メールマーケティングは古いチャネルに見えるが、ROIの高さでは依然としてトップクラスだ。AIで最適化すれば、さらに効果を引き上げられる。
テクニック1 件名のA/Bテストを高速化する
AIに件名のバリエーションを10パターン生成させ、好奇心型・利得型・損失回避型でカテゴリ分けする。テストの回数を増やすことで最適な件名に早く到達できる。
テクニック2 配信タイミングを顧客ごとに最適化する
顧客の開封履歴データをAIに分析させ、個別の最適配信時間帯を特定する。全員に同じ時間に送信するよりも開封率が改善する。
テクニック3 セグメントごとに内容を出し分ける
購買履歴や行動データに基づいてセグメントを分け、それぞれに合った内容を送る。AIがセグメントの自動分類と文面の生成を支援してくれる。メール改善全般はメールマーケティングの記事で詳しく扱っている。
テクニック4 開封後の行動を追跡して次のアクションを設計する
メールを開封したがクリックしなかった人、クリックしたが購入しなかった人。それぞれの行動パターンに合わせた次のメールを自動設定する。
テクニック5 非アクティブリストの再活性化
一定期間開封していないリストには、通常と異なるアプローチで接触する。AIが非アクティブユーザーに効きそうな件名と内容を提案してくれる。AI導入全般はAI導入ロードマップの記事で整理している。
メールマーケティングは「枯れた技術」ではない
新しいチャネルが注目されがちだが、メールは依然として最もROIが高いマーケティングチャネルのひとつだ。AIで磨き上げることで、さらに大きな成果が期待できる。
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