「Eメールマーケティング」は、「メールマガジン」とは違う。

今回もすべて業界事情なので、興味のない方には最後までつまらない

かもしれません。あしからず…。

しかし、かつてWEBが「開かれた、フェアなスペース(という幻想)」が

少しはあった時代とはあまりにもかけ離れ、遠いところまで来たのだ

と思ってしまいます。

少なくともEC業界は、大資本とスケールの暴力の前に弱小プレイヤーは

その「存在意義」を根底から問い詰められる厳しい時代がすぐそこに

迫っている。そういう切迫した危機感に襲われる東京編パート2です。

※株式会社ディレクタスの岡本泰治氏の講演内容から構成しています。

■Eメールマーケティングとは何ぞや。

顧客データベースに基づき、プッシュ型のコミュニケーションを行うこと。
※プッシュ型とは、必要な情報をユーザーの能動的な操作を伴わず、

自動的に配信されるタイプの技術やサービスのこと。
テレビやラジオなどのように情報提供者側からユーザーに対して

情報が「押し出されてくる」ような感じからこう呼ばれている。

「プル型」の反対語。
現実、このことができるのは依然としてEメールのみである。

日本におけるいわゆる「メールマガジン文化」…(担当者の一言に始まり、

目次があり、販促情報があり、読み物があり、編集後記で終わるアレ)

は特殊で、欧米でのEメールは限りなくDMとして活用されているようです。

画像一枚で勝負!のフライヤー形態、郵便受けに投函されるチラシの

イメージですね。

ところで、メール経由の売上の計算式はご存知ですか。

売上=配信数×購入率(CVR)×販売単価
WEB担当なら何の変哲もない数式だと思いますが、例えば…

2.5万会員、月4回配信、購入率0.1、平均単価1000円だと、

月間1000万円の売上ということになります。

…ということは、月配信数を8回に増やせば売り上げは倍増か?

となると、ことはそう単純ではない。
一般的に配信回数を増やすと購入率が下がる。(正確に言うと、

一定水準を超えると徐々に下がる)
では、メールの中身を改善して購入率を上げよう、ということになる。

ところが…

メールが購入に結びつくための要素という話がありまして、

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1.オファーの内容(特典・値引など)20%
2.クリエイティブ(文章力・コンテンツの作りこみ)20%
3.ターゲティング(『誰に』送るか)60%

→中身(クリエイティブ)を改善しても、大きくは変わらない。

のだそうです。
結局のところ、男性宛てに化粧品の販促メールを送っても効果がない、

ということで、求めていない人に求めていないものを訴求しても効果はない。

それだけのことです。

★しかし、多くの企業がメールの過剰配信に向かってしまう。
このこと自体は、間違いではないがすぐに天井にぶつかってしまうようです。
また、どのような商材においても『最適な配信頻度』というものはある。

それを上回ると『スパム』と認識され、顧客との関係を損ねる原因にもなる。
心当たりのある方も多いのではないでしょうか?

★ターゲティングを上手にできれば、購入率は2倍にできる。
逆に、こういうことなんだそうです。これをまじめに取り組むと、配信数は減る

→メールの種類は増える→工数(コスト)は大幅に増える=ものすごく大変
→でも購入率は増える→結局元は取れる。

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★ターゲティングメールの精度向上のために
属性情報、購入履歴、リアルタイムデータ(アクセスログ、メールでのやりとり

内容、位置情報等…)を活用しましょうよということになってきてるようです。

このような、昔は手に入らなかったデータが取れるようになってきているの

で…ということは先週お伝えしました。

(ここで行動ターゲティングメールの一例)
航空会社のサイト上で空席照会をしたが、その場では購入に至らなかった

人に対し、プロモーションメールを配信した場合
(通常の販促メールに対し)
クリック率:2.9倍
購入率:8.2倍

要するに。
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図の「タイミング」を狙い撃ちすれば、高い購入率が取れますよ。

ということです。

そのタイミングを見極めるために、あらゆるデータを駆使しましょう!という

時代になってきた。どんなデータをいただいて、どんなコミュニケーションを

取っていくか??さぁ、ここからは皆さんの宿題です。

『全てのオンラインマーケティングは、データベースマーケティングになる』

講師の方はそう言ってのけました。うぅ…身震い。

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先端技術では、これを全て自動化しようっていうのですからね。

恐ろしい話です。

しかし、見れば見るほど、「人間がやらざるを得ない部分」も

沢山残ってはいます。例えば、購入へ導くメールのテンプレートを

システムは0から書き上げることはできない。

入力のデータをいかに出力するか、その絵を描くのはやはり人です。

ユーザー像を想起し最適なレコメンドパターンを導くために必要に

なるのは商品知識とユーザーへの理解。

恐れは抱きつつ、しかし私たちがプログラムでは代替不能なマーケッターで

あり続けるために努力すべき方向が、少し整理できたような気がします。

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