売上が上がる「レコメンドメール」とは？｜顧客に最適化するレコメンド方法を紹介

レコメンドメールとは購買や閲覧履歴を分析して、顧客への「おすすめ情報」を提供するメールマーケティング手法です。

顧客一人一人にマッチした情報を提供することで、購入や登録などの成約率を高める販促ツールとして活用されています。

この記事では「レコメンドメール」の特徴とともに、その活用方法について解説します。

レコメンドメールとは？

レコメンドメールとは、顧客の購買・閲覧履歴などから興味や関心の高い情報をメールで提供し、購入や登録などの成約率を高めるマーケティング手法です。

顧客に対するおすすめ（レコメンド）とメールマーケティングを組み合わせた言葉で、以下のような情報を分析して、個人にマッチした情報を提示します。

• 属性（性別、年齢、居住地など）

• 購買履歴（どのような商品を購入したか）

• 閲覧履歴（閲覧したページや商品）

• 行動履歴（カートに入れた、クリックしたなど）

レコメンドメールを上手に活用すれば、個人のニーズや行動に合わせた情報を配信できるようになります。
そのため現在、レコメンドメールは多くの企業やECサイトで活用されています。

レコメンドメールの重要性

レコメンドメールが注目されている理由の一つに「大量に送られるメール問題」があります。

今やメルマガは多くの人が情報を入手する大切なツールとなっています。
メルマガで会社やお店の情報を入手する人も多く、メルマガが商品購入やお店予約のきっかけになるという人は約8割に及んでいます。
参考：「メルマガ、LINE、SNSなど見ているメディアで購入や予約をするか？」

しかし、メルマガ配信数の増加とともに「メール疲れ」という現象がユーザーの間で起きています。

大量のメールは顧客のメルマガ離れにも大きく影響していて、メルマガ購読の停止理由では「配信数が多すぎる（35.8%）」が第2位となっています。

顧客は多すぎるメルマガの情報量に拒否反応を示す一方で、ECサイトや動画サイトから配信される「おすすめ情報」は、その価値を大きく高めています。

あなたにも、ECサイトから配信される一斉配信メールより、「あなたへのおすすめ情報」が含まれたメールに高い価値を感じた経験がありませんか？
大量の情報があふれているからこそ、個人の興味や関心にマッチしたレコメンドメールは、その重要性を増しているのです。

人は判断することに疲れている？

そもそも、なぜ人は「おすすめ情報」を求めるのでしょうか。
そこには脳の「判断疲れ」が大きく影響しています。

人の脳は1日に約3万5,000回程の判断をしていると言われています。
実はこの判断という仕事は、脳にとって非常に負荷の高い仕事なのです。

脳の身体に占める重量の割合は、わずか2％前後しかありません。
この脳が消費するエネルギー量は、全エネルギーの約18％に及ぶと言われています。

それほど「思考」や「判断」という仕事は重労働であり、脳に大きな負担をかけています。
多くの人が夜に断力が鈍るのも、脳が疲労して上手く働かない状態になっているためです。
そのため、人の脳はできるだけ判断を避け、エネルギーを温存する仕組みになっているのです。

人はレコメンド（おすすめ）を求めている！

脳は判断を避ける一方で、「何も考えない」状態も避けるようにできています。
「何も考えない」という状態のままでは突然の出来事に対応できず、生命を危険な状態にさらしてしまいます。
そのため、脳は常にある程度の情報を処理するようにできているのです。

人が特に用事がない時に何となく動画やTVを見てしまうのは、それが「適度な情報」を「あまり深く考えなくて良い」という快適な環境となっているためです。

このような脳の働きに対し、レコメンド情報はとても効果的に作用します。
「自分に有益」で「適度な情報量」であるレコメンド情報は人の心を強く動すため、購買・予約・登録などの高いパフォーマンスを期待できるようになるでしょう。

レコメンドメールのメリットとは

レコメンドメールを上手に活用すれば、ECサイトやWebサービスサイトに多くのメリットが発生します。
ここでは、レコメンドメールに期待できるメリットについて解説します。

レコメンドメールは、一斉配信メールよりも顧客にマッチした情報を配信できます。
それにより、顧客からの反応を高める効果を得られるようになります。

米国のアバディーングループによると、レコメンドメールは通常のメールに比べて、以下のような効果が確認されました。

• 開封率が26%アップ

• クリック率が14%アップ

• コンバージョン率が10%アップ

現在、多くの顧客はAmazonやYouTube、TikTokなどの普及により、企業やブランドからレコメンドされることを受け入れる風潮が強くなっています。
今後、顧客からの高い反応を得るためには、レコメンドは欠かせない機能になっていくでしょう。

顧客に閲覧してもらえる

顧客が多くのメルマガを受信している中、メルマガ購読に費やす時間はそれほど多くありません。

ある調査によると、メルマガ1通あたりの閲覧に費やす時間は、1分以内が67.1%となっています。
また、閲覧方法についても「上から下まで見るが、気になった情報だけ読む」「気になった情報だけ読む」という回答が94.5%と多数を占めました。

つまり、顧客はメルマガを開封しても、気になる情報がなければすぐに読み飛ばしているのが実情です。
そのため、顧客にメルマガを閲覧してもらうには、顧客に役立つ情報を提供しなければなりません。

実際に「自分や会社にとって役立ちそうな情報が届いたとき」は、49.5%がメルマガ購読を継続したいと回答しています。
レコメンドメールで個人に最適化された情報を提供すれば、顧客はメルマガを「自分に役立つ情報」と認識して、詳しく閲覧してもらえるようになるでしょう。

信頼性がアップする

人は誰でも、「他人から認められたい」「自分は価値ある存在だと感じたい」という「承認欲求」を持っています。
また、自分の承認欲求を満たしてくれる人に対しては、高い信頼感を抱くという特徴もあわせ持っています。

顧客は精度の高いおすすめ情報を提供されると、「自分のことを分かってくれている」という感覚を持つようになります。
この感覚は顧客の承認欲求を満たすとともに、おすすめ情報を提供した企業やブランドに対するロイヤリティへとつながっていくでしょう。

業務の効率化が図れる

レコメンド機能を搭載したツールを活用すると、レコメンドメールを少ない手間で配信することが可能です。
必要な設定を事前に済ませておけば、最適な内容、最適なタイミングでメールを送信できます。

また、結果レポートを分析してアルゴリズムの改善を行えば、精度向上によって顧客の反応値がアップし、より少ない業務量で高い効果を得られるようになるでしょう。

レコメンドメールの種類

レコメンドメールには、フィルタリング（選別手法）によって3つの種類があります。 ここでは、それぞれの種類について解説します。

協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、購買や行動履歴をベースとしてレコメンド情報を配信する手法です。
例えば、「同じ商品を買ったユーザーの購入率が高い」「同じ商品をチェックしたユーザーのチェック率が高い」などのように、購入パターンを予測してユーザーにレコメンドします。

協調フィルタリングは少ない運用の手間でレコメンド情報を配信できるメリットがあります。
その一方で、ある程度の精度を確保するには、ベースとなる大量のデータ確保が必要です。

コンテンツフィルタリング

コンテンツフィルタリングとは、商品の属性（カテゴリー、色、価格など）やユーザーの関心事を関連づけてレコメンド情報を配信する方法です。
例えば、「同じ作者の本」や「同じ価格帯のパソコン」など、関連購入や比較対象としやすい情報をレコメンドします。

コンテンツフィルタリングは優秀なアルゴリズムを作り上げれば、ユーザーの関心事を先読みして、非常に精度の高い情報を提供できることがメリットです。

しかし、アルゴリズムによってはレコメンドの精度が低くなったり、データ整備の手間がかかるなどのデメリットが発生します。

ハイブリッドフィルタリング

ハイブリッドフィルタリングとは、「協調フィルタリング」と「コンテンツフィルタリング」を組み合わせたレコメンド手法です。
例えば、購入履歴の少ないユーザーにはコンテンツフィルタリング、購入履歴が多いユーザーには協調フィルタリングを使用するケースなどです。

2つの手法を組み合わせることでお互いのメリットを活かし、より高度なレコメンドを実現できます。
その一方で、アルゴリズムが複雑になるため、導入には相応のコストと手間が必要です。

効果的なレコメンドメールの配信方法

効果的なレコメンドメールの配信方法には、目的に応じていくつかのパターンがあります。 ここでは代表的なレコメンドメールの配信方法について解説します。

トップセラー商品表示

売上上位の商品をランキング形式でおすすめする方法です。

サイト全体の売上や、期間を区切ったランキングなどを紹介します。 メールを閲覧している顧客の関心を高め、サイトへと誘導する効果が期待できます。

おすすめ商品表示

顧客が閲覧した商品カテゴリーの中で、売れ筋の商品を紹介する手法です。 購入する商品カテゴリーを決めている顧客におすすめすることで、具体的な商品選択の後押し効果が期待できます。

パーソナライズ商品表示

顧客が閲覧した商品に加え、その商品に関連するトップセラー商品やカテゴリーに関連するトップセラー商品を表示する手法です。

閲覧商品と関連性が高いトップセラー商品をおすすめすることで、個人の興味や関心に即した商品をおすすめします。

レコメンドメールの課題と注意点

多くのメリットがあるレコメンドメールですが、高い効果を上げるためにはいくつかの課題や注意点があります。
それらの課題や注意点を理解しておかないと、導入したコストや手間に見合わない効果しか得られないケースが発生するかもしれません。

ここでは、レコメンドメールを効果的に運用するために、理解すべき課題や注意点について解説します。

個人情報の収集

顧客にレコメンドするシステムを作り上げるには、顧客の個人情報が欠かせません。
しかし現状では入手しやすい情報は「閲覧情報」と「購入情報」に限られ、それ以上の個人情報はなかなか手に入れられない状況になっています。

個人情報が入手しにくい背景にあるのが、個人情報保護意識の高まりによる「Cookie規制」です。
世界的な個人情報意識の高まりを受けGoogle社のChromeやApple社のSafariというブラウザは、cookieなどの個人情報取得を規制する動きを強めています。

その結果、多くのサイトでは「閲覧情報」と「購入情報」以外の情報を取得できないという状況が発生しているのです。

レコメンドアルゴリズムの精度を高めることは、レコメンドメール最大の差別化ポイントです。
しかし、その精度を高めるには「大量の購買データを保有する」または「独自の個人情報を確保する」かのどちらかが必要となります。
サイトのアクセス数や販売数が少ないサイトにとっては、いかに独自の個人情報を入手するかが、レコメンド機能強化の重要ポイントとなります。

最新情報の反映

顧客にレコメンド情報を提供しても、その商品が品切れ状態になっていては売上につなげることはできません。
また、せっかく購入しようと思った顧客は失望感を抱いてしまい、サイトへの好感度が下がってしまうことも考えられます。

そのため、レコメンドツールやアルゴリズムはサイトの商品管理情報と連携させて、顧客を失望させない仕組み作りが必要です。
サイトにレコメンド機能を導入する際は、ツールやアルゴリズムがサイトの商品情報と緊密に連携できるものを選択するように心がけましょう。

レコメンドのチューニング

レコメンド効果を高めるためには、レコメンド情報の他にも以下のような点を改善する必要があります。

• レコメンドメールの情報レイアウトをどのように配置するか？

• CTA(ユーザーに行動を喚起させるためのテキストや画像)をどのように作成するか？

これらの効果を高めるためには、レコメンド結果を分析して改善へとつなげるPDCAサイクルが重要です。

レコメンドメールにとって、導入はあくまでスタート地点です。
そこからいかに改良していくかが、競合との差別化ポイントとなります。

レコメンド効果を最大化する「診断コンテンツ」

レコメンドメールと組み合わせることで、その効果を高められるものに「診断コンテンツ」があります。
診断コンテンツは顧客に楽しんでもらいながら「個人情報」を取得して、より個人に最適化した商品をおすすめできるコンテンツです。

また、メール内に診断コンテンツのリンクを掲載すれば顧客の関心度を高め、サイトへの誘導や顧客満足度のアップが期待できるでしょう。

ここでは、レコメンド機能との高い相乗効果が期待できる「診断コンテンツ」について解説します。

「迷って買わない」を防ぎ、購買へつながる

多くの顧客は、買うか買わないかの判断をとても迷っています。
その大きな理由に「自分の決断に自信を持てない」ことがあります。

人には「自分が失敗することを避けたい」と考える傾向があります。
そのため、たくさんの商品から「自分にとってベストな商品を選ぶこと」は、買い物に失敗したくない人にとって大きなストレスです。

また、販売する側からおすすめされても、どこかで「売りつけられるのでは？」という警戒心を持ってしまう場合があります。

そこで効果的なのが「診断コンテンツ」です。
診断コンテンツは顧客のニーズや考え方を分析して、数ある商品の中から「自分にとってベストな商品」を提案できます。

顧客は診断結果を得ることで、「選ぶ」「決断する」という心理的負担を下げることができます。
また、自分だけの診断結果という「特別扱い」を提供することで、顧客にとってそのサイトは「オンリーワン」の存在として認識されるようになるでしょう。

エンタメ感覚で「個人情報」を取得

診断コンテンツの大きな特徴は、「顧客が自ら進んで個人情報を提供する」ことです。
個人情報保護意識が高まる中、「価値観」や「生活習慣」などの細かい個人情報を取得できるコンテンツはなかなか見当たりません。

顧客がエンタメ感覚で入力する個人情報を活用すれば、自社独自のアルゴリズムを作り上げることも可能です。
もし独自アルゴリズムによるレコメンド情報を提供できるようになれば、競合との大きな差別化を図ることができます。

サイトの信頼性を高める「診断結果」

人は情報の信頼性を判断するとき、実は情報の内容よりも「誰からの情報か？」を重視するという傾向があります。
診断コンテンツの診断結果に対して顧客は「専門家のアドバイス」と受け取る傾向があります。

そのため、顧客は診断結果に高い信頼性を感じるとともに、サイトそのものに対しても信頼感を抱く効果が期待できるでしょう。

診断コンテンツはレコメンドメールだけでなく、さまざまな顧客との接点で利用することが可能です。
メルマガ、サイト、リアル店舗、イベントなど様々な場面で顧客に利用してもらうことができ、サイト自体の魅力アップへとつなげることができます。

また、リアル店舗などで診断結果を商品理解やカウンセリングの基礎情報として活用すれば、購買行動へとつなげることもできるでしょう。

ユーザーのニーズが変わっても対応できる

従来のレコメンド機能では、サービス登録時の情報に基づいてレコメンドを行います。
そのため、登録後に結婚したなど生活に大きな変化があった場合、レコメンド情報が顧客のニーズに対応できていないという問題が発生していました。

しかし診断コンテンツを利用すれば、このような問題を回避することができます。
診断コンテンツは利用時に最新のユーザー情報を入力してもらうことが可能です。
そのため、レコメンドの基礎情報にズレが起こらず、利用時に最適な商品をおすすめすることができます。

診断コンテンツの実例

ここからはおすすめ情報を目的に作成・活用されている診断コンテンツ事例を2つご紹介します。

たった3分の美容分析

トリコ株式会社が実施する診断コンテンツ「たった3分の美容分析」はおすすめ商品に診断コンテンツをうまく活用している事例です。

美容や健康に関する悩みと理想について回答すると、診断結果で「おすすめのサプリメントの組み合わせ5種類」が表示されます。

サプリメントはたくさんの種類があり、どれが自分に合っているか選ぶのは大変です。そのサポートをするだけでなく「5種類の組み合わせ」という、ユーザーが期待する以上の提案を行っています。

ユーザーのタイプ診断に加えて現状の課題を示し、その後ユーザーのために選んだ5つのサプリメントを提案します。あわせて限定キャンペーン情報も表示され、そのまま EC サイトに誘導します。

さらに詳細な工夫ポイントを読みたい方はこちら
ニーズごとに訴求を最適化する「たった3分の美容分析」

英語学習プラン診断

ラーニングサービスを提供している MeRISE株式会社による「MeRISE英会話の英語学習プラン診断」は、おすすめの英語学習プランを提案する診断コンテンツです。

ユーザーに具体的な学習計画まで紹介することで納得感が高まり、その後の無料体験レッスンへの申込へとつなげています。

さらに詳細な工夫ポイントを読みたい方はこちら
学習計画まで教えてくれる！MeRISE英会話の英語学習プラン診断

診断コンテンツはパートナー選びがポイント！

レコメンドメールと相性の良い診断コンテンツですが、その導入にはいくつかの問題点があります。

ここでは診断コンテンツが抱える問題点と、診断コンテンツ導入の重要なポイントを解説します。

診断コンテンツの問題点

診断コンテンツの作成には、独自のノウハウが必要となります。
特に診断結果の納得感を高めるためには、「ジャンルの専門知識」と「診断開発知識」という2つの専門性をうまく組み合わせることが大切です。

ジャンルの専門知識であれば取り扱う企業の専門スタッフで担当できるでしょう。
しかし、診断開発ノウハウについては、外部からの協力を得る必要があります。

内部と外部の専門スタッフをうまく融合させて、高品質な診断コンテンツを企画・開発できるチーム作りを行えるか？
これこそが、診断コンテンツ作成の大きな問題点と言えます。

魅力的な診断コンテンツを導入したいとお考えの方におすすめしたいのが、「ピクルス」です。
「ピクルス」は、診断コンテンツを手軽に開発できる診断クラウドサービス「ヨミトル」を提供している、診断コンテンツのプロフェッショナル企業です。

「ピクルス」の提供する診断クラウドサービス「ヨミトル」を利用すれば、これまで導入コストが高かった診断コンテンツを低価格で開発することができます。

また、ヨミトルでは複数のプランを設けており、オプションで「企画コンサル＆レクチャー」や、一から制作依頼ができる「まるっとおまかせプラン」も選択可能。

もし診断コンテンツの導入を検討されるのであれば、まずは「ピクルス」に相談することをおすすめします。
診断コンテンツの疑問点について、プロフェッショナルがさまざまな相談に対応してくれるでしょう。

まとめ

ここまで売上が上がる「レコメンドメール」の特徴と、顧客に最適化したレコメンド情報を提供する方法を紹介しました。

IT環境の進化に伴い、私たちを取り巻く情報量の増加はこれからも続いていくでしょう。
だからこそ、顧客がレコメンド情報を求める傾向はますます強まり、どうやって個人に最適化した情報を提供できるかが企業の重要な課題となっていきます。

レコメンドメールを始めとする「レコメンド機能」の強化を図り、顧客から高い反応を得られるマーケティング戦略を作り上げていく。
それにより競合との差別化を図り、顧客にとっての「オンリーワン」となることを目指していきましょう。

また、レコメンド機能強化の一環として「診断コンテンツ」の導入を検討される際は、ぜひ診断クラウド「ヨミトル」をチェックしてみてください。