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、うちの前のお店でもLINEの一斉配信をやっていたんですけど、だんだんブロックされる人が増えていたんです。何がいけなかったんでしょうか？

一斉配信の最大の問題は「自分に関係ない」と感じさせてしまうことです。例えば月に4回配信していて、そのうち自分に関係ある内容が1回だけだったら、残り3回は「ノイズ」になります。ノイズが続くとブロックされる。

確かに、私もブロックしたLINE公式アカウントって、自分に関係ない情報ばかり送ってくるところでした。

一斉配信の問題は3つあります。第一にブロック率の上昇。関係ない配信が3回続くとブロック率が急上昇します。第二にメッセージ通数の無駄遣い。LINEのメッセージは従量課金なので、反応しない人に送るのはコストの無駄です。第三にブランドイメージの低下。「このお店は私のことを分かっていない」と感じさせてしまいます。

パーソナライズ配信をするには、お客様のデータが必要ですよね。どんなデータを集めればいいんですか？

大きく3種類のデータを使います。1つ目は属性データ。性別、年齢層、居住エリアなど基本的な情報です。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。リッチメニューのタップ履歴、過去の配信の開封・クリック履歴などです。これはツール側で自動的に記録されます。

3つ目は購買データ。何を買ったか、いくら使ったか、最後の購入はいつかといった情報です。この3種類を組み合わせることで、「30代女性で、スキンケア商品に興味があり、最近3ヶ月購入がない人」といった精密なセグメントが作れます。

3種類もあると管理が大変そうですけど、自動で集まるデータも多いんですね。

ToolsBoxなら、タグとセグメントの2つの仕組みでパーソナライズ配信を実現します。タグは静的なラベルで、例えば「VIP顧客」「美容に関心あり」など手動または自動で付与します。セグメントは動的なグループで、条件に合致する人が自動的に含まれたり外れたりします。

タグとセグメントの違いが分かりやすいですね。タグは一度貼ったらそのまま、セグメントはリアルタイムで変動するんですね。

はい。例えば「最後の購入から30日以上経過した人」というセグメントを作ると、30日経った人は自動的にこのグループに入り、再購入すれば自動的に外れます。このセグメントに対して「お久しぶりです。お元気ですか？」というメッセージと復帰クーポンを自動配信する——これがパーソナライズ配信の一例です。

さらに高度な使い方として、複数条件の掛け合わせも可能です。「30代女性」×「スキンケア商品を過去に購入」×「最近60日以内にリッチメニューをタップしている（アクティブユーザー）」——この条件に合う人だけに新しいスキンケア商品の案内を送れば、反応率は一斉配信の5〜10倍になります。

5〜10倍の反応率はすごいですね。メッセージ通数も節約できて、ブロックも減って、一石二鳥どころか一石三鳥ですね。

パーソナライズ配信を始めたら、どうやって効果を測定すればいいですか？

ToolsBoxのダッシュボードでセグメントごとの開封率・クリック率・CVR（コンバージョン率）を確認できます。一斉配信とパーソナライズ配信の効果を比較すれば、どれだけ改善されたか一目瞭然です。

また、ブロック率の推移もチェックしましょう。パーソナライズ配信に切り替えた後、ブロック率が下がっていれば配信内容の最適化がうまくいっている証拠です。私のクライアントでは、一斉配信からパーソナライズに切り替えたことでブロック率が月3%から0.5%まで下がった事例があります。

ブロック率が6分の1ですか！友だちが減らないのは長期的に見てとても大きいですね。