「Target Finder®」を活用した、販促効率アップ事例 第2弾

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2019年6月13日(木)  サポート事務局 HK

前回のブログに引き続き、当社のAIツール「Target Finder®」を使った事例を紹介いたします。

 

 

 

サービス業のB社様は、既に自社サービスを購入・利用されている方の他に、メールマガジンに登録しただけの方々のリストをお持ちでした。すでにサービスを購入・利用されていれば、それに合わせたメールマガジンを送付することができますが、具体的にどのサービスに興味があるのか、はっきりつかむことはできませんでした。そのため、購入・利用履歴のない方には、一括で同じ内容のメールマガジンを配信していましたが、時期によっては配信が集中してしまい、開封率の低下やオプトアウト(配信停止)につながることもありました。

 

そこで数十回分のメールマガジンの配信/開封履歴を基に「Target Finder®」で開封したメールマガジンのタイプ分け(クラスタ化)を行いました。用いたのは「登録ID」と「開封したメールマガジンのタイトル」の2つだけです。

結果を見てみると、「セールなどのお得情報にばかり反応するクラスタ」がいたり、「お役立ち情報についてよく開ける方」がいたり、「特定のサービス(商品)に関するメールをよく開ける方」などのパターンが見えてきました。結果を受けて、クラスタに合わせてタイトルを変えたり、送るメールを選別したりすることで、メールマガジンの開封率の向上ができたのです。

 

整理しますと、下記のステップになります。

 

1.メールマガジンに登録会員の数十回分の開封/未開封情報を「Target Finder®」を用いてクラスタ化

 

2.開封パターンをタイプ分け(クラスタ化)

 

3.クラスタごとに、どのような対応が必要かを整理

 

4.クラスタごとにメールマガジンのタイトルを変更して配信 もしくは配信/未配信の選定

 

5.効果検証

 

このように「メールマガジンの開封/未開封」という情報だけしかないところから、「顧客がメルマガに求める興味・関心」を見つけ出したことで、その方たちに合わせたアプローチが可能になり、開封率の向上という効果を得ることができたのです。

 

次回は生活者の行動に即した広告配信を提供する位置情報Web広告プラットフォーム「Location Finder」についてご紹介いたします。

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