ECサイトの売上やリピート率を高めるうえで、メールマーケティングは今もなお重要な手段のひとつです。しかし、いざメルマガを配信しようとすると、

– 毎回の原稿づくりに時間がかかる ⁢
-‌ どの顧客に、どんな内容を送ればよいか分からない ⁢
– 結局「一斉配信」のお知らせメールになってしまう

といった課題を感じている方も多いのではないでしょうか。

こうしたなかで注目されているのが、「Klaviyo」と「AI」を組み合わせたメール配信です。Shopifyと連携しやすいKlaviyoは、顧客データを活用したメール配信を得意としていますが、そこにAIを組み合わせることで、より簡単に、より細かく顧客に合わせた内容を作成できるようになってきました。

本記事では、専門的なIT知識がなくても理解できることを前提に、 ‍
「メルマガ作成もAIでどこまでできるのか」 ​
「Klaviyo×AIを使うと、どのような”超パーソナライズ”メールが実現できるのか」​ ⁢
といったポイントを、Shopify運営者の目線から整理して解説します。日々のメルマガ作成を効率化しつつ、顧客一人ひとりにより合ったコミュニケーションを目指したい方の参考になれば幸いです。

目次

• メルマガ作成にAIを活用するメリットと限界の整理
• KlaviyoとAIの基本機能整理とShopify連携でできること
• 顧客データを活かしたセグメント設計と配信シナリオの考え方
• AIを使った件名・本文作成のプロセスと指示の出し方のコツ
• 行動データに基づくおすすめ商品の出し分けとレコメンド運用
• 開封率とCVRを高めるためのABテスト設計と改善サイクル
• 小規模運用でも始めやすいステップ別導入手順と運用体制の整え方
• In Summary

メルマガ作成にAIを活用するメリットと限界の整理

Shopify運営の現場でAIを活用する大きな利点は、「ゼロから書く時間」を大きく減らせる点です。たとえばKlaviyoのキャンペーンやフロー用のテキストをAIに下書きさせれば、担当者は構成や表現を整えることに集中できます。また、過去購入データや閲覧履歴をもとに、おすすめ商品文言や件名のバリエーションを素早く生成できるため、ABテストのパターン出しも容易になります。さらに、トーンや長さを指示するだけで、店舗ごとのブランドガイドラインに近い文体に寄せた文章案を短時間で複数パターン作れる点も、少人数チームには有効です。

• メリット例
• 下書き作成の時間短縮
• 件名・本文のABテスト案を量産しやすい
• セグメントごとの文言差し替えがしやすい
• 日本語チェックや言い回しの微調整にも活用可能

活用できる点	AIに任せすぎないほうが良い点
商品特徴の整理・要約	ブランドの「言い回し」の最終調整
セールや新商品の案内文のたたき台	クレーム対応やお詫びメールの文面
セグメント別のおすすめ文言案	長期的なストーリー設計や世界観づくり

一方で、AIには明確な限界もあります。AIは過去のデータから「それらしい文章」を作ることは得意ですが、自店舗ならではの価値観や接客スタイルを理解しているわけではありません。そのため、テンプレート的で似通った文面になりやすく、読み手にとっては「どのお店も同じ」に感じられるリスクがあります。また、セグメント条件やキャンペーンの狙いをAIが自動で理解してくれるわけではないので、ShopifyとKlaviyoのデータ構造や顧客像を把握している人が、必ずチェックと修正を行うことが前提になります。AIは作業を効率化するツールであり、「任せておけば売上が伸びる魔法の仕組み」ではない点を、運用チーム内で共有しておくことが重要です。

KlaviyoとAIの基本機能整理とShopify連携でできること

Klaviyoは「顧客データベース」と「メール配信ツール」が一体化したような構造になっており、AIはその上で文章生成・件名の提案・セグメントの示唆などを行います。特にShopifyとの連携では、購入履歴や閲覧履歴などが自動で同期されるため、AIは「どの顧客に、どんな内容を、どのタイミングで送るか」を判断しやすくなります。オペレーションのイメージとしては、従来の「ゼロから考えて打つメール」から、「AIの案をベースに人が仕上げるメール」へと役割が変わる感覚です。

• AIコピー生成：商品説明やストーリーをKlaviyo上で自動ドラフト
• 件名・プレビュー文の提案：開封率改善を意識した文言を自動提示
• セグメント候補の表示：Shopifyデータをもとに狙うべき顧客群をAIが示唆
• 送信タイミングの最適化：顧客の反応履歴から開封されやすい時間帯を予測

Shopifyデータ	AIが担う役割	現場での使い方
購入履歴	おすすめ商品の自動提案	リピート・アップセルメールに反映
閲覧・カート情報	関心度の高い商品を抽出	カゴ落ち・閲覧追跡メールに利用
顧客属性	セグメントパターンの生成	配信リストの切り分けを簡略化

顧客データを活かしたセグメント設計と配信シナリオの考え方

まず押さえたいのは、「セグメント＝属性で分けること」ではなく、「行動と関心の違いを切り出すこと」という視点です。Klaviyo では、Shopify と連携された購入履歴や閲覧履歴、メールの開封・クリックデータを組み合わせて、かなり細かくグルーピングできます。例えば、AI の予測スコアを用いて「今後30日以内に購入しそうな顧客」だけを抽出したり、「1度きりの購入で離脱しそうな層」をあらかじめ切り分けておくことで、配信頻度や訴求内容を変えたシナリオ設計が可能になります。

• 基本属性：国・地域、デバイス、使用言語など
• 行動データ：閲覧した商品、カート投入、購入有無、購入回数
• エンゲージメント：開封率・クリック率、配信停止の傾向
• AI ⁢予測：購入確率、離脱リスク、推奨商品カテゴリなど

セグメント例	ねらい	代表的なシナリオ
初回購入見込み	初回購入までの後押し	閲覧商品ベースのリマインド配信
リピート有望層	LTV 向上	購入周期に合わせたおすすめ提案
離脱リスク高	休眠防止	利用メリットの再訴求や簡単アンケート

配信シナリオを設計する際は、「誰に」「いつ」「どんな文脈で」メールを届けるかを、AI と自動フローを前提に組み立てます。例えば、Shopify⁢ 側の購入イベントをトリガーにして、Klaviyo で以下のようなシナリオを用意しておくと運用が安定します。

• 初回購入前：閲覧やカート投入をきっかけに、AI 生成のレコメンド文面とクーポン有無をテストしながら送信
• 初回〜2回目の間：購入商品に合わせて、AI が自動生成した使い方コンテンツや相性の良い関連商品を案内
• 一定期間購入なし：離脱リスクスコアが高い顧客にだけ、配信頻度を落としたペースでブランドストーリーやレビューを紹介

このように、「セグメント設計」と「配信シナリオ」をセットで考えることで、運用者はメルマガを1通ずつ考える負担から解放されます。AI ⁣による件名・本文の自動生成や、反応に応じた分岐ロジックをうまく組み合わせると、Shopify⁤ の日々の運営に大きな手間を増やさず、顧客1人ひとりの状況に近いメッセージを継続的に届けることが可能になります。

AIを使った件名・本文作成のプロセスと指示の出し方のコツ

まず押さえたいのは、「AIに全部おまかせしない」ことです。AIはあくまで下書きとアイデア出しのパートナーと考え、最初にこちらから前提条件をできるだけ具体的に伝えます。例えば、誰に向けたメルマガなのか（セグメント）、どんな行動をしてほしいのか（ゴール）、どのキャンペーンや自動配信フローなのかといった情報です。Klaviyoのセグメント名やフロー名、キャンペーンの目的をそのままAIへの指示文に含めると、出てくる件名・本文が自社運用にフィットしやすくなります。

• ターゲット：どのセグメント・どんな属性の読者か
• 状況：初回購入前・リピート顧客・離脱ぎみ顧客など
• 目的：カゴ落ち復帰、レビュー取得、定期購入案内など
• トーン：丁寧・カジュアル・ブランドの世界観など
• 制約：文字数、NGワード、必ず入れたい要素 など

目的	AIへの指示の一例	AIに任せる範囲
件名作成	「初回購入前の検討ユーザー向けに、開封しやすい件名を5案」	候補出し・ABテスト用バリエーション
本文作成	「カゴ落ちメールの本文ドラフトを、3段落構成で」	構成案・導入文・クロージング文
リライト	「既存の本文を、モバイルで読みやすい字数に短縮」	表現調整・要約・言い回しの改善

実際の運用では、AIから出てきた案をそのまま使う前に、Shopifyの管理画面やKlaviyoのレポートでわかっている「自社ならではの傾向」を必ず反映させます。例えば、「割引ワードを入れすぎると開封率は上がるがCVRが下がる」「商品名をそのまま件名に入れると常連の反応が良い」といった肌感覚は、人間側でしか持てません。AIには、

• 「割引の強調は控えめに」「絵文字は使わない」などのブランドルール
• 「1メール1メッセージ」「スマホで3スクロール以内」などの運用ルール
• 「このサンプル文のトーンを真似してほしい」といった参考テキスト

をセットで渡し、AIに「考えさせる」のではなく「整えさせる」イメージで使うと、Klaviyo上でのパーソナライズ設定とも矛盾しない件名・本文が作りやすくなります。

メルマガ作成もAIで？Klaviyo×AIで実現する超パーソナライズメール戦略

1. Klaviyoとは？

Klaviyoはマーケティングオートメーションプラットフォームであり、特にeコマース業界に特化した強力なツールです。豊富なデータと分析機能を利用して、ユーザーの行動に基づいた高度にパーソナライズされたメールを作成できます。

1.1 Klaviyoの主な機能

• ユーザー行動のトラッキング
• セグメンテーション機能
• A/Bテストの実施
• キャンペーンやフローの自動化

2. AIを活用したメールマーケティングの重要性

AIの導入により、Klaviyoはデータ分析の精度が向上し、ターゲット層に合わせたメールコンテンツを自動生成することが可能になります。これにより、顧客体験が改善され、開封率やコンバージョン率の向上につながります。

2.1 パーソナライズのメリット

1. 高いエンゲージメント: ユーザーの興味に基づいた内容を提供することで、メールの開封率が向上します。
2. 売上の増加: 購入履歴や行動に基づいた商品レコメンデーションが、顧客の購買意欲を引き出します。
3. ブランドのロイヤルティ: 個々のニーズに応じたカスタマイズが信頼感を生み出し、リピート購入の促進につながります。

3. KlaviyoとAIの統合方法

KlaviyoにおけるAIの使用は、多くの場合、以下の3つの要素によって実現されます。

3.1 データの収集と保存

顧客の行動データをリアルタイムで収集し、Klaviyoのデータベースに保存します。

3.2 顧客セグメンテーション

AIを使用して、顧客をセグメント化し、より精緻なターゲティングが可能になります。

3.3 メールコンテンツの生成

AIを活用することで、顧客ごとに最適なコンテンツを自動生成します。

4. AIを駆使したメール作成のステップ

4.1 ユーザープロファイルの作成

Klaviyoを利用することで、各顧客の行動データを基にした詳細なプロファイルを作成できます。このプロファイルには、購入履歴、ウェブサイト訪問データ、メール開封履歴が含まれます。

4.2 セグメントの設定

次に、AIを活用して顧客を特定のセグメントに分類します。例えば、過去に特定のプロダクトを購入した人々をグループ化し、そのグループ向けにカスタマイズされたオファーを作成します。

4.3 コンテンツのパーソナライズ

顧客の行動や興味に基づいて、メール内容をAIが自動でカスタマイズします。これにより、一定の条件に基づいたプロモーションや製品情報を提供できます。

4.4 配信と自動化

Klaviyoの自動化機能を活用して、メールキャンペーンをスケジュールし、特定のトリガーによってコンテンツが配信されるように設定します。

5. 事例研究: KlaviyoとAIで成功したメールマーケティング

あるオーガニック製品会社は、KlaviyoのAI機能を使用して以下のような成功を収めました。

イニシャル施策	結果	考察
パーソナライズメール配信	開封率 45%	興味を引く内容が顧客に響く
セグメント化されたプロモーション	転換率 25%	特定のニーズに応じた提案が奏功
自動化フローの運用	収益増加 30%	継続したエンゲージメントの向上

6. 実践的なヒントとベストプラクティス

• 顧客とのコミュニケーションを強化: AIを通じて、顧客の反応をリアルタイムで分析し、最適なコミュニケーション手法を見つけましょう。
• 定期的にデータを更新: 顧客情報は常に変化するため、プロファイルの定期的な見直しを行います。
• A/Bテストを継続: メールコンテンツの効果をテストし、常に改善を図ることが重要です。

7. KlaviyoのAI活用で実現する未来のメールマーケティング

KlaviyoとAIを組み合わせることで、ますます進化するメールマーケティングの世界において、企業は効果的かつ効率的な顧客コミュニケーションを実現できます。AIの力を借りることで、パーソナライズの精度と顧客体験が向上し、競争優位性を確保することが可能になります。

行動データに基づくおすすめ商品の出し分けとレコメンド運用

単純な「売れ筋ランキング」の一斉配信ではなく、ショップ上での行動データをもとに、メール内のおすすめ枠を柔軟に差し替えることで、読者ごとに納得感のある提案が可能になります。Klaviyoでは、閲覧ページやカート投入履歴、購入有無などのシグナルを組み合わせて、AIが自動的にレコメンド候補を抽出します。これにより、たとえば同じ新商品を案内するメールでも、「初回訪問者」「リピーター」「カゴ落ちユーザー」それぞれで表示される商品や本文の強調ポイントを変える、といった運用が現実的な工数で行えます。

• 閲覧履歴ベース：最近見たカテゴリやブランドに近い商品を優先表示
• カート・購入履歴ベース：すでに買った商品と相性の良い関連商品を提案
• 離脱ポイントベース：カゴ落ちやチェックアウト離脱のタイミングに合わせた再提案
• 頻度・単価ベース：高頻度購入者向けにまとめ買いセットや上位ラインを提示

セグメント例	行動シグナル	レコメンド方針
初回訪問ユーザー	閲覧1〜2回のみ	人気商品＋入門向けを中心に自動提案
カゴ落ちユーザー	カート投入後に未購入	同一商品の再提示＋類似アイテムをAIで補完
リピーター	一定回数以上の購入	過去購入と相性の良いクロスセル商品を優先

開封率とCVRを高めるためのABテスト設計と改善サイクル

メールの成果を安定して伸ばすには、「なんとなくの改善」ではなく、仮説にもとづいたABテストを設計することが重要です。KlaviyoとAIを組み合わせると、テスト候補の優先順位付けがしやすくなります。例えば、AIで件名案を複数生成し、Klaviyo側でテストパターンを設定することで、作業時間を増やさずに検証の回数を増やせます。まずは、開封に直結する要素とクリック・CVに直結する要素を分けて考えると、どこをテストすべきか整理しやすくなります。

• 開封に影響：件名、プレビュー文、送信者名、送信タイミング
• CVRに影響：本文構成、訴求内容、商品選定、CTAボタンの文言・配置
• テストしない方がよい要素：一度に複数条件を混ぜた複雑なパターン

目的	例	指標
開封率を上げる	件名をAIで3案生成し比較	Open ‌Rate
CVRを上げる	おすすめ商品の並び順を変更	Placed Order / Click
離脱を減らす	本文の長さを短縮	クリック率・スクロール率

テストは「一度やって終わり」ではなく、結果をもとに学びをテンプレート化し、次の配信へ組み込むことが重要です。Klaviyoでは、ABテストの結果レポートをもとに勝ちパターンをデフォルト設定に変更しつつ、AIで次の改善案を生成することで、継続的な改善サイクルを回しやすくなります。例えば、ある件名パターンで開封が上がった場合、その構造（数字＋ベネフィット＋期間など）をAIのプロンプトに組み込み、次回以降も同じ型でバリエーションを自動生成する、という運用が現実的です。

• 1回の配信ごとに「なにを検証したか」を簡単にメモ
• 結果が良かった要素は、Klaviyoのテンプレートに反映
• AIには「前回うまくいったパターン」を指定して案出しを依頼
• 月1回、主要KPI（開封率・クリック率・CVR）をまとめて振り返り

また、配信ボリュームがそれほど多くないShopifyストアでは、統計的に有意な差を厳密に追うよりも、「方向性が良さそうなものを継続採用する」運用が現実的です。その際、セグメントごとにテスト内容を変えないこともポイントです。例えば、新規顧客向けフローでは訴求内容（ブランドストーリーやFAQ）をテストし、休眠顧客向けフローでは割引条件やリマインド回数をテストするなど、フロー単位でテーマを分けるとKPIの変化が読み取りやすくなります。AIは、各セグメントの「反応の良かった言い回し」や「よくクリックされる商品カテゴリ」を学習させることで、次のテスト案を自動で提案するパートナーとして活用できます。

小規模運用でも始めやすいステップ別導入手順と運用体制の整え方

まずは、既存のShopifyデータを活かしながら、負担にならない最小構成から始めます。KlaviyoとShopifyを連携したら、最初に行うべきは「どの顧客に、どんなメールを、どの頻度で送るか」をざっくり決めることです。ここではAIにすべてを任せるのではなく、AIを原稿作成の補助ツールとして位置づけ、配信のルールやトーンは自社側でコントロールします。例えば、最初の1か月は以下のようなシンプルな構成で運用を開始すると、分析や改善がしやすくなります。

• ステップ1：カート放棄・閲覧放棄メールを1〜2本だけAIでドラフト作成
• ステップ2：新規顧客向けのウェルカムメールを1本に絞り、AIで文案案を複数パターン生成
• ステップ3：月1回のニュースレターをAIベースで作り、担当者がチェック＆修正

期間	目的	実施内容
1か月目	最小限で試す	自動メール2〜3本に限定
2〜3か月目	精度調整	件名・本文をAIでA/Bテスト
4か月目以降	拡張	セグメントを追加し配信パターンを増やす

運用体制は「一人で回せる設計」を前提にしつつ、必要な役割だけをシンプルに分けておくと混乱が少なくなります。規模が小さい場合でも、次のようにチェックの流れだけは明確にしておくと、誤配信やトーンのブレを防げます。

• 運用担当：配信シナリオの設定、AIへのプロンプト作成、Klaviyoの配信設定
• レビュー担当：件名・本文・リンク先の最終確認（兼任でも可）
• レポート担当：月1回、主要KPI（開封率・クリック率・売上寄与）の確認と共有

役割	頻度	ポイント
運用	週1回	新規メールとAI指示の見直し
レビュー	配信前	ブランドトーンと誤字確認
レポート	月1回	施策ごとの成果を簡単に記録

AI活用を広げるタイミングは、「手作業が増えてきたかどうか」で見極めます。例えば、セールのたびに似たようなメールをゼロから書いている、セグメント別に文面を分けたいが時間が足りない、といった状態になったら、AIにパーソナライズの文面バリエーションを出力させるフェーズに進みます。その際も、最初は以下のように対象を絞って運用を拡張すると、無理なく精度を高められます。

• リピーター向けのおすすめ商品文だけをAIで差し替える
• 直近購入カテゴリに応じて、文頭の一文だけをパーソナライズする
• 開封率が低いシナリオから順に、件名候補をAIで量産・テストする

AI活用レベル	主な使い方	Shopify運用者の作業
ライト	文案のたたき台生成	配信ルールと最終原稿を決定
ミドル	セグメント別の文章分岐	セグメント設計と成果チェック
アドバンス	件名・本文の自動テスト提案	勝ちパターンの選定と標準化

In Summary

本記事では、KlaviyoとAIを組み合わせることで、非エンジニアの方でも取り組みやすい「パーソナライズされたメルマガ配信」の考え方と具体的な活用イメージを整理してきました。

重要なのは、すべてを一度に完璧に自動化しようとするのではなく、
– 小さなテスト配信から始める
– ​成果指標（開封率・クリック率・売上への貢献など）を確認する
– 結果を踏まえて、件名・本文・配信セグメントを少しずつ見直す⁤

といったサイクルを重ねていくことです。AIはあくまで、そのサイクルを効率よく回すための「補助ツール」として捉えると、運用のイメージが掴みやすくなります。

Shopifyでの店舗運営は、商品企画や在庫管理、接客対応などやるべきことが多く、メルマガ施策に十分な時間を割けないケースも少なくありません。そのなかで、KlaviyoとAIをうまく活用できれば、「限られた工数で、お客様一人ひとりにより合ったコミュニケーションを届ける」体制づくりに近づいていきます。

まずは、既存のメルマガ1通をAIで書き直してみる、主要セグメントごとに件名だけでも出し分けてみるなど、負担にならない範囲から試してみてください。小さな改善の積み重ねが、長期的な顧客ロイヤルティやLTVの向上につながっていきます。