもレコメンドメールがよくわからない」という方のために、最初にレコメンドとレコメンドメールとは何か、またレコメンドメールと混同されがちなパーソナライズドメールやシナリオメールとの違いと関係について解説します。

レコメンドとは

レコメンドメールが何か理解するには、レコメンド自体を理解しておく必要があります。

デジタルマーケティングにおける「レコメンド」とは、顧客自身が探している可能性が高い商品をおすすめすることを表します。

ECサイトのレコメンドエンジンは、顧客の過去の購買履歴、閲覧履歴、行動データ、属性情報をもとに、顧客に合わせてサイトやアプリに表示する商品を変えることができます。

とくに顧客一人ひとりに合わせてパーソナライズされた商品をサイトのあちこちに表示することで、顧客の購買行動を刺激し購買率を高めることができます。

どのように顧客の嗜好や行動を予測し表示するかは、レコメンドの種類や性能によって異なります。

レコメンドについては、「レコメンドの仕組みと効果」という記事でより詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

レコメンドメールとは

レコメンドメールとは、Webやアプリ上でレコメンドエンジンが行っているようなおすすめ情報の表示を、メールのコンテンツとして表示されているメール、またはそのような機能のことです。

「〇〇様へおすすめの商品のご案内」といった件名で、自分の好きなブランドの商品や以前購入した商品のテイストに近い別の商品が並べられたメールを受け取ったことはないでしょうか。

このように、Webやアプリ上に表示されるレコメンドをメール上で実現するのがレコメンドメールです。

レコメンドメールで表示される内容は、Web上のレコメンドと同様、レコメンドエンジンの種類や使い方によって予測精度や表示方法が異なります。

具体的には、次のような内容がレコメンドされることがあります。

年齢、性別、居住地などの属性が類似した顧客がよく購入している商品
閲覧した商品に対して、その商品を閲覧した他の顧客が多く購入している商品
特定のカテゴリの商品や情報を頻繁に閲覧している顧客へ、関連性の高い別の商品や情報

レコメンドメールは、一般的なECプラットフォームでも標準的な機能として搭載されていることが少なくありませんが、ほとんどの場合その機能は属性情報を基本とした限定的なものです。

効果が高いとされる協調フィルタリングや機械学習によるAIパーソナライゼーションは、外部のレコメンドツールとの連携が必要な場合が多いです。

パーソナライズドメールとの関係

レコメンドメールもパーソナライズドメールも、ユーザー一人ひとりに合わせたメールであるという共通点があります。

しかし、概念上異なる部分もあるのでここで押さえておきましょう。

パーソナライズドメールとは、メール全体の内容を、顧客の属性や行動履歴、嗜好といったあらゆるデータに基づいて配信されるOne to Oneのメールのことです。

具体的には、次のような方法でメールをパーソナライズします。

「○○様」といった氏名の差し込み
年齢、性別、居住地などの属性に合わせたメールのトーンや画像
顧客の属性情報や行動情報に基づく商品・情報
誕生日、会員登録日などの記念日に合わせたメッセージや特典を提供する

ここからわかるように、パーソナライズドメールに、属性情報・閲覧／購入履歴を活用したレコメンドが利用されるケースは珍しくありません。

レコメンドメールの機能は、パーソナライズドメールの非常に重要な要素と言えます。

パーソナライズドメール・シナリオメール・レコメンドメールによるOne to Oneな相乗効果

シナリオメールとの関係

レコメンドメールと関係の深いメール配信の方法としてもう一つ、シナリオメールと呼ばれる方法があります。

シナリオメールとは、顧客の特定の行動や属性、購買段階などに応じて、あらかじめ設定されたシナリオ（流れ）に基づいて自動的に配信されるメールのことです。

よく利用されるシナリオメールの具体例として、次のようなケースがあります。

ウェルカムメール：新規会員登録後、特定の期間後に配信されるメール
カゴ落ちメール：カートに商品を入れたまま購入を完了していない顧客に、一定時間後にリマインドとして送信されるメール
誕生日メール：顧客の誕生日に合わせて送信されるお祝いメール
ステップメール：特定の行動を起こした顧客に対して、段階的に情報を配信していくメール
休眠顧客掘り起こし：一定期間購入のない顧客に対してクーポンなどで再訪を促すメール

上のようなシナリオメールでレコメンドを活用した文例は、こちらをご覧ください。

こうしたメールは顧客の行動の変化に合わせて自動送信されるため、パーソナライゼーションの要素を含んでいます。

シナリオメールは、一般的なECプラットフォームの多くで実装されている機能です。

このため、特別な投資をしなくても簡単に配信することができます。

しかし、購買行動により近いポイントで効果を高めるためには、精度の高いレコメンドメールの機能を活用することが重要です。

次のセクションでは、なぜシナリオメールだけではダメなのか？メール経由の購買率を向上させるレコメンドメールの効果について解説します。

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レコメンドメールの効果とメリット

ここではシナリオメールだけでは最大化できないレコメンドメールの効果やメリットについて具体的に解説します。

レコメンドメールのメリットを一言でまとめると、メールマーケティングにとって重要な指標を向上させることができ、それにより効率的に売上を上げることができるということになります。

それでは、クリック率、購買率、客単価、休眠顧客の掘り起こし、業務効率向上という5つの効果とメリットについて、一つずつ見ていきます。

クリック率の向上

クリック率は通常、メールの配信成功数に対して、メール本文内のリンクがクリックされた回数によって表されます。

せっかくシナリオを最適化してメールの開封を増やしても、そこに欲しい商品や気になる情報が載っていなければ、顧客はクリックしてくれません。

レコメンドメールはシナリオメールのこうした弱点を補い、クリック率を上げることができます。

メルマガでランキング上位の商品を掲載したり、カゴ落ち商品のリマインドをしているというECサイトは多いと思いますが、そこにユーザー一人ひとりのニーズに合わせたおすすめ商品をいっしょに掲載すれば、必ずクリック率が上がります。

開封されてもクリックされない課題をレコメンドメールが解決

購買率の向上

クリック率を上げることにより、必然的にコンバージョン率（購買率）も上がります。

顧客がレコメンドメールの商品画像をクリックする動機は、「どんな商品かもう少し詳しく見たい」といったものも多く、商品の購入を検討する準備がある程度できていることが少なくありません。

メール経由で商品詳細ページに流入する導線を強化し、商品を購入する可能性の高い顧客をサイトやアプリに誘導することができます。

客単価の向上

高性能なAIレコメンドの効果には客単価の向上があります。

この理由の一つは、単純に顧客が欲しいと思う商品が目に入りやすくなるからです。

自分のニーズや好みにマッチした商品が目に入りやすくなるため、顧客はついついで買いやまとめ買いをしやすくなるのです。

しかしそれだけではありません。

もう一つの理由は、レコメンドによってより高額な商品も目に入りやすくなるからです。

というのもレコメンドは表示する商品をソートのように一律で区切らないため、顧客の想定している予算よりも少し高額な商品も、購入の可能性が高ければ表示することがあります（※）。

※逆に価格によるフィルタリングをしたければ、チューニングによって制限することも可能です。

例えば「一万円以内でランニングシューズを探してるが、希望の予算ではデザインや機能などなかなかしっくりするものが見つからない」といったケースを考えてみてください。

1万円でソートしてしまうと、それよりあと2,000円多く支払えば、もう少し軽量でクッション性が高くデザインも好みのシューズがあったとしても、表示されることはありません。

しかしAIレコメンドであれば、同じシューズを見た人が実際に購入したもう少し高額な商品も表示されます。

レコメンドはこのようにして、顧客のニーズによりマッチした選択肢を提供しつつ、アップセルを実現します。

レコメンドメールは、こうしたAIレコメンドの機能をメールでも継承することができます。このため、わざわざサイトを訪問しなくても、ユーザーはメールを開いただけで、より訴求力の高い商品を目にすることになります。

このようにして、レコメンドメールは着実に客単価を向上させることができます。。

休眠顧客の掘り起こし

クリック率・購買率・客単価と見てきましたが、ここで少し視点を変えて、休眠顧客の再訪を促すという役割についても言及しておきます。

しばらく購入のない顧客、すなわち休眠顧客の場合、まずは顧客がサイトを訪問する機会を作り出さなければなりません。

このときメールは重要なタッチポイントになります。

しかし疎遠になっている顧客に対して、よくある定期的なメルマガを頻繁に配信しても、開封はされないでしょう。

メール経由で休眠顧客の再訪率を改善したいならば、シナリオとパーソナライゼーションを見直すことが重要です。
例えば顧客の誕生日やクーポンといったシナリオメール上で、顧客一人ひとりに合わせた商品や情報をレコメンド表示することが効果的です。

こうしたシナリオメールは、それ自体One to One なメールですが、レコメンドメールの機能を活用するとさらに効果的です。

過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいて興味を引きそうな商品をレコメンドすることで、顧客が再びサイトを訪れるきっかけになります。

休眠期間が長くなるほど顧客の離脱リスクは高まりますが、パーソナライズされたレコメンドメールは、顧客との接点を再構築し、関係性を再び活性化させる有効な手段となります。

メール作成の工数削減と効率アップ

最後に意外と見落とされがちなレコメンドメールのメリットとして、メール作成の工数削減と効率アップを挙げておきます。

生成AIが普及し、営業メールやスカウトメールの作成支援ツールは珍しいものではなくなりました。

しかしECサイトの膨大な会員向けに一つ一つ違うメルマガを自動的に作成して配信するとなると、コストの面からしてあまり現実的ではありません。

これに対して、機械学習を用いたAIレコメンドは、おすすめ商品の表示を完全に自動で行うことができ、コストも現実的です。

特にシナリオメールと掛け合わせることで、適切なタイミングで、顧客データに基づいたパーソナライズド・メールを自動で送信できます。

複雑なシナリオ分岐を考慮する必要もないため、マーケティング担当者の負担を軽減し、効率的な運用が可能になります。

一度設定してしまえば、人的なミスも減り、安定した効果が期待できます。

レコメンドメールの導入方法とアイジェント・レコガゾウの紹介

ではどうすれば、そのようにECサイトにとってメリットが大きいレコメンドメールを配信することができるのでしょうか。

ここではレコメンドメールの導入方法と、リアルタイムなAIレコメンドエンジンをメールやLINEで利用することができるレコメンドメール・サービス「アイジェント・レコガゾウ」の紹介をします。

MAやCRM、ECプラットフォームに搭載されているケース

MA（マーケティングオートメーション）やCRMツールを導入している場合には、ツールに搭載されているレコメンドエンジンを利用できる場合があります。

ECプラットフォームでも、標準機能またはアプリとしてレコメンド機能が提供されている場合があります。

こうしたレコメンド機能をメールで利用したい場合は、MAやCRMの本体で使用しているレコメンドを、メールの本文内で表示させるために、ダイナミックコンテンツとなるレコメンド枠を含むテンプレートを作成する必要があります。

その際、気を付けなければならない点がいくつかあります。

連携の問題

一つはレコメンド機能をメール上で呼び出す際の連携の問題です。

前提としてMAやCRMで使用しているレコメンド情報を、メール上で呼び出すことができなければできなければ、レコメンドメールを送ることができません。

また無事に連携できても、メールで呼び出される商品情報にタイムラグがあると、在庫や価格変更が古い情報のまま掲載されてしまう可能性があります。

最新の商品情報や顧客行動情報がどんなタイミングで同期・反映されるかについても注意が必要です。

レコメンドの性能

またMA/CRMやECプラットフォームのレコメンド自体が、単純なルールベースによるものなのか、顧客の行動データからAIが学習するAIパーソナライゼーションなのかといった性能上の違いによって効果に差が出ます。

参考までに、気を付けなければならない性能上のポイントを挙げておきます。

セグメント（特定のユーザー集団）でなく、個人単位でレコメンドの出し分けができる
開封されるタイミングに合わせてリアルタイムでレコメンドアイテムを決定できる
前日の在庫や価格変更などが、開封時にメール上でも反映される
メールテンプレートに合わせてUIをカスタマイズできる
チャネル（Webサイト、App、eメールなど）を横断して、同じ品質のレコメンドを表示できる

とくにECプラットフォームの標準機能やオプションとして提供されているレコメンド機能は、安価な分性能が低くメールで利用できる機能も限定的な傾向にあります。

コストの問題

MA/CRMで機能が高いツールの場合導入費用や月額が高額になる傾向があります。

したがって大規模な企業や複雑なマーケティング戦略を持つ企業向けと言えます。

他方でECプラットフォームが標準機能やオプションとして提供しているレコメンド機能は、安価なケースが多いです。

しかしレコメンドの性能は低く、メールで利用できる機能も限定的な傾向にあります。

メールでの活用できるAIレコメンドを導入することで、売上が改善する可能性も高いといえます。

サイトの成長に合わせて定期的に見直していくことがおすすめです。

レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」とは

ここでMA/CRMやECプラットフォームなど、既存でお使いのメール配信システムと連携可能なレコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」をご紹介します。

「アイジェント・レコガゾウ」は、シルバーエッグが提供する高性能なAIレコメンドサービス「アイジェント・レコメンダー」のレコメンド機能を継承するレコメンドメールサービスです。

メール本文中に専用タグを挿入することで、アイジェント・レコメンダーのサーバーがユーザーのメール開封を検知し、リアルタイムで生成したレコメンドアイテムの画像をメール内に表示します。

特許取得のパーソナライズド・メール技術により、他社のレコメンドメールサービスでは実現できない精度を発揮します。

「アイジェント・レコガゾウ」の特長

開封時にリアルタイムレコメンド
HTMLタグのみのカンタン実装
優れたコストパフォーマンス
多様なテンプレートに対応
LINE配信対応

【文例５種】レコメンドを使ったシナリオメールの実践

レコメンドメールが売上向上に効果的であること、既存のECシステムやMAに大規模な改変をしなくても、オプションや「アイジェント・レコガゾウ」のような外部ツールとの連携で実現できることがわかったと思います。

そこで最後に、実際のシナリオメールの中で、レコメンドメールをどのように利用することができるか、文例とともに見ていきます。

1. メールマガジン

利用するアルゴリズム：BB相関（閲覧閲覧相関 / このアイテムを見ている人は、こんなアイテムも見ていますというアルゴリズム)

定期的に配信しているメールマガジン内にレコメンドを追加し、おすすめ商品を表示させます。

商品データに加えて、商品カテゴリーのデータをアイジェント・レコメンダーと連携させることで、メルマガ内の特集などに応じ、特定カテゴリーの商品だけを表示することもができます。

(例)

新作カテゴリに限定し、商品を表示する
冬に配信するメールに、アウターやニットなどのカテゴリから商品を表示する

2. 新規会員登録をフォローするメール

利用するアルゴリズム：BB相関（閲覧閲覧相関 / ＊このアイテムを見ている人は、こんなアイテムも見ていますというアルゴリズム)

新規会員登録後、お礼のメッセージとともにそれまで回遊していてたサイト内の閲覧履歴をもとに、おすすめの商品を表示させます。

会員登録直後というショップへの関心が高い段階で、具体的に検討してもらえるような商品を選んで送信することで、ユーザーの再訪を促し、初回の購入につなげます。

なお、このメールに初回購入で利用できるクーポンや、送料無料の特典等をつけるとより効果的です。

もし、ユーザーがサイト内で商品を閲覧していない場合でも安心です。代替として「売れ筋ランキング」などを表示する機能があり、コンテンツが出ないということはありません。

3. カゴ落ちをフォローするメール

利用するアルゴリズム：OO相関（同時購買相関 / そのアイテムと同時に購入されているアイテムを表示するアルゴリズム)

“カゴ落ち”とは“カート放棄”や“カート落ち”とも呼ばれ、ECサイトを訪れたお客様がカート内に商品を入れたまま離脱してしまうことです。

カートに入れた商品は、一度は買おうという気持ちになったモノですから、購買意欲が高く、改めてお知らせすることで購入してもらえる可能性が高い商品と言えます。

世界のカゴ落ちの平均は約70%というデータもあります。カゴ落ち率を10％改善できるだけで、売上アップに大きく貢献できるでしょう。

このカゴ落ち商品をリマインドするメールの中で、合わせてよく買われている商品をおすすめすることで、ついで買いを促すことができます。カート落ちの主要要因に「送料がかかるので購入をやめてしまった」というケースがありますが、メールでカゴ落ち商品と一緒によく買われる商品を提案し、送料が無料となる金額をオーバーさせることで、ユーザーの購買意欲を復活させることができます。

カゴ落ちメールはなるべく早い段階で送ることが望ましいです。これは、「移動時間や休み時間などにサイトを閲覧しており、カゴに入れたものの購買まで辿り着けなかった」とか、「いろいろな商品と比較検討している段階である」といったカゴ落ちの発生要因に対応し、購買意欲はあるものの購入まで至っていないユーザーを逃さないためです。

カゴ落ちメールの配信が遅いと、購買意欲がなくなっていたりすでに別サイトで購入してしまい、不要になった状態となり機会損失してしまう可能性があります。

一般的にカゴ落ちメールの効果がもっとも高いのは「3時間後＋24時間後＋7日後」の3回配信であると言われていますが、商材により異なる場合もあります。テスト配信の内容等、ぜひ担当コンサルタントにご相談ください。

4. コンバージョン後のステップメール

利用するアルゴリズム：

PO相関（過去購買相関 / このアイテムをコンバージョン（購入）した人は、次にこんなアイテムをコンバージョンしていますというアルゴリズム)

BB相関 (同時購買相関 / このアイテムを見ている人は、こんなアイテムも見ていますというアルゴリズム)

ステップメールはフォローアップメールとも呼ばれ、特定のアクションを取った見込みユーザーに対して、あらかじめ作成しておいたメールを、設定しておいたスケジュールに沿って自動で配信するものです。

顧客満足度の向上を目的とし、結果としてユーザーのLTV（ライフタイムバリュー）の向上を実現することが可能です。

例：アパレル向け

購入行動から3日後

購入された商品について、お礼と到着の確認に加え、活用イメージや、コーディネートのポイントなどをお伝えする

購入行動から1週間後

ユーザーが購入した商品と関連するレコメンドを掲載し、「この商品をお持ちの他のお客様は、次にこんな商品も検討されています」という文脈で具体的な商品を訴求

購入行動から1ヶ月後

商品を購入されてから少し時間が経ち、次のシーズンに向けた商品を検討する頃かと思います。

アイジェント・レコメンダーは、商品とコンテンツ、それぞれの閲覧履歴を連携し、組み合わせたレコメンドも可能です。ユーザーの行動情報をもとに最適な特集コンテンツをメールでレコメンドし、サイトへの再訪を促すのもよいでしょう。

例：求人検索サイト向け

応募(CV)直後

ユーザーが応募した求人について、「この求人にご応募されたお客様はこんな求人も検討されています」という文脈で、求人を訴求しましょう。

このとき、アルゴリズムはBB相関(この求人を見ている人はこんな求人も見ています)がおすすめです。求人に応募したユーザーは、引き続き求人を探している可能性が高いため、直近の閲覧履歴をもとにおすすめを計算しメールで送ることで、追加応募を促せるでしょう。

応募(CV)から3日後

求人応募に必要な書類作成、面接の対策やTipsなど、ノウハウを中心としたお役立ちコンテンツを中心としたメールを送ることで応募、またその後の行動への不安をケアしましょう。

応募(CV)から1週間後

応募した求人について、「この求人にご応募されたお客様は次にこんな求人に応募しています」というアルゴリズムであるPO相関で、求人をお知らせしましょう。サイトに追加されていく新規求人の中からパーソナライズを用いて現時点で最適な求人をユーザーにお知らせし、求人を検討・サイトで求人を探してもらえるきっかけになります。

5. ポイント有効期限リマインドメール

・利用するアルゴリズム：

PO相関（過去購買相関 / このアイテムをCVした人は、次にこんなアイテムをCVしていますというアルゴリズム）

BB相関（同時購買相関 / このアイテムを見ている人は、こんなアイテムも見ていますというアルゴリズム）

ポイント有効期限をリマインドし、ポイント利用を促進します。

ポイントが失効する前に利用しておきたい！と思うユーザーは多く、その心理を喚起することで購買意欲を高めることができます。

一般的なレコメンドエンジンでは、ユーザーがポイント有効期限のリマインドメールを見て、サイトを訪れてからでなければ、商品をレコメンドできません。。

しかし「レコガゾウ」なら、ユーザーがメールを開いたタイミングで商品をレコメンドを表示することが可能です。ポイントの使い道を従来より早いタイミングで提示し、商品を探すハードルを下げることで、サイトへの誘導を強化することができます。

まとめ： AIレコメンドをシナリオに組み込むことで相乗効果

冒頭に述べた通り「メール施策で大切なことは顧客のニーズに合わせたメールを送ること」です。

メール上に顧客の欲しい商品を予測して表示するレコメンドメールは、これを実現し実際の売上効果を高めるのに有効です。

レコメンドメールを活用することで、メールのクリック率・購買率・客単価の向上・休眠顧客の活性化の効果が期待できます。また、レコメンド表示内容はダイナミックコンテンツとして自動的に最適化されるため、メール作成の工数も大幅に削減されます。

さらに、こうしたレコメンドをMAやCRMのシナリオメールに組み込むことで、カゴ落ちメールやクーポンメールのような開封率の高いメールでのクリック率を高めることができます。

このようなレコメンドメールの効果は、レコメンドエンジンそのものの性能にも依存します。
メールから最終的な購入のコンバージョンまでの確率を少しでも高めたいならば、「アイジェント・レコガゾウ」のようなAIレコメンド機能のあるレコメンドメールがおすすめです。

こうしたレコメンドはユーザーの行動情報から購入予測を行って商品を表示することができるからです。

以上のポイントを押さえて、この記事では、レコガゾウを用いた効果的なメールシナリオのパターンをお伝えしました。

ぜひ参考にしていただき、ユーザーにウザがられない、開封してクリックしたくなるメールの配信にお役立てください。