在庫連動の通知メール(新商品・残りわずか・再入荷・お値下げ)の配信方法
アパレルや食品、総合通販などたくさんのカテゴリ、商品数を扱うECサイトの場合、在庫連動の通知メールは非常に有効なリピート施策になります。先進的なCRM施策ができている企業、例えばAmazonやzozoタウン、メルカリなどではあたりまえの施策ですが、自社ECサイトで実現できているところはまだごく一部のようです。なぜかというとシンプルそうに思える施策でも意外と容易すべきデータやその取得方法、配信制御の仕方など考慮すべきディティールが多いためです。
今回の記事ではそういった在庫連動通知メールの具体的なやり方を少しご紹介します。
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在庫連動通知メールの重要性
アパレルや食品など多くのカテゴリを扱うECサイトでは、在庫連動通知メールが効果的なリピート施策として挙げられます。
必要なデータ
在庫連動通知メールには商品マスタの在庫数、販売期間、表示期間の情報、顧客のお気に入り登録や商品閲覧データが必要です。
通知メールの種類
- 新商品通知メール: 顧客が興味を持つカテゴリの新商品が追加された際に通知します。
- 残りわずか通知メール: 顧客が興味を持つ商品の在庫が少なくなった際に通知します。
- 再入荷通知メール: 完売した商品が再入荷した際に通知します。
- お値下げ通知メール: 顧客が興味を持つ商品が値下げされた際に通知します。
在庫連動通知メールは非常に効果的な施策です。メールだけでなく、LINEなど他のチャネルでの配信も検討する価値があります。
【まずは】必要データの準備
施策を実現するのにまず必要なのは「データ」です。在庫連動の通知メールの場合、利用するデータは主に商品マスタの在庫数ですが、それ以外に通知を制御するために商品の販売期間や表示期間の情報もあるとより精度の高い施策にできます。
また、顧客が商品をお気に入り登録した場合の情報もあると、顧客がお気に入り登録した商品の通知だけ送れるので無駄がなくなります。(顧客が必要としない通知を防ぐことができます)
さらには顧客の商品閲覧データもあると、何度も閲覧したり長時間閲覧した商品を特定できるので、施策の精度を高めることができます。つまり、より買う確率の高い顧客を狙って配信できるということです。
なお、どこまでのデータを利用するかは検討が必要なポイントです。施策の精度と配信母数はトレードオフなので、あまり母数が減ってしまう場合は売上効果が小さくなってしまうので注意が必要です。施策実施にかかる工数やデータ連携費用と期待できる効果の両方で費用対効果を考えつつ取り組みましょう。
新商品通知メール

頻繁に新商品の追加があるECには有効な施策です。顧客ごとにどのカテゴリに興味があるかの情報をもっておけば、そのカテゴリに新着商品があった場合に自動通知を出すことで売上につなげることができます。ただし在庫が少なく販売と同時にすぐ売り切れてしまうような商品の場合は除外しておくよう注意が必要です。
また、新商品の通知メールやその他の自動通知メールが並行して走っている場合、それぞれのシナリオが重複しないよう、シナリオに優先順位を決めて重複配信されないよう注意が必要です。きめ細かい配慮をすることで顧客のノイズにならず売上効果の高いシナリオにすることができます。
残りわずか通知メール

顧客がお気に入り登録したり、もしくは何度も閲覧していたり、長時間閲覧したけれども購入に至らなかった商品の在庫が残りわずかになったら自動通知を流す施策です。気になる商品、購入を迷っている商品が「残りわずか」と聞くと動く顧客は非常に多いので、値引きなどのインセンティブなしで顧客の背中を押すのに有効な施策です。
では、残りわずかをどのように判別するかですが、商品の在庫数が一定の閾値を超えた場合に自動配信されるよう設定するのが最もシンプルなやり方です。もしくは直近の売れ行きをもとに完売時期を予測して、完売すると思われる日に自動配信するような制御も有効です。(当社で提供しているCRMツール「アクションリンク」ではそういった制御も簡単にできます)1日1個しか売れない商品が残り5個になっても残りわずかとは言いづらいので、こちらの方がより精度の高い施策になります。
再入荷通知メール

顧客が気になっていたけれども購入にいたらず完売してしまった商品が再入荷したタイミングで自動通知される施策です。
顧客の目線で考えれば容易にご想像いただけるように、再入荷通知メールも非常に効果の高い施策です。
こういった通知を手作業で行うと、どうしても一斉配信で行う形になってしまい必要な顧客にダイレクトにリーチできないので効果が下がってしまいます。
自動化をすることで業務を削減しつつ、より効果的な施策にすることができます。
どの顧客がどの商品を気になっているか、お気に入り登録情報や閲覧履歴情報によって判別し、商品マスタで再入荷を検知して自動化することができます。
お値下げ通知メール

顧客が気になっているけれども購入にいたっていない商品が値下げされた場合に自動通知される施策です。
こちらも残りわずか通知や再入荷と同様に、商品のお気に入り登録の状況や閲覧情報などをもとに興味度を測り、値下げされたタイミングをトリガーにして自動配信します。
その商品に興味を持っている顧客をピンポイントで狙ってお知らせしますので、非常に高い確率で購入にいたります。
一斉配信メルマガでは無駄な配信が増えたり見逃す顧客が出てきますがターゲットを絞ることで開封や購入を最大化することができます。
在庫連動通知メールの効果的な書き方と運用ポイント
在庫連動通知メールの成果を最大化するためには、ただ通知を送るだけでなく、顧客の心理に寄り添った文面と適切な配信タイミングが重要です。 ここでは、開封率や購入率を向上させるための具体的な書き方と、運用時のポイントについて解説します。
開封と購入を促す件名と本文の工夫
通知メールの件名には「再入荷」や「残りわずか」といった目的と、具体的な商品名を必ず含めましょう。 一目で何のお知らせか伝わることで、開封率が大きく向上します。 本文では、結論を先出しして購入ページへの導線をわかりやすく配置することが大切です。 また、通知を受け取った段階では商品が確保されているわけではないため、「お取り置きやご予約を確定するものではない」という旨を必ず明記しましょう。 これにより、アクセスした際にすでに売り切れていた場合の顧客の不満やトラブルを未然に防ぐことができます。
送信タイミングと配信数のバランス設計
通知メールは、在庫が復活したり基準値に達したりした直後に、可能な限り早く送信することが鉄則です。 時間が経過すると顧客の購買意欲が冷めてしまうため、即時性が求められます。 また、入荷した在庫数と通知を送る人数のバランスにも注意が必要です。 例えば、数個しか在庫が確保できていないのに多数の顧客へ一斉に通知してしまうと、すぐに品切れとなりクレームに繋がる恐れがあります。 システムの設定機能で配信数を適切に制御し、バランスを取りながら通知を送るなどの工夫を取り入れるとより効果的です。
在庫通知メールを自動化・実装する方法
手作業で在庫状況を確認してメールを送信するのは現実的ではありません。 効果的な通知を行うためには、システムの力を借りた自動化が必須となります。 ここでは、手軽に在庫通知を実装するための主な手法についてご紹介します。
ECカート標準機能や専用アプリを活用する
自社ECサイトのカートシステムに在庫通知機能が備わっているか確認しましょう。 もし標準機能として設定がonになっていない場合や機能自体が存在しない場合は、拡張用のアプリを導入するのが一般的です。 例えば、shopifyなどのプラットフォームでは、商品の在庫復活を検知して自動でメールを送信する復活アプリや入荷ツールが多数提供されています。 これらを活用すれば、大がかりなシステム開発を行うことなく、低コストかつスピーディーに再入荷通知や残りわずか通知の仕組みを構築することができます。
まとめ
在庫連動によって可能となる施策をいくつかご紹介しましたが、貴社のECサイトでは実現できていますでしょうか。今回はメールを例にしましたがLINEで行う方法もあります。すぐに見てもらいたいような即時性を求められる情報であればLINEでの配信も検討しましょう。
在庫連動通知は非常に効果的なので、すぐにでも実現しておきたい施策です。もしまだ出来ていないようであれば、全自動でのメール・LINE配信が可能なCRMツール「アクションリンク」を利用することによって、こういった複雑な制御をした自動施策も簡単に実現できますので、ぜひご活用いただければと思います。
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よくあるご質問
- 在庫連動の通知メールに必要なデータは何ですか?
- 在庫連動の通知メールには主に以下のデータが必要です。
- 商品マスタの在庫数
- 商品の販売期間や表示期間の情報
- 顧客のお気に入り登録情報
- 顧客の商品閲覧データ
- 新商品通知メールや残りわずか通知メールの配信は自動化できますか?
- はい、新商品通知メールや残りわずか通知メールの配信は自動化することができます。顧客ごとに興味のあるカテゴリや商品を把握し、新着商品や在庫が残りわずかな商品を自動的に通知することで売上につなげることができます。
- 再入荷通知メールやお値下げ通知メールは効果的な施策ですか?
- はい、再入荷通知メールやお値下げ通知メールは非常に効果的な施策です。顧客が気になっていた商品が再入荷したり、値下げされたりすると、購買意欲が高まります。顧客の興味度や購買履歴に基づいてターゲットを絞り、ピンポイントで通知することで、開封や購入率を最大化することができます。
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中村 隆嗣