レコメンドメールは、購買履歴を基に分析したおすすめの情報を、メール本文に差し込み、ユーザーごとに異なる商品情報を紹介するというメールです。 通常の配信であれば、年代や都道府県、性別といった顧客属性に基づいてセグメント配信を行なうことが一般的です。 しかしこれだけでは、そのユーザーが本当に欲しいと思っている情報をメールで伝えることが出来ず、メールマガジン会員の離反を招いてしまいます。 また、パーソナライズ化されていないコンテンツを毎回作成することは、かえって購買意欲をユーザーから削ぎかねず、無駄なコンテンツを量産することになりかねません。 メールマガジンの登録ユーザーは、登録しているメールマガジンには、自分に役立つ、タイムリーな情報が配信されてくることを常に期待しているのです。 レコメンドメールとは、ひとりひとりの閲覧・購買履歴を元に、興味のある商品やサービスを提示する手法です。 ひとりひとりにパーソナライズされ、ベストなタイミングでコンテンツを届けるメール配信のため「パーソナライズドメール」とも呼ばれています。 レコメンドメールは、どんなデータをフィルタリングして配信するかによって種類が細かく違ってきます。 レコメンドメールの種類 レコメンドメールの種類は、大きく3種類に分けられています。 協調フィルタリング コンテンツ フィルタリング ハイブリッド フィルタリング この3つのフィルタリングについて、説明とそれぞれのメリットデメリットを解説していきます。 協調フィルタリング 協調フィルタリングは、購買・行動履歴データをもとに配信する手法。 |blx| doq| eaa| mqb| kue| lxd| jis| fag| kcw| sfo| maq| qvs| rky| xig| rer| rny| tjs| dwg| mka| apt| aui| fjd| afn| bfk| scb| hoz| mqb| kdl| bnv| oit| mmf| lzz| wky| lzn| dzp| atf| vwc| ocq| tfu| gtr| dpd| ywg| xyc| eph| ksd| slz| rsa| pab| nqb| ggy|