【文例5種】レコメンドを活用した「シナリオ メール」:顧客を引き寄せるメールマーケティングとは?


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。
レコメンドエンジンのAI技術を応用すれば、メールでも1人ひとりにパーソナライズした情報を届けることができます。

Webサイトに「アイジェント・レコメンダー」を導入いただいているお客様であれば、蓄積した来訪ユーザーの行動情報を使い、高精度のレコメンドメール作成が可能。それが、オプションサービス「レコガゾウ」です。AIによるニーズ予測をメール施策でも活用して、サイトへの再訪&購入につなげていきましょう!

レコガゾウ

「レコガゾウ」を使い、ユーザーに訴求する商品やコンテンツをメールで配信するメリットは大きく2つ。
メール開封時にリアルタイムに計算された、ユーザー1人ひとりに最適なおすすめアイテムやコンテンツを表示し訴求することができます。
アイテムの選定はAIによって完全自動化され、また、メールへの実装はタグを挿入するだけなので、メール作成の工数が削減できます。

今回は、「レコガゾウ」を活用したメールシナリオとメール文例を5種、ご紹介いたします。

 

【INDEX】
1. メールマガジン
2. 新規会員登録をフォローするメール
3. カゴ落ちをフォローするメール
4. コンバージョン後のステップメール
5. ポイント有効期限リマインドメール
おわりに

 

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)

メールマガジン

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。

新規会員登録をフォローするメール

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。

カゴ落ちをフォローするメール

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

コンバージョン後のステップメール

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。

ポイント有効期限リマインドメール

 

おわりに

ここまで、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。

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。

とはいえ、配信するコンテンツをユーザーの興味を把握し、それにあった内容や訴求を行おうとするとかなりの手間がかかります。

アイジェント・レコメンダーをサイト内で使っていただいているサイトであれば、

サイト内の閲覧・購買データを配信コンテンツの最適化に利用し、配信するメール内にHTMLタグを記述するだけで簡単にパーソナライズメールを作成できます。

施策をやってみたいけれど、定期的にリソースを割き続けることが難しい…などのお悩みがあるお客様には是非検討いただきたいサービスです。

より詳しい実装方法等もご説明させていただきますので、ご興味いただけましたらぜひ担当コンサルタントまでお問い合わせください。
 

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