レコメンドメールとは|CVR改善4倍&クリック率2倍の効果事例・配信システム比較10選

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最終更新日:
2020/06/07

レコメンドメールとは

レコメンドメールとはwebサイト内の閲覧履歴や購買履歴といった行動データを活用し、ユーザー毎に最適化したオススメ情報を提供するメールマーケティング手法です。

通常のメルマガ配信では一括送信を行い1度に多くのユーザーにコンテンツ発信を行いますが、レコメンドメールは一人ひとりにフォーカスするため、対局にある考え方といえます。

webサイトを運営する企業担当者で購入率を最大化させたい、顧客単価を上げていきたいといった方も多いのでないでしょうか。今回はレコメンドメールの仕組みや効果事例を解説しながら、おすすめのレコメンドツールを紹介します。

レコメンドの3つの種類

レコメンドメールはECサイトなどで利用されるシステムで、ユーザー最適を行うために大きく3つの仕組みがあります。

仕組み連動項目レコメンド例
協調フィルタリング閲覧履歴・購入履歴この商品を見た、買った人はこんな商品も見ています
コンテンツフィルタリング商品属性 (同メーカー、関連商品etc…)こちらの商品もおすすめ
ハイブリッド複数のルールと連動

協調フィルタリングはもっとも一般的なレコメンド手法で、ユーザーの行動データを活用したものです。コンテンツベースの場合はセット購入や複数製品のレコメンドの際に表示されるものですが、事前にルール設定を行わなければ同じような商品ばかりをおすすめされる場合があります。

レコメンドエンジンの詳細はこちら。

レコメンドメールのメリット・効果事例

ユーザー目線で最適なコンテンツの提供

アマゾンや価格コムといった大規模なECサイトサイトでは、大量の商品が掲載されています。しかし数多くの情報があるだけでは、ユーザーは自身の欲しい情報にたどり着かない場合があります。こうした状況を解決し、パーソナライズされた情報を届ける仕組みがレコメンドエンジンのアルゴリズムです。

求める情報が手に入らなければサイトから離脱してしまうため、ユーザー最適なレコメンドは購入率や顧客単価を上げていくためには非常に重要です。

メルマガの場合も同様に、求める情報を届けることでリピート購入や別商品の購入につなげることができます。

CTR2倍・CVR4倍!売上アップに効果を発揮

最適化されたメールの方が効果が高いということは何となくイメージが付きますが、実際数値にするとどれくらいの効果があるのでしょうか。

レコメンドエンジンを運営する『さぶみっと!レコメンド』企業の例としては、 平均でクリック率2倍・CVR4倍 という結果が出ています。

サイト全体の購入率は1〜5%弱に対して、レコメンドメールの購入率は2〜16%の数値ということで非常に効果が高いことがわかります。

おすすめレコメンドエンジン、メリット詳細についてはこちら。

レコメンドエンジン5選

オムニチャネル戦略と顧客体験を支援『Yusp』

  • 売上2.3倍、圧倒的なA/Bテスト結果で世界6大陸で利用
  • 面倒な初期設定も請負
  • オンライン・オフラインのチャネル横断施策を実現

Yuspは世界6大陸で利用される機械学習機能を有したレコメンドエンジンです。リターゲティング広告・webプッシュなどの機能を活用することで、ECサイトだけでなく実店舗の来訪データをもとにモバイルデバイス(スマホ)にクーポン配信なども可能です。

実店舗とwebの チャネル横断で顧客データ活用をし売上を上げたいといった、メーカーや小売業界 にもおすすめのレコメンドツールです。

詳細はこちら:https://www.yusp.com/

Adobe Target

  • オムニチャネルパーソナライゼーションを大規模に展開
  • A/Bテストと多変量テストで、憶測による判断を回避
  • 人工知能(AI)による自動化と拡張機能でエクスペリエンスを進化  

Adobe Targetは数百万規模のレコメンデーションを実現するパーソナライズレコメンドツールです。あらゆるチャネルデータを統合・最適化することで、顧客ニーズのマッチングを実現します。

料金体系
・価格:お問い合わせ

詳細はこちら:https://www.adobe.com/jp/marketing/target.html

チームラボレコメンデーション

  • カゴ落ち対策メール機能
  • 東急ハンズ、グリコなどの大手企業の導入
  • ディープラーニング技術を利用したレコメンド  

チームラボレコメンデーションはサイトの訪問ログや購買履歴をもとに自動レコメンドを実現するエンジンです。また画像解析機能も搭載し大規模なデータ活用を実施したレコメンド施策を検討企業に向いているツールです。

料金体系
・価格:お問い合わせ

詳細はこちら:https://www.team-lab.com/search?q=%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%B3

コンビーズレコ

  • 9,800円から利用可能
  • AIによる自動レコメンド
  • タグ設置だけで簡単利用

コンビーズレコはAIが自動でレコメンドをしてくれるレコメンドエンジンです。 多忙なネットショップ運営の販促が手軽になります。また、価格9,800円から利用がスタート可能で手のつけやすいツールです。

料金体系
・価格:9,800円〜 ・初期費用:無料

詳細はこちら:https://reco.combz.jp

NaviPlusレコメンド

  • コンテンツ最適を実行する分析機能
  • パーソナライズを支援する最新ロジック
  • ECシステム連動

NaviPlusレコメンドはECシステムやMAツールといった他製品との連携が強みのレコメンドシステムです。また、分析機能も有しており実施だけでなく結果分析、最適化のPDCAサイクルも回すことが可能です。

料金体系
・価格:100,000円/月~ ・初期費用:お問い合わせ

詳細はこちら:https://www.naviplus.co.jp/recommend/

メール配信システム5選

blastmail

  • 契約実績10,000社、法人導入シェア7年1位
  • 安心の高いセキュリティ
  • 無料プランからスタート可能、2,000円から利用スタート

blastmailは年間300億通のメール配信を支えている独自開発の配信エンジンです。確実にメールを届けるために、10年間の運営ノウハウを活かし大規模なネットワークを駆使して配信を行います。また料金プランとしても2,000円から利用ができ柔軟な料金プランのため、メールマーケティングの動き出しにはおすすめのツールです。

料金体系
・価格:100,000円/月~ ・初期費用:お問い合わせ

詳細はこちら:https://blastmail.jp

Benchmark Email

  • 初期費用無料で利用
  • 業界最安値の利用料金
  • 世界で利用されるグローバルツール

Benchmark Emailはベンチマークジャパンが運営しているメール配信システムです。世界50万社で利用され利用実績も豊富で、なんといっても最大の特徴は1800円から利用ができる点です。スモールにメールマーケティングをはじめる企業におすすめのツールです。

料金体系
・価格:1,800円/月~ ・初期費用:無料

詳細はこちら:https://www.benchmarkemail.com/jp/

Cuenote FC

  • API連携でデータベースも有効活用
  • スマホや携帯への配信にも強い
  • 誰でも簡単に一斉メール配信

Cuenote FCは月額5,000円から利用ができ、会員データベースとの連携に強みもったメール配信システムです。月間のメール配信数42億通・時間700万通以上(※)の高速配信を実現し、スマートフォンや携帯にもストレスなく高速・確実にメールを届けることが可能です。

料金体系
・価格:5,000円/月~ ・初期費用:3万円〜

詳細はこちら:https://www.cuenote.jp/fc/

配配メール

  • 配信回数に関係なく定額利用
  • 簡単メール配信
  • 充実の機能

配配メールは楽楽精算でもおなじみのラクス社が提供しているメール配信システムです。導入実績は6,000社以上と運営歴も10年と安心して利用できます。また大量配信時には迷惑メールに入らない仕組みで、高い到達率もポイントです。

料金体系
・価格:お問い合わせ ・初期費用:お問い合わせ

詳細はこちら:https://www.hai2mail.jp

WiLL Mail

  • ドラッグ&ドロップで簡単操作
  • 継続率99%の使いやすさ
  • 配信結果をグラフとヒートマップで分析

WillmailはASPIC クラウド・Iotアワードで2015年〜2018年の4年連続で受賞をしているメールシステムです。簡単操作に加えて、ヒートマップで効果測定を行うことができ分析時にも時間をかけずに利用ができます。

料金体系
・価格:4,000円/月~ ・初期費用:2万円〜

詳細はこちら:https://willcloud.jp

レコメンドメールの効果を引き出すには

購入率やクリック率の面で効果の高いレコメンドメールですが、最大化をさせるにはユーザーに最適なコンテンツを届けることです。

ユーザーの閲覧・行動履歴をデータベースに蓄積している場合はレコメンドツールと連携させ、想定されるユーザーのペルソナをイメージしながらメール内容もあらかじめ用意をしておきましょう。

また、配信して終わりでは効果を引き出すことはできません。開封率やクリック率といったデータも集計しながらPDCAをまわしユーザー動きをイメージしながら試してみてください。

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