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レコメンドメールは効果があるのか?
MarkeZineメルマガでの実験結果レポート

MarkeZineメルマガでのレコメンドメール実験概要

 実験は、MarkeZineが定期的に発行しているメルマガで、昨年11月19日と12月17日の計2回行いました。

 レコメンドメールを送るにあたっては、ユーザーへ情報のオススメができるよう、あらかじめサイト上にレコメンドエンジンを仕込み、一定期間ログを蓄積しておく必要があります。この蓄積期間によって、レコメンドが実施できる対象者数や、レコメンド解析の精度も変わってきます。今回は時間の制約から、1回目の実験の約3週間前と比較的短い期間でログ蓄積となりました。結果、この期間内にサイトへログインして記事を閲覧したユーザー数は約6,000名強となりました。

 実験方法は、レコメンドメールの効果を見極めるためにこの対象ユーザーを3つに分割し、それぞれ次の3パターンのメールを送って比較検証する、ということになりました。

配信内容
  • パターンA:ユーザー各々に合わせオススメ記事を紹介(パーソナルレコメンド)
    本題である「レコメンドメール」です。
  • パターンB:一定期間内にサイト上で最も閲覧された記事との関連性が高い記事を紹介
    最も人気のあった記事にまつわる情報は、多くのユーザーにとって比較的関心の高いものであろうという仮説のもと、「あなただけへのオススメ」ではないものの、「全ユーザーへ共通のオススメ」として扱いました。
  • パターンC:一定期間内に人気のあった記事ランキング
    これもいわゆる「全ユーザーへ共通のオススメ」と言えますが、一般的によく用いられるランキングと同義です。

 各パターンとも、それぞれのロジックに基づき10個の記事をメール内に差し込むことにしました。そして、各差し込み部分のコーナータイトルには、次のように表記しました。

コーナータイトル
  • パターンA:「あなただけにオススメの記事&ニュース」
  • パターンB:「オススメの記事&ニュース」
  • パターンC:「人気ランキング」
図1:レコメンドメール実験の概要
一定期間のログインユーザーを3等分し、それぞれ異なる種類のコンテンツを差し込んだメールを配信した
図1:レコメンドメール実験の概要:一定期間のログインユーザーを3等分し、それぞれ異なる種類のコンテンツを差し込んだメールを配信した

レコメンドメールの実施方法

 それでは、実際にレコメンドメールを送る場合にはどのような手順、あるいはどの程度の運用負荷で実現できるものなのでしょうか?

 まず、翔泳社には「会員ID」と「メールアドレス」を含んだ会員リストを用意してもらいました。そしてこれを「レコメンドconnector」にアップロードすると、数分後には「オススメ情報」が加わった状態のリストが生成され、自動的にMailPublisherへセットされました。それと並行して、レコメンド情報が本文に差し込まれるよう、本文の雛形を用意しました。

 作業自体は以上です。事前準備もさほど要さず、また、リスト生成などの処理時間も非常に短く、いたってスムーズに準備を行うことができました。

図2:レコメンドメールの配信手順
配信側は「会員IDとメールアドレスのリスト」と「メール本文」を用意するだけで準備が整う
図1:レコメンドメールの配信手順:会員IDとメールアドレスのリスト、メール本文さえ用意するだけで準備が整う

実験により検証してみたかったこと

 今回の実験で検証したかったのは、まずは「具体的な数値」です。そもそもレコメンドメールは、理屈の上では通常のメルマガコンテンツよりも高いコンバージョン(クリック)が得られるはずですが、「果たして具体的な数値として、どの程度高い効果が得られるものなのか?」という点で、国内外問わず公表される事例が少ないため、今後より多くの企業で実施されるようになるためには、我々としてはまずそれを明らかにしておく必要がありました。

 また、「情報の新たな活用方法のヒントを探る」という点も検証したいポイントでした。翔泳社には、もともと「これまで蓄積してきた豊富なコンテンツを、もっと活かせないものか?」という課題がありました。ニュースメディアにとっては、これまで「新しさ」こそが情報に価値を与えられる要素で、古くなってしまった情報はそのまま葬り去られていたケースが大半だと思います。しかし、仮に蓄積された情報へ何らかの価値を与えて蘇らせることができるならば、それは大変有益であるはずです。その活路を「メール上でのレコメンド」という、これまで行ってこなかったコンテンツの新たな露出の仕方によって見出すことはできないかと考えました。

 そしてもう1つ確かめたかった重要なことは、「企業による『パーソナルレコメンド』、つまり、企業がコンシューマーに対して『あなたへのオススメ』をすることが、そもそも受け入れられるものなのかどうか」です。パーソナルレコメンドは、ややもすると「なぜ自分の趣味が分かるんだ」と気味悪がられてしまう懸念がある訳です。ユーザーとのマッチング精度が高まれば高まる程、その分気味悪さは増すことになり、そうなってしまっては元も子もありません。

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レコメンドメールはやはり効果が高かった

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この記事の著者

北村 伊弘(エイケア・システムズ株式会社)(キタムラ ヨシヒロ)

エイケア・システムズ株式会社 メッセージング事業部 マーケティング部 部長

※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

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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MarkeZine(マーケジン)
2010/01/20 12:00 https://markezine.jp/article/detail/9320

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