レコメンドメールとは？売上を最適化するコツを分かりやすく解説

広告に溢れている現代、自社商品を知ってもらい、選ばれるためには、顧客1人1人の状態にあった訴求が重要です。メルマガやメールマーケティングにおいても、非常に多くのメールが流通しているため、より1人1人に合ったメールの配信が求められています。

そこで、当記事ではレコメンドメールについて分かりやすく解説していきます。

レコメンドメールとは？

レコメンドメールとは、顧客の興味や行動履歴を元に、1人1人に適した商品やコンテンツを「おすすめ(Recommend)」した販促目的のメールを指します。

例えば、とあるキャラクターの商品をよく購入する人は、そのキャラクターに関連した商品を紹介するメールを送ることや、サイト上で決済画面直前まで遷移したものの購入せずに離脱した人に対して、「お買い忘れはありませんか？」のメールを送ること等があります。

「ちょうど欲しかった」「忘れていた」といった顧客のタイミングに合わせた訴求をすることにより、購買など成果に繋がる可能性があります。

顧客の好みに応じたメールが重要な理由とは

2024年に全国20歳以上の男女491人に対して「メールマガジンを配信停止するのはどんなとき？」というアンケートを取ったところ下記の結果となりました。（複数回答可）

意図している動作にならないとき	14.3%
自分の興味がない情報ばかり届いたとき	81.1%
1通あたりの情報量が多く読み切れないとき	26.5%
登録した覚えがないメールマガジンが届いたとき	44.6 ％
配信頻度が多いと感じたとき	52.3 ％
表示崩れや誤字を見つけたとき	11.8 ％
誤配信があったとき	8.1 ％
リンクをクリックしたら、 ECサイトのカートに商品が入っていたとき	5.9 ％
その他	2.6 ％
分からない	0.4 ％

※本調査データは以下のページより無料ダウンロードが可能です。
『迷惑メールに関するメールマガジン 登録ユーザーの動向調査【2024】』

顧客にとって興味がない情報を多く届けてしまうと、メルマガの配信停止をされる可能性があります。反対に、興味がある情報であれば配信停止されない可能性があるため、継続的な情報提供が可能になり、成果に繋げることも期待できます。

レコメンドメールの主な施策の種類

カゴ落ちメール

ECサイトでのレコメンドメールの代表的な施策です。カートに商品を入れたまま離脱してしまったユーザーに対して、カゴ落ちしていることのお知らせを行います。その際に、カゴ落ちした商品の案内を行うことで機会損失の防止、関連した商品を提供することでのクロスセルを狙えます。

Webサイトの閲覧情報に応じた自動送信

Webサイトの閲覧データを取得することにより、指定したページにアクセスした人などを対象にメール配信することが可能です。これにより、行動状況に合わせた製品の訴求が可能です。

その他パーソナライズデータを活用したメール配信

顧客一人ひとりの購買データに加え、属性データ、過去の閲覧履歴、問い合わせ履歴など多様な情報を活用することで、それぞれの状況やニーズに合わせた最適な情報をメールで提供することが可能になります。レコメンドシステムを利用することで、より高度な顧客体験とビジネス成果の両立を目指せます。

レコメンドメールを送る方法

データ収集の仕組みを整える

レコメンドメールを効果的に運用するためには、ユーザーの行動データの収集が必要です。購買履歴や閲覧履歴、カートに入れた商品、会員情報などを収集し、それぞれのユーザーに合ったおすすめ商品を抽出できる環境を整えます。

ECサイトにトラッキングタグを設置したり、CRMやMAツールとAPI連携を行ったりすることで、データが自動的に蓄積される仕組みが構築できます。 データ基盤が整えば、ユーザーごとに内容が変わるパーソナライズメールを精度高く生成できるようになります。

メール配信システムを選定する

レコメンドメールに対応したメール配信システムを選ぶ必要があります。 一般的なメール配信ツールにはレコメンド機能がついていない場合もあるため、ユーザー行動に基づいた商品提案ができるMAツールやEC向けのメールシステムを選ぶことが重要です。

とくに、商品情報を自動差し込みできる機能や、行動データの自動連携ができるツールを選ぶと、運用負荷を大きく軽減できます。 ツールによってできることが異なるため、配信頻度、レコメンドロジックの種類、テンプレートの柔軟性といった観点で比較検討すると失敗しません。

レコメンドするロジックを設定する

レコメンドメールの核となるのが、この「レコメンドロジック」です。 ユーザーがどの商品を閲覧したか、何をカートに入れたか、どんな商品を購入したかといった情報をもとに、最適な商品を選び出すアルゴリズムを設定します。

ロジック設計が適切であれば、メールのクリック率や購入率が大幅に高まります。 複数ロジックを組み合わせ、季節やキャンペーンに応じて切り替えるとさらに効果的です。

配信・分析・改善を繰り返す

レコメンドメールは一度配信すれば終わりではありません。 効果を最大化するためには、定期的なテストと改善が不可欠です。

たとえば件名の違いによる開封率、商品枠の並び順によるクリック率、配信タイミングによる購入率などを分析し、ABテストを行いながら改善していきます。

レコメンドメールの成功ポイント

レコメンドメールで高い効果を得るには、ユーザー体験を重視した細かな工夫が欠かせません。 ここでは、成果を最大化するための重要なポイントを5つ紹介します。

配信頻度は適切にコントロールする

レコメンドメールはユーザーの興味に合った情報を届けられるため反応率が高い一方、配信頻度が多すぎると迷惑に感じられ、配信解除やスパム扱いされる可能性があります。ユーザーの行動データや購入サイクルをもとに、適度な頻度でメールを送ることが重要です。

件名にパーソナライズを意識する

レコメンドメールの開封率を左右するのは件名です。ユーザー名や閲覧商品の名称を差し込むなど、パーソナライズした表現を使うことで、受信者の興味を引きやすくなります。「あなたへのおすすめ」や「最近チェックした商品」など、「あなたに対して送っています！」感を出す文言を加えるとクリック率の向上が期待できます。ABテストを繰り返し、最適な件名を探ることが重要です。

ユーザーの購入タイミングに合わせた配信を行う

ユーザーが購入しやすいタイミングにメールを届けることは、コンバージョン率を高める上で非常に重要です。カート放棄直後や定期購入のリピート時期など、購買意欲が高まる瞬間を捉えてメールを配信することで、自然な流れで購入へ導くことができます。

ただし、タイミングが良すぎるなど、監視されている感が出てしまうと警戒される可能性があります。送るタイミングは相手の心理も配慮すると良いでしょう。

クリックした後のランディングページも最適化する

メールの内容が魅力的でも、遷移先のランディングページが使いづらいと購入につながりません。ユーザーがクリックした商品へスムーズにアクセスできる導線を整え、商品説明やレビューなど必要な情報を見やすくまとめることが重要です。また、購入フォームを簡略化するなど、購入プロセス全体の最適化も成果向上に欠かせません。

さいごに

Webトラッキングやカゴ落ちメールをメール配信システムで実行したい場合は、Cuenote FCをぜひご利用ください。高い配信性能と多機能により、効果的なレコメンドメールの取り組みが可能です。