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マーケティング

レコメンドメールとは?CVRや売上アップにつながる効果的な方法

顧客接点を作り、商品やサービス購入につなげることがマーケターには求められています。自社サービスに興味を持ってもらい、継続的な関係性を築き上げるための手段のひとつにレコメンドメールがあり、商品購買率やクリック率を上げる効果が期待できます。 特に顧客データベースを構築していれば、レコメンドツールと連携させ、ユーザーの趣味嗜好に合わせた情報を提供できます。従来はメルマガでの送信が一般的でしたが、メールは読まれてにくくなってきており、開封率の高いSMSを使ったレコメンドメールがおすすめです。

レコメンドメールとは?

レコメンドメールとは、閲覧・購買履歴を元に、顧客一人ひとりの興味に合わせた商品やサービスを案内する手法です。同一内容のメールを一斉配信するメールマガジンとは異なり、レコメンドメールは顧客それぞれのニーズや行動に合わせたコンテンツを発信できるのが特長です。

一人ひとりにパーソナライズされ、ベストなタイミングでコンテンツを届けるメール配信のため「パーソナライズドメール」とも呼ばれています。

レコメンドメールの種類は3つ

レコメンドメールは、どんなデータをフィルタリングして配信するかによって種類が細かく違ってきます。

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、顧客の閲覧履歴や行動履歴をもとにレコメンドメールを配信する手法です。過去に商品をチェックしたりや購入したりたしたユーザーのデータと、他のユーザーが商品をチェック・購入したデータの両方から購入パターンを予測してレコメンドします。ECサイトで表示される「この商品を購入した人はこちらの商品も一緒に見ています」などが該当します。

協調フィルタリングのメリットは、運用の手間が少なく、一定の精度でレコメンドを表示できることです。一方で、ある程度のデータを収集できないと精度が低くなる懸念があります。

コンテンツ・フィルタリング

コンテンツ・フィルタリングは、ユーザーの購入データなどからではなく、前もってフィルタリングを用意して配信するレコメンドメールです。

ブランドや価格、色など、事前に設定したコンテンツタイプの属性情報を元に、ユーザーが選んだ商品やサービスと似たものをおすすめすします。例えば、「こちらの商品もおすすめ」「こちらのサービスもおすすめ」などが該当します。

コンテンツ・フィルタリングでは、フィルタリングを作成する段階で、運営者の意図を反映させられる点がメリットです。反対に、アイテム点数が多いと膨大なデータ処理が必要になりコストが増加するデメリットがあります。

ハイブリッド・フィルタリング

ハイブリッド・フィルタリングとは、強調フィルタリングやコンテンツ・フィルタリングなど、他のレコメンド機能を組み合わせたレコメンドメールです。ハイブリッド・フィルタリングには明確な定義がなく、レコメンドエンジンによってフィルタリング・提案方法が異なります。複数のルールに基づいて、顧客に最適な商品やサービスを紹介できます。

ただし、ハイブリッド・フィルタリングには、精度が低くなり、好みと離れた商品やサービスをレコメンドする懸念もあります。ターゲットが広い商品を見せる場合には有効ですが、そうでない場合は注意が必要です。

レコメンドメールを配信する効果

レコメンドメールを配信する効果を紹介していきます。

顧客視点で最適なコンテンツの提供

顧客視点で最適なコンテンツを提供することで、サイトの再訪問率や売上向上が期待できます。例えば、一度商品を購入した顧客に対して、個々の購入履歴に基づきパーソナライズされたレコメンド商品をアプローチすることで、再来訪のきっかけづくりができます。

開封率のアップ

顧客一人ひとりに合ったコンテンツを届けるレコメンドメールは同一内容が一斉に配信されるメルマガと比較して、開封率が高いと言われています。「新しさ」や「希少性」などに加え、「自分のために選んでくれた」という特別感が読まれる要因になります。

CTRやCVR向上で売上増加を期待

米国のアバディーングループによると、パーソナライズされたレコメンドメールは通常のメールに比べて、開封率、クリック率、コンバージョン率が向上し、あらゆる点において効果が高いことが判明しました。対照的に、パーソナライズ化されていないレコメンドメールの場合、開封率、クリック率、コンバージョン率以外にも悪影響があるという調査結果もあるようです。

レコメンドメールの使い方

レコメンドメールの効果的に使う方法を紹介します。

顧客データベースの活用

効果的なレコメンドメールを配信するには、顧客一人ひとりの趣味嗜好を示すデータを活用することが大切です。データベースに蓄積された情報を活用することで、同じような商品を購入している顧客の分類もでき、推測もしやすくなります。

顧客が欲しい情報を把握

企業と消費者の接点は多様化し、消費者の意思決定プロセスも複雑になっています。そのため、消費者の特徴や行動フェーズに合わせて、適切なコンテンツを提供する必要があります。

購入履歴がある場合

購入履歴がある場合は、「なぜその商品の購入に至ったのか」、顧客の過去の購買履歴や行動などを把握・理解しながら、適切なタイミングで適切なコンテンツを提供することが重要です。

レコメンドメールはパーソナライズとSMSの時代

従来、レコメンドメールはEメールで新サービスの案内や関連商品など、既存顧客に向けてうながすことで、再購入のきっかけを作ることができました。しかし、Eメールはなかなか読まれなくなってきており、せっかく作った配信コンテンツも成果が出にくくなってきています。

そこで注目されているのは、パーソナライズされたLPを自社で作成でき、開封率の高いSMSで確実に顧客に情報が届けられるツールがMMC(Mobile Marketing Cloud)あります。

MMCでは、自社がこれまで獲得した顧客データから、見込み顧客や既存顧客の割合など、属性データごとに顧客情報を分析することができるため、最も購買角度が高いターゲット群にダイレクトにアプローチできます。

レコメンドメールはよりパーソナライズへ

レコメンドメールは、ニーズの多様化に対応してCVRや売り上げを上げるために欠かせないメールマーケティング手法のひとつです。レコメンドメールを効果的に利用するには、目的に合わせたツールを選び、パーソナライズされたコンテンツを提供することが大切です。

ぜひMMCで顧客へのレコメンドやパーソナイズドされたコンテンツを配信したい方はお問い合わせください!

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