【文例5種つき】レコメンドメールとは？売上につながる活用方法とシナリオ

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、基本と活用方法を紹介します。

記事後半では、レコメンドメールを活用した具体的なメールの文例も紹介しています。メルマガ・新規ユーザーフォロー・カゴ落ちメールなど、5つのシナリオのですぐに使える分れなので、ぜひ最後までご覧ください。

【INDEX】

レコメンドメールとは？基本とパーソナライズドメールやシナリオメールとの関係
- レコメンドとは
- レコメンドメールとは
- パーソナライズドメールとの関係
- シナリオメールとの関係
レコメンドを使ったシナリオメールの文例
- メールマガジン
- 新規会員登録をフォローするメール
- カゴ落ちをフォローするメール
- コンバージョン後のステップメール
- ポイント有効期限リマインドメール
おわりに

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。

この節では、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

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することです。

「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、レコメンドエンジンとの連携が必要になります。

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One to Oneに配信されるメールのことです。

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。

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

こうしたメールは顧客の一人ひとり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が、効果を高めるためには、パーソナライゼーションやレコメンドメールの機能を活用することが重要です。

レコメンドを使ったシナリオメールの文例

シナリオメールの中にパーソナライズされたおすすめ商品を表示すると、クリック率や購買率が大きく向上します。
5つのシナリオでレコメンドメール機能を用いた場合の文例をご紹介します。

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。

おわりに

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。

ここで、AIレコメンドによるリアルタイム・レコメンドメールサービス「アイジェント・レコガゾウ」ご紹介します。

「アイジェント・レコガゾウ」は、サイト内の閲覧・購買データを基にメールコンテンツをパーソナライズするサービスです。
メールのテンプレート内にHTMLタグを記述するだけで簡単にパーソナライズドメールを作成できます。
パーソナライズドメールの作成工数を大幅に削減し、かつクリック率や購買率を向上させることができます。

以下のサービスご紹介資料で、詳しい導入方法や連携方法をご案内しています。
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