AIを利用したメールマーケティング

メールマーケティングの目的と種類

メールマーケティングは、BtoB・BtoC問わず一般的な手法となりました。AIの事例をご紹介する前に、まずはメールマーケティングの目的と代表的なメール配信の種類をご紹介します。

【メールマーケティングの目的と種類】
●集客
●成約・購買などの成果を促すためのメール
●顧客との関係維持（ファン育成、解約防止など）

【代表的なメール配信の種類】
●定期メール：毎週1回、毎月1回などの定期的に送っているメール
（例）定期メール、キャンペーンメール
●ステップメール：購入や会員登録などのアクション後、事前に指定したシナリオに合わせてメールを自動配信
（例）会員登録後の購入促進メール、資料ダウンロード後のフォローメール
●セグメントメール：指定したセグメント毎に最適なメールを自動配信
（例）誕生日メール、クーポンメール
●レコメンドメール：一人ひとりの閲覧・購買履歴などから最適な商品やコンテンツをお薦めして配信
（例）キャンペーンメールにお薦め商品を差し込んだメール

メール配信は目的に応じて、適切なターゲットに適切なシナリオを生む必要があります。

例えば購買促進を行いたい場合、「初回購入後、半年以内で2回目購入がない顧客」といったようにターゲットを選定する必要があります。このターゲットは、RFM分析やLTV分析などから選定します。次にシナリオを設定します。シナリオは顧客の興味・関心の度合いに応じて配信するコンテンツの内容を変更する必要があります。
最近は、MA（マーケティングオートメーション）を利用して、シナリオを自動配信する企業様も増えました。一般的に、パーソナライズされたメールは一斉配信よりも効果が高い傾向があります。

AIを利用したメール配信事例

では当社のお客様で実施した、AIを利用したメール配信事例を2つご紹介します。

AIを利用したメール配信時間の自動最適化

配信するメールの時間を、AIを使って自動で最適化する方法です。
開封・クリック・CV（コンバージョン）といったデータをAIが解析し、一人ひとりの反応率が高い時間帯にメールを自動配信します。その反応結果を基にAIが学習し、次回以降の配信に反映してくれます。

実際にあるBtoBの企業様でメール配信の自動最適化を行ったところ、実施前は月平均の開封率が19.1%だったのが、実施後は29.7%まで伸びました。

メールの配信時間を人手で最適化するのは、非常に大きな負担となり、限界もあります。AIを利用することで、少ない人手で大きな効果を上げることができます。

AIを利用したメールA/Bテストの自動最適化

続いて、メールコンテンツのA/Bテストを自動化した事例をご紹介します。

メールのA/Bテストを実施する場合、従来は1回目の配信の際にAパータン・Bパターンを用意してA/Bテストを実施し、反応の良かった方を次回のメール配信の際に適用するというやり方でした。
この場合、A/Bテスト後から施策に反映するまでに時間がかかるためメールマーケティングのPDCAが素早く回せない、人が結果を見るために人手がかかるといった課題があります。

AIを利用することで、1回の配信でメールA/Bテストを自動で最適化することができます。
先ずメールを配信する人数の中から、一定数の人数をサンプリングとして抽出し、サンプリングしたユーザに対してメールのA/Bテストを実行します。その結果をAIが判断し、残りのユーザに対して自動で反応の良かったメールを配信します。

実際にあるBtoCの企業様で「500円OFFクーポン」と「送料無料のご案内」メールでA/Bテストの自動最適化を実施しました。
最初に20%のサンプリングユーザを抽出し、2パータンのメールを送ったところ、送料無料メールの反応率が良かったという結果をAIが導き出しました。その結果を基に数時間後、残りの80%に対して送料無料のメールを送ったところ、最終的に開封率・クリック率ともにサンプリングユーザに送った時よりも高い数値が出ました。

この一連の流れを自動化することで、メールマーケティングにおけるPDCAサイクルを効率的に回すことが可能となります。