レコメンドメールとは？

レコメンドメールとは顧客ひとりひとりにあわせた「おすすめの商品」を
メールコンテンツに自動的に差し込んで配信するCRM施策です。

このように顧客ひとりひとりに合わせたタイミング、コンテンツ、ターゲットでの
メール配信をパーソナライズドメールといいます。

レコメンドメールはパーソナライズドメールの中の施策の1つとなります。

amazonなど最先端のECサービスを利用されている方は、恐らくこういったレコメンドメールを
すでに受け取っていると思いますが、自分に興味のある商品が絶妙なタイミングで配信されて
くるため、ついつい見て購入してしまう人も多いようです。

なぜレコメンドメールが重要なのか？

顧客視点にたって考えればすぐに分かるのですが、自分に興味のない商品が
配信されてきても購入につながる可能性は低いですが、
今まさに気になっている商品やそれに関連する商品であれば購入につながる確率が高くなります。

レコメンドメールは顧客の閲覧履歴や購買履歴や属性データ（性別や居住地や流入経路など）をもとに、
その顧客にあわせた商品を見せるため、一斉配信メルマガや一般的なセグメントメールよりも非常に高い確率で購入につながります。

これはECサイト側にとっても無駄な配信コストを削減でき、顧客にとっても不要な情報を
受け取ることによる無駄を解消できるので、双方にとってWINWINの施策になります。

必要な人だけに興味の持つ内容を配信できるため、一斉配信メルマガと比較して
メールの配信解除や精読率の低下を防ぐことができるというメリットもあります。

ECサイト利用者を対象にしたある調査では、リピート購入のきっかけとして
このパーソナライズドメールが大きく影響しているという調査結果があります。
つまり顧客にあわせた商品をタイミングよく配信することが、最もリピートのきっかけにつながるということです。

レコメンドメールによる主な効果

レコメンドメールを導入することで、単に開封率が上がるだけでなく、様々なビジネス上の効果が期待できます。特に売上に直結する客単価の向上や、アプローチが難しくなった顧客の再活性化といった面で大きなメリットがあります。ここでは代表的な2つの効果について解説します。

客単価の向上

レコメンド機能は、顧客のニーズにマッチしつつ、元の予算より少し高額な商品を表示するアップセルや、関連商品を表示するクロスセルを自然な形で行うことができます。自分にぴったりの商品が目に入りやすくなるため、ついで買いやまとめ買いが促進され、結果として客単価の向上につながります。一律の金額で絞り込むのではなく、購入可能性が高いアイテムを柔軟に提案できることが大きな強みです。

休眠顧客の掘り起こし

しばらく購入がない休眠顧客に対して、一般的な一斉配信のメルマガを送り続けても開封される確率は低いです。しかし、過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいたパーソナライズされた商品を提案することで、再び興味を持ってもらえる可能性が高まります。休眠顧客との接点を再構築し、サイトへの再訪を促す意味でも、レコメンドメールは非常に有効なアプローチとなります。

レコメンドメールの効果的な活用シナリオ

レコメンドメールは、単体で送るだけでなく、特定のタイミングで自動送信されるシナリオメールと組み合わせることでさらに高い効果を発揮します。ここでは、ECサイトでよく用いられる具体的な活用シナリオをいくつかご紹介します。

カゴ落ちメール

商品をカートに入れたままサイトを離脱してしまったユーザーに対して、一定時間後にリマインドするメッセージを送る施策です。このカゴ落ちメールの中に、カート内の商品だけでなく、一緒に買われやすい関連商品をレコメンドとして表示することで、ついで買いを誘発できます。送料を無料にするためにあと少し買い足したい、といった顧客の心理に応えることで、購買意欲を再び高めることができます。

ポイント有効期限リマインド

保有しているポイントの有効期限が迫っていることをお知らせするメールです。期限切れを知らせる件名で開封を促し、メールの本文内にその顧客に最適なレコメンド商品を表示します。ポイントが失効する前に何か買いたいと思っているユーザーに対し、わざわざサイト内で探す手間を省いて魅力的な商品を直接提案できるため、スムーズに購入へと誘導することが可能です。

新規会員登録後のフォロー

会員登録をした直後は、顧客のショップに対する関心が非常に高まっているタイミングです。この時に送るサンクスメールやウェルカムメールの中で、登録前にサイト内で閲覧していた商品の履歴に基づいたおすすめアイテムを表示します。初回の購入を後押しするだけでなく、初回限定クーポンなどと組み合わせることで、再訪と購買の確率をさらに高めることができます。

レコメンドメールの例

レコメンドメールの内容は非常にシンプルで、冒頭に挨拶文と
おすすめ商品を紹介する旨の文章を記載し、あとは商品サムネイルを並べて
キャッチコピー、商品名、価格などの概要を表示し、それぞれ購入ボタンを付けるだけです。

 
顧客ごとのおすすめ商品は、今まさにその顧客がどの商品に興味を持っているか、
どのカテゴリーに興味があるのか、どんな趣味嗜好があるのかなどを
顧客の行動履歴や属性をもとに予測して生成します。
過去の情報も大事ですが、今まさにどんな状況なのかを予測するには
直近の行動データをもとにリアルタイムで予測することが重要になります。

またメール配信時点で在庫切れの商品や販売停止となっている商品は除くなど
商品表示の制御も必要となります。

レコメンドの種類

一口にレコメンドといっても色々な方式があり、それぞれ実現の難易度や
精度（顧客に見せた場合に購入へつながる可能性）、メリットデメリットも異なります。
ここでは代表的なものをご紹介致します。

ルールベース方式

サイト側で一定のルールを定めることでコンテンツを表示させます。
例えば、サイトのトップに「新着情報」など、押し出したいものをレコメンドしたり、
この商品を閲覧した人にはこれを見せる、といったようにあらかじめ決めたルールで表示する方法です。
ターゲットが広い商品を見せる場合には有効ですが、そうでない場合、
ユーザーの嗜好とかけ離れたものをレコメンドをしてしまう可能性があるので、精度は低くなります。

コンテンツベースフィルタリング方式

あらかじめ設定したコンテンツの属性タイプ(カテゴリー・値段・色など)と、
ユーザーが選んだものの関連性を分析し、似たものをおすすめする方法です。
コンテンツの属性を作成する段階で運営者の意図をある程度反映させることができる一方で、
アイテム点数が多いと膨大なデータ処理が必要になりコストが増加します。

協調フィルタリング方式

ある対象者が商品をチェックまたは購入したデータと、対象者以外がチェックまたは購入した
データの両方を用い、その購入パターンから人同士の類似性、または商品間の共起性を
相関分析してレコメンドする方法です。
運用の手間がかからずにある程度の精度のレコメンドを表示できますが、
ユーザーの行動履歴をある程度収集できないと精度が低くなってしまいます。

ベイジアンネットワーク方式

観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける「ベイズ理論」を人工知能に取り入れ、
膨大なビッグデータを解析して確率推論を行うことで、複雑でかつ不確実な事象の
起こりやすさやその可能性を予測することができる方法です。
精度の高いレコメンドを生成できますが、一方でアイテム点数が多いと膨大なデータ処理が必要になりコストが増加します。

それぞれの手法で一長一短があり、最近では複数の手法を組み合わせてレコメンドを生成するケースもあります。

レコメンドメール導入時の注意点

レコメンドメールは非常に強力なマーケティング手法ですが、導入にあたってはいくつか気をつけるべきポイントがあります。単にツールを導入するだけで効果が得られるとは限らないため、以下の点を確認しておきましょう。

データ蓄積量の確保

精度の高いレコメンドを行うためには、顧客の閲覧履歴や購買履歴といった行動データが一定量蓄積されている必要があります。立ち上げたばかりのECサイトや、まだアクセス数が少ないサイトの場合、十分なデータがないため的外れな商品を提案してしまう、または効果が出ない恐れがあります。まずはサイトへの流入を増やし、データをしっかりと蓄積していく施策を優先することが大切です。

カートシステムとの連携

現在利用しているECカートシステムやデータベースと、レコメンドツールがスムーズに連携できるかも重要です。連携がうまくいかないと、在庫切れの商品や価格変更前の古い情報がメールの本文に表示されてしまい、顧客の信頼を損なう原因となってしまいます。登録されているメールアドレスに対して、リアルタイムで正確な情報を反映できる仕組みが整っているか、事前に確認しておく必要があります。

レコメンドメールの実現方法

レコメンドメールを実現するには、一般的にはレコメンド生成するための
レコメンドエンジン、ターゲットを抽出するCRMシステム、
配信を行う配信システムなど複数のシステムを連携させる必要がありますが、
中にはそれらの機能を統合してECに特化したオールインワンのCRMツールもあります。

複数システムを連携して実現する場合はより高精度な予測と自由度の高い配信制御を実現できますが、
一方でシステム費用や実装フェーズでのコンサル費用など、準備のための手間やコストがかかるという問題があります。
よほどの規模のECサイトでない限りは費用対効果が問題となり実現が難しいと思います。

一方で、アクションリンクのようにECに特化したオールインワンのCRMツールの場合は安価に高精度な施策を
実現できるため、中小規模〜大規模まであらゆる規模のECサイトにおすすめです。

すでにamazonやZOZOなどで実現され、ユーザーにとっては身近な存在のレコメンドメールですが、
自社サイトで実現しようとするといくつもの高いハードルがあります。
これらをクリアしてレコメンドメールを実現するには、自社で試行錯誤しても費用対効果があいませんので、
やはり初めから知見のあるCRMツールベンダーに相談することが一番の近道といえます。

手間なくレコメンドメールを実現できる「アクションリンク」

EC通販に特化した手間なしCRMツールであるアクションリンクは、レコメンドメールをはじめとした顧客中心のメッセージ体験をオールインワンで実現します。社内で誰でも活用できるシンプルさと高機能を両立し、属人化を防ぎながらリピート売上の拡大を強力にサポートします。

ボタン1つで効果的な施策を開始できる「鉄板シナリオ」

アクションリンクには、あらゆる業種で成果が証明されたCRM施策があらかじめプリセットされています。過去のデータに基づいてレコメンドメールなどを自動配信できる「鉄板シナリオ®」をボタン1つで稼働させることが可能です。面倒なデータ加工や複雑な設定などは不要となっており、導入初月から最短でリピート売上を増やすことができるのが大きな強みです。

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ECのCRM施策で注目されるレコメンドメール 〜amazonやZOZOも活用するパードナライズド施策〜 | EC通販のための全自動CRM・MAツール │ アクションリンク

レコメンドメール2026.07.27

– CONTENTS –

• ECのCRM施策で注目されるレコメンドメール 〜amazonやZOZOも活用するパードナライズド施策〜
• レコメンドメールとは？
• なぜレコメンドメールが重要なのか？
• レコメンドメールによる主な効果
• 客単価の向上
• 休眠顧客の掘り起こし
• レコメンドメールの効果的な活用シナリオ
• カゴ落ちメール
• ポイント有効期限リマインド
• 新規会員登録後のフォロー
• レコメンドメールの例
• レコメンドの種類
• ルールベース方式
• コンテンツベースフィルタリング方式
• 協調フィルタリング方式
• ベイジアンネットワーク方式
• レコメンドメール導入時の注意点
• データ蓄積量の確保
• カートシステムとの連携
• レコメンドメールの実現方法
• 手間なくレコメンドメールを実現できる「アクションリンク」
• ボタン1つで効果的な施策を開始できる「鉄板シナリオ」
• 複雑な分析を手軽に行える「鉄板レポート」
• 稼働から運用定着までの伴走サポート
• アクションリンクの導入事例
• 株式会社ビーンズ様「AmiAmi」
• 株式会社F・L・B様「BLVCK PARIS」
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ECのCRM施策で注目されるレコメンドメール 〜amazonやZOZOも活用するパードナライズド施策〜

HOMEブログCRM施策ECのCRM施策で注目されるレコメンドメール〜amazonやZOZOも活用するパードナライズド施策〜CRM施策公開日：2020年5月8日 更新日：2023年6月12日 Chapterレコメンドメールとは？なぜレコメンドメールが重要なのか？レコメンドメールの例レコメンドの種類ルールベース方式コンテンツベースフィルタリング方式協調フィルタリング方式ベイジアンネットワーク方式レコメンドメールの実現方法amazonやZOZOなど成長している最先端のECサイトでは 当たり前のように実現されているレコメンドメール。 ECサイトの売上を増やすために非常に効果的なCRM施策といわれていますが、 自社ECサイトでこれを実現できているケースはまだ稀です。 そこで今回は自社サイトでレコメンドメールを実現する方法についてお伝えします。

レコメンドメールとは？

レコメンドメールとは顧客ひとりひとりにあわせた「おすすめの商品」を メールコンテンツに自動的に差し込んで配信するCRM施策です。 このように顧客ひとりひとりに合わせたタイミング、コンテンツ、ターゲットでの メール配信をパーソナライズドメールといいます。 レコメンドメールはパーソナライズドメールの中の施策の1つとなります。 amazonなど最先端のECサービスを利用されている方は、恐らくこういったレコメンドメールを すでに受け取っていると思いますが、自分に興味のある商品が絶妙なタイミングで配信されて くるため、ついつい見て購入してしまう人も多いようです。

なぜレコメンドメールが重要なのか？

顧客視点にたって考えればすぐに分かるのですが、自分に興味のない商品が 配信されてきても購入につながる可能性は低いですが、 今まさに気になっている商品やそれに関連する商品であれば購入につながる確率が高くなります。 レコメンドメールは顧客の閲覧履歴や購買履歴や属性データ（性別や居住地や流入経路など）をもとに、 その顧客にあわせた商品を見せるため、一斉配信メルマガや一般的なセグメントメールよりも非常に高い確率で購入につながります。 これはECサイト側にとっても無駄な配信コストを削減でき、顧客にとっても不要な情報を 受け取ることによる無駄を解消できるので、双方にとってWINWINの施策になります。 必要な人だけに興味の持つ内容を配信できるため、一斉配信メルマガと比較して メールの配信解除や精読率の低下を防ぐことができるというメリットもあります。 ECサイト利用者を対象にしたある調査では、リピート購入のきっかけとして このパーソナライズドメールが大きく影響しているという調査結果があります。 つまり顧客にあわせた商品をタイミングよく配信することが、最もリピートのきっかけにつながるということです。 パーソナライズドメールの効果を最大化させるためのポイントについては「」で詳しく紹介しています。

レコメンドメールによる主な効果

レコメンドメールを導入することで、単に開封率が上がるだけでなく、様々なビジネス上の効果が期待できます。特に売上に直結する客単価の向上や、アプローチが難しくなった顧客の再活性化といった面で大きなメリットがあります。ここでは代表的な2つの効果について解説します。

客単価の向上

レコメンド機能は、顧客のニーズにマッチしつつ、元の予算より少し高額な商品を表示するアップセルや、関連商品を表示するクロスセルを自然な形で行うことができます。自分にぴったりの商品が目に入りやすくなるため、ついで買いやまとめ買いが促進され、結果として客単価の向上につながります。一律の金額で絞り込むのではなく、購入可能性が高いアイテムを柔軟に提案できることが大きな強みです。

休眠顧客の掘り起こし

しばらく購入がない休眠顧客に対して、一般的な一斉配信のメルマガを送り続けても開封される確率は低いです。しかし、過去の購買履歴や閲覧履歴に基づいたパーソナライズされた商品を提案することで、再び興味を持ってもらえる可能性が高まります。休眠顧客との接点を再構築し、サイトへの再訪を促す意味でも、レコメンドメールは非常に有効なアプローチとなります。

レコメンドメールの効果的な活用シナリオ

レコメンドメールは、単体で送るだけでなく、特定のタイミングで自動送信されるシナリオメールと組み合わせることでさらに高い効果を発揮します。ここでは、ECサイトでよく用いられる具体的な活用シナリオをいくつかご紹介します。 総合通販ECでリピート売上を増やすメール施策については「」で詳しく紹介しています。

カゴ落ちメール

商品をカートに入れたままサイトを離脱してしまったユーザーに対して、一定時間後にリマインドするメッセージを送る施策です。このカゴ落ちメールの中に、カート内の商品だけでなく、一緒に買われやすい関連商品をレコメンドとして表示することで、ついで買いを誘発できます。送料を無料にするためにあと少し買い足したい、といった顧客の心理に応えることで、購買意欲を再び高めることができます。

ポイント有効期限リマインド

保有しているポイントの有効期限が迫っていることをお知らせするメールです。期限切れを知らせる件名で開封を促し、メールの本文内にその顧客に最適なレコメンド商品を表示します。ポイントが失効する前に何か買いたいと思っているユーザーに対し、わざわざサイト内で探す手間を省いて魅力的な商品を直接提案できるため、スムーズに購入へと誘導することが可能です。

新規会員登録後のフォロー

会員登録をした直後は、顧客のショップに対する関心が非常に高まっているタイミングです。この時に送るサンクスメールやウェルカムメールの中で、登録前にサイト内で閲覧していた商品の履歴に基づいたおすすめアイテムを表示します。初回の購入を後押しするだけでなく、初回限定クーポンなどと組み合わせることで、再訪と購買の確率をさらに高めることができます。

レコメンドメールの例

レコメンドメールの内容は非常にシンプルで、冒頭に挨拶文と おすすめ商品を紹介する旨の文章を記載し、あとは商品サムネイルを並べて キャッチコピー、商品名、価格などの概要を表示し、それぞれ購入ボタンを付けるだけです。   顧客ごとのおすすめ商品は、今まさにその顧客がどの商品に興味を持っているか、 どのカテゴリーに興味があるのか、どんな趣味嗜好があるのかなどを 顧客の行動履歴や属性をもとに予測して生成します。 過去の情報も大事ですが、今まさにどんな状況なのかを予測するには 直近の行動データをもとにリアルタイムで予測することが重要になります。 またメール配信時点で在庫切れの商品や販売停止となっている商品は除くなど 商品表示の制御も必要となります。

レコメンドの種類

一口にレコメンドといっても色々な方式があり、それぞれ実現の難易度や 精度（顧客に見せた場合に購入へつながる可能性）、メリットデメリットも異なります。 ここでは代表的なものをご紹介致します。

ルールベース方式

サイト側で一定のルールを定めることでコンテンツを表示させます。 例えば、サイトのトップに「新着情報」など、押し出したいものをレコメンドしたり、 この商品を閲覧した人にはこれを見せる、といったようにあらかじめ決めたルールで表示する方法です。 ターゲットが広い商品を見せる場合には有効ですが、そうでない場合、 ユーザーの嗜好とかけ離れたものをレコメンドをしてしまう可能性があるので、精度は低くなります。

コンテンツベースフィルタリング方式

あらかじめ設定したコンテンツの属性タイプ(カテゴリー・値段・色など)と、 ユーザーが選んだものの関連性を分析し、似たものをおすすめする方法です。 コンテンツの属性を作成する段階で運営者の意図をある程度反映させることができる一方で、 アイテム点数が多いと膨大なデータ処理が必要になりコストが増加します。

協調フィルタリング方式

ある対象者が商品をチェックまたは購入したデータと、対象者以外がチェックまたは購入した データの両方を用い、その購入パターンから人同士の類似性、または商品間の共起性を 相関分析してレコメンドする方法です。 運用の手間がかからずにある程度の精度のレコメンドを表示できますが、 ユーザーの行動履歴をある程度収集できないと精度が低くなってしまいます。

ベイジアンネットワーク方式

観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける「ベイズ理論」を人工知能に取り入れ、 膨大なビッグデータを解析して確率推論を行うことで、複雑でかつ不確実な事象の 起こりやすさやその可能性を予測することができる方法です。 精度の高いレコメンドを生成できますが、一方でアイテム点数が多いと膨大なデータ処理が必要になりコストが増加します。 それぞれの手法で一長一短があり、最近では複数の手法を組み合わせてレコメンドを生成するケースもあります。

レコメンドメール導入時の注意点

レコメンドメールは非常に強力なマーケティング手法ですが、導入にあたってはいくつか気をつけるべきポイントがあります。単にツールを導入するだけで効果が得られるとは限らないため、以下の点を確認しておきましょう。

データ蓄積量の確保

精度の高いレコメンドを行うためには、顧客の閲覧履歴や購買履歴といった行動データが一定量蓄積されている必要があります。立ち上げたばかりのECサイトや、まだアクセス数が少ないサイトの場合、十分なデータがないため的外れな商品を提案してしまう、または効果が出ない恐れがあります。まずはサイトへの流入を増やし、データをしっかりと蓄積していく施策を優先することが大切です。

カートシステムとの連携

現在利用しているECカートシステムやデータベースと、レコメンドツールがスムーズに連携できるかも重要です。連携がうまくいかないと、在庫切れの商品や価格変更前の古い情報がメールの本文に表示されてしまい、顧客の信頼を損なう原因となってしまいます。登録されているメールアドレスに対して、リアルタイムで正確な情報を反映できる仕組みが整っているか、事前に確認しておく必要があります。

手間なくレコメンドメールを実現できる「アクションリンク」

EC通販に特化した手間なしCRMツールであるアクションリンクは、レコメンドメールをはじめとした顧客中心のメッセージ体験をオールインワンで実現します。社内で誰でも活用できるシンプルさと高機能を両立し、属人化を防ぎながらリピート売上の拡大を強力にサポートします。

ボタン1つで効果的な施策を開始できる「鉄板シナリオ」

アクションリンクには、あらゆる業種で成果が証明されたCRM施策があらかじめプリセットされています。過去のデータに基づいてレコメンドメールなどを自動配信できる「鉄板シナリオ®」をボタン1つで稼働させることが可能です。面倒なデータ加工や複雑な設定などは不要となっており、導入初月から最短でリピート売上を増やすことができるのが大きな強みです。 データを活用したレコメンドメールについては「」で詳しく紹介しています。

複雑な分析を手軽に行える「鉄板レポート」

レコメンドメール配信後の効果検証を迅速に行えることも選ばれる理由です。アクションリンクの「鉄板レポート®」では、経過期間別のLTVや回数別の継続率などを1クリックで可視化できます。期間やターゲット、商品を自由に組み合わせて分析できるため、課題を素早く発見し、スピーディーにPDCAを回すことができます。

稼働から運用定着までの伴走サポート

ツールの提供にとどまらず、確実な活用と成果に向けた専任チームによる徹底したサポート体制も強みです。導入時の初期設定やカート連携の代行はもちろん、操作レクチャーや日々の疑問を解決するQ&Aサイトも用意されています。さらに、稼働後もリピート状況の分析や改善提案を行うため、ノウハウがなくても運用定着まで安心して任せられます。

レコメンドメールの実現方法

レコメンドメールを実現するには、一般的にはレコメンド生成するための レコメンドエンジン、ターゲットを抽出するCRMシステム、 配信を行う配信システムなど複数のシステムを連携させる必要がありますが、 中にはそれらの機能を統合してECに特化したオールインワンのCRMツールもあります。

複数システムを連携して実現する場合はより高精度な予測と自由度の高い配信制御を実現できますが、 一方でシステム費用や実装フェーズでのコンサル費用など、準備のための手間やコストがかかるという問題があります。 よほどの規模のECサイトでない限りは費用対効果が問題となり実現が難しいと思います。

一方で、アクションリンクのようにECに特化したオールインワンのCRMツールの場合は安価に高精度な施策を 実現できるため、中小規模〜大規模まであらゆる規模のECサイトにおすすめです。

すでにamazonやZOZOなどで実現され、ユーザーにとっては身近な存在のレコメンドメールですが、 自社サイトで実現しようとするといくつもの高いハードルがあります。 これらをクリアしてレコメンドメールを実現するには、自社で試行錯誤しても費用対効果があいませんので、 やはり初めから知見のあるCRMツールベンダーに相談することが一番の近道といえます。