開封率80%超え！顧客データを活用したLINEパーソナライズ配信の実装方法

田辺さん、一斉配信のどこが問題なんですか？全員に届くから効率的じゃないですか？

一見効率的ですが、実は逆です。たとえば化粧品を扱うお店で、20代女性向けのスキンケア情報を50代男性にも送っていたらどうなりますか？

あ、それは完全にミスマッチですね。興味ないからスルーするし、何度も続けばブロックする…。

そうなんです。一斉配信は「全員に届く」けど「全員に刺さるわけではない」。お客さんは自分に関係のない情報が3回続くとブロックを検討するというデータもあります。逆にパーソナライズされた配信は「自分のために送ってくれた」と感じてもらえる。この差が開封率80%と40%の差になるんです。

パーソナライズ配信をするには、どんなデータを使えばいいんですか？

大きく3つあります。1つ目は「属性データ」。年齢、性別、居住地域など。友だち追加時のアンケートで収集できます。2つ目は「行動データ」。どのメッセージを開封したか、どのリンクをタップしたか、どの商品を購入したか。これはツール側で自動的に記録されます。

3つ目は？

3つ目は「嗜好データ」。お客さんが自ら申告した興味関心です。「どんな情報を受け取りたいですか？」というアンケートで収集します。この3つを掛け合わせると、かなり精度の高いパーソナライズが可能になります。たとえば「30代女性×スキンケア商品購入歴あり×エイジングケアに興味あり」なら、エイジングケアの新商品情報をピンポイントで届けられる。

3つのデータを組み合わせると、まるでお客さん一人ひとりに手紙を書いているような配信ができるんですね！

データの種類はわかりましたが、実際にどうやって配信を分けるんですか？

ToolsBoxではタグとセグメントを使い分けます。タグは静的なラベルで、「30代」「女性」「スキンケア購入歴」のように属性を付与する。セグメントは動的なグループで、「過去30日以内にスキンケア商品を購入した人」のように条件に合う人を自動抽出します。

タグとセグメント、両方使うんですね。

そうです。タグで基本属性を管理し、セグメントでリアルタイムの行動条件を組み合わせる。ToolsBoxのAIアシスタントに「うちの顧客データで効果的なセグメントを提案して」と聞けば、最適なセグメント案を提案してくれます。ツールLやツールEでもセグメント機能はありますが、AIによるセグメント提案まで含めた機能はToolsBoxの強みです。月額¥0〜¥29,800で高度なパーソナライズ配信を実現できますよ。

データ分析が苦手でも、AIが最適なセグメントを教えてくれるのは心強いですね！