導入

【今回のテーマ】 ・パーソナライゼーション”でEメールマガジンを甦らせる

パーソナライゼーションとは

【パーソナライゼーションとは】 ・ひとりひとりに最適なモノ・コトを提供し、顧客満足度を最大化する 【どうパーソナライズするか？】 ・最適な時：メッセージ配信タイミング ・最適な経路：コミュニケーションチャネル ・最適な手法：コンテンツディレクション ・最適なアイテム：個人の思考に合わせた商品・作品 【個人に最適なアイテムを選ぶには？】 ・大量のモノと大量のヒトの組み合わせ 　-大量の組み合わせが発生、マーケターによるマニュアルでのシナリオ作成が困難 　-ユーザーの行動タイミングによってダイナミックに変化 【AIレコメンドによる解決】 ・機械学習アルゴリズムで、多数のユーザーの購買傾向を常時学習 ・個々のユーザーの過去の購買・閲覧から、嗜好に沿ったアイテムをレコメンド 【重視すべきポイント：リアルタイム性】 ・リアルタイム処理により、「行動計測」「分析」「レコメンド」の一連のプロセスを、クリック～ページ表示までの「ミリ秒以下」の間に実施 　-ユーザーの「今、その瞬間」の興味を反映可能 　-当日新着のアイテムをレコメンドあるいは新着アイテムに対して何をレコメンドするかを適切に計算し購買に繋げることができる

アイジェントレコガゾウとは

【アイジェント・レコガゾウ】 ・サイト上で取得した行動情報から次に買いそうなアイテムを推測しメールに挿入 ・メール開封の瞬間、サーバー側で「レコメンド画像」を生成、メール本文に挿入 ・既存のメールシステムから、本文にコードを挿入するだけ 【レコガゾウが解決する課題】 ・制作工数に見合った成果（CTR/CVR）が出ているのか？ ・飽きられて解約されてしまうのでは？ 【レコガゾウの強み（＆弱み）】 ・メールコンテンツの一部をパーソナライズ化 ・メール開封時点での最新アイテムをレコメンド ・画像でアイテムを表示 【考え直してみた】 ・文章を読んでいるのか？メールに文章は要るのか？ ・メールの「一部だけパーソナライズ」でなくても、いいのでは？ 【こんな戦略】 ・フル・レコメンドメール 　-9コマ以上のレコメンドアイテムをタイル状に敷き詰める 　-背景テンプレだけ作成し、メールごとの文章は無し 　-通常のメールマガジンとの併用（CRMによる出し分け）

実施例

【メールを開いた瞬間にレコメンド】 ・課題 　-膨大な会員数を抱えているため、既存のレコメンドシステムでは、システムの計算に膨大な時間が必要になり、ルールも複雑化してしまう 　-バッチ処理によるレコメンドでリアルタイム性がない ・解決策 　-アイジェント・レコメンダー、レコガゾウを導入 　-同時配信数が非常に多くてもパーソナライズされたメールを配信 ・成果 　-メール経由でのCTRが1.25倍向上 　-「レコメンドオンリー」のメールで通常メールの3倍以上売上 【事例まとめ】 ・アパレル業界のユーザー傾向 　-店舗でもサイトでもメールでも、ユーザーは「美しいものを眺めるのが好き」 　-限られた商品を詳細に説明するより、「たくさんの美しいものから1点選ぶ体験が、CVを上げる ・他の業界でも、同じ状況はありうるのでは？ 　-旅行代理店：現地の魅力的な写真+価格 　-総合物販・C2C：商品画像+価格 　-不動産：外見or間取り+価格

まとめ

【パーソナライズド・マーケティングとは】 ・一人ひとりに最適なモノ・コトをどう届けるか 　-個人に最適なモノ・コトを“予測”し、“提案”する仕組み 【効果】 ・情報過多・消費者の「選びきれない」課題を解決 ・消費の「押しつけ」をしない、消費者本位のマーケティング ・消費者個人との関係性の強化・ブランド信頼性の向上 【レコメンドサービス＝パーソナライゼーションの実現】 ・マーケターのためのツールではない ・顧客が求めるものを、本人の代わりにAIが探し出す「真に顧客本位のマーケティングツール」