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「成功パターンの確立には打席数が不可欠」メール開封率100%超えを叩き出したリバネスのMA×AI活用

Einsteinの効果でメール開封率100%超えの事例も

MZ:御社はSalesforceのAI「Salesforce Einstein」も活用されているのですよね。その活用方法と手応えについてもうかがえますか?

吉田:最初に使ったのは、Pardotに搭載されているEinsteinです。Pardotを活用することで積み上がっていく直近1年間のデータを基にスコアリングしてくれるので、誰にとってもわかりやすく、そして効果が出やすい機能としてとても重宝しています。

 たとえばある特性の人にアプローチしたいとき、いったん作成されたリストの中から、そのテーマへの関心度の上位20%と下位20%を判定するといった使い方が適していると思います。上位は、特段工夫をせずとも反応してくれる可能性が高いですよね。また、ニーズを大きく外れた人にアプローチするとオプトアウトにつながってしまうので、下位は外します。そうして残った中間60%は、アプローチの内容次第で今後ロイヤル顧客になってくれるのか、それとも距離が離れてしまうのかを左右するので、実はこの層に注目することが大事です

MZ:おっしゃる通りですね。実際、Einsteinを活用して以降の数字的な成果は?

吉田:平均して開封率が30%程度だったのが、2020年に入って40%を超えるくらいに向上してきています。適切にフィルタリングして情報を届ける重要性を実感しています。

 同時に先日は、開封率が100%を超える事例も出てきました。どういうことかというと、多くの人がメールを転送してくれたことで、最終的に我々が送った母数よりも多い開封数が得られたということなんです。これにはSalesforceの担当者さんにも驚かれました。

顧客データの基盤と連携できるAIで事業を推進

MZ:他にはどのようなEinsteinの機能を使っていますか?

吉田:Sales Cloud Einsteinと、Einstein Discovery、Einstein予測ビルダーという機能も使っています。いずれもSalesforce上の全データが連携しているので、とても使い勝手がいいですね。過去の行動スコアと興味関心のスコアから、ある企画に興味を持ちそうな人数を試算することなどに役立てています。これは今年から来年にかけて、当社の大きなパワーになると思っています。

 また、当社では学生向けのイベントも複数行っており、私にも身に覚えがありますが、学生は直前キャンセル率が高かったりします(笑)。歩留まりを高めるため、Einsteinの分析を基に必要な人に個別のケアなどを行ったところ、目に見えて出席率が高まりました

MZ:興味深い事例ですね、一般的なビジネスイベントにも十分応用できそうです。最後に、MAやAIは導入時点で満足して成果に結びつかないケースも多い中、確実に事業推進につなげられている視点から、アドバイスをうかがえますか?

吉田:MAはデータありきのツールなので、使い始めの黎明期にはうまくいかなくて当然だ、と思うことでしょうか。我々も当初は「自動化したら全部うまくいく」と淡い期待を抱きましたが、それは間違っていたな、と。試行錯誤しながらデータ量を貯め、体制も整えながら進めることで、Pardot自体が自社にフィットし、高速PDCAを回せるようになりました。

 AIも同じで、自社なりの成功パターンを確立するには、打席数が不可欠だと思います。また、AI単独の製品だとデータをAIにかけるまでに大きな労力がかかるのですが、既に長く使ってデータも蓄積しているSalesforce製品上でAI活用ができることで、入り口のハードルは乗り越えられました。既にSalesforce製品を使っている企業なら、さらに取り入れやすいと思います。

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この記事の著者

高島 知子(タカシマ トモコ)

 フリー編集者・ライター。主にビジネス系で活動(仕事をWEBにまとめています、詳細はこちらから)。関心領域は企業のコミュニケーション活動、個人の働き方など。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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