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  • エコシステムパートナー事例:Klaviyo・Yotpo・Gorgias

    オンラインストアの運営が高度になるにつれ、「どのアプリを入れるか」だけでなく、「アプリ同士をどう組み合わせるか」が成果を左右するようになってきました。メールやLINE配信、レビュー施策、カスタマーサポートなど、日々の業務を支えるツールは増え続けていますが、それぞれがバラバラに動いていては、オペレーションが複雑になり、現場の負担も大きくなってしまいます。

    そこで注目されているのが「エコシステムパートナー」という考え方です。shopifyを中心に、相性の良いアプリやサービスを組み合わせ、一つの仕組みとして連携させることで、業務効率の向上と顧客体験の改善を同時に目指す取り組みです。

    本記事では、その具体例として、マーケティングオートメーションの「Klaviyo」、レビュー・UGC・ロイヤリティの「Yotpo」、カスタマーサポートの「Gorgias」という3つのサービスに焦点を当てます。いずれもShopifyとの連携実績が多く、日本国内でも導入が進んでいるツールです。

    それぞれのツールが単体でどのような役割を果たすのかに加え、組み合わせて活用することで、どのように顧客体験の一貫性を高め、運営負荷を抑えられるのか。非エンジニアのShopify担当者の方にもイメージしやすいよう、具体的な活用イメージを交えながら解説していきます。

    目次

    エコシステムパートナー連携の全体像とShopify運営にもたらす価値

    エコシステムパートナー連携の全体像とShopify運営にもたらす価値

    Shopifyは単体のツールというより、複数の専門サービスがつながる「運営基盤」として考えると整理しやすくなります。マーケティングならKlaviyo、レビューとロイヤルティならYotpo、カスタマーサポートならGorgiasといった形で役割を分担し、それぞれをShopifyと連携させることで、運営チームは一つの管理画面からお客様の行動データやコミュニケーション履歴を横断的に把握できます。結果として、「どの施策がどの売上につながっているのか」が可視化され、場当たり的な施策ではなく、データに基づいた改善サイクルを回しやすくなります。

    • 顧客理解の一元化:購買履歴、メール反応、レビュー評価、問い合わせ内容が紐づき、1人ひとりの状況を把握しやすくなる。
    • 運用オペレーションの整理:ツールごとの「島作業」を減らし、担当者間で共通の画面・共通の指標で会話できる。
    • 施策実行のスピード向上:セグメント配信、レビュー依頼、定型サポート対応などを自動化し、少人数運営でも回しやすくする。
    領域 主なパートナー Shopify運営にもたらす価値
    メール・SMS配信 Klaviyo Shopifyの顧客データを活かしたセグメント配信と自動フォロー
    レビュー・ロイヤルティ Yotpo レビュー収集とポイント施策を通じた信頼構築と再購入促進
    カスタマーサポート Gorgias チャネル横断の問い合わせ管理と定型対応の自動化

    Klaviyoによるメールマーケティング最適化と顧客LTV向上の具体策

    Klaviyoによるメールマーケティング最適化と顧客LTV向上の具体策

    ShopifyでLTVを伸ばすうえで重要なのは「どの顧客に」「いつ」「どんな内容を」届けるかを仕組み化することです。Klaviyoでは、購買履歴や閲覧履歴、メールの開封・クリック状況をもとにセグメントを作成し、配信内容を出し分けることで成果が安定しやすくなります。たとえば以下のようなシンプルなセグメントから始めるだけでも、メルマガ一斉配信よりも反応率が高まり、結果としてLTV向上につながります。

    • 初回購入者向け:商品活用ガイドや関連商品の紹介で定着をサポート
    • リピート見込み顧客:前回購入から一定期間経過した顧客に再購入提案
    • 高LTV顧客:特別オファーよりもブランドストーリーや限定情報を中心に配信
    • 休眠予備軍:最後の開封・購入から日数が空いている顧客にリマインド
    シナリオ トリガー 主な目的
    ウェルカムフロー 初回登録 ブランド理解と初回購入促進
    アフターフォローメール 商品発送後 満足度向上と次回購入への布石
    カゴ落ちメール チェックアウト離脱 取りこぼしの削減
    休眠掘り起こし 一定期間未購入 再訪・再購入のきっかけ作り

    さらに、Klaviyoの分析機能を使い、開封率やクリック率だけでなく「フロー別の売上貢献」「セグメント別のLTV」を定期的に確認することで、運用の優先順位が明確になります。例えば、カゴ落ちメールの売上貢献が高い場合は配信タイミングや件名テストを優先的に見直す、といった形です。非技術者でも、あらかじめ用意されたテンプレートやドラッグ&ドロップ編集を活用しながら、

    • 件名・本文のA/Bテストで反応率を改善
    • おすすめ商品の差し替えでアップセルを強化
    • 配信頻度の調整で解除率を抑制

    といった小さな改善を積み重ねることで、Shopifyストア全体のメール経由売上と顧客LTVを着実に底上げできます。

    Yotpoを活用したレビュー収集とUGC活用による信頼性向上の実務ポイント

    yotpoでレビューを集める際は、まず「どのタイミングで」「誰に」「どの形式で」依頼するかを明確に設計します。Shopifyと連携した購入後フローで、配達完了から数日後に自動でレビュー依頼メールを送る設定にしておくと、無理なくレビュー数を増やせます。本文では、専門用語を避けつつ、ユーザーが数分で投稿できるようにフォーム項目を絞り、選択式評価と短いコメント欄を中心に構成すると投稿率が安定します。また、クーポン付与などのインセンティブは「率」ではなく「利用しやすさ」を意識し、次回購入時に自動適用される仕組みにすると、リピートにもつながります。

    • 星評価+一言コメントで投稿ハードルを下げる
    • 写真・動画は任意にして段階的にUGCを増やす
    • リマインドメールを1回だけに抑え、しつこさを回避
    • テンプレート文例を本文に入れ「何を書けばよいか」を明示
    活用場面 Yotpoの設定・表示例 狙い
    商品ページ 星評価の要約+写真付きレビューを上部に配置 初見ユーザーの不安を軽減
    カートページ 関連商品のベストレビュー1〜2件を抜粋表示 アップセル時の説得力を補強
    LP・特集ページ シーン別UGC(使用写真+短文)をブロック表示 「自分ごと化」しやすくする
    メルマガ Klaviyoのセグメントメールにレビュー抜粋を差し込み 再訪時の信頼材料を追加

    収集したレビューやUGCは、単に数を増やすだけでなく構造化して見せることが重要です。Yotpoのウィジェット設定で、評価順だけでなく「年齢層・使用用途・購入回数」などのタグを活用すると、同じ立場のユーザーの声を探しやすくなります。さらに、よくある質問に近いレビューはGorgiasのマクロやヘルプセンター記事と紐付け、カスタマーサポートが回答時に引用できるようにしておくと、サポート品質と一貫性が高まります。否定的なレビューも、店舗からの丁寧な返信を付けたうえで公開し、改善アクションを簡潔に記載することで、単なる評価点以上の信頼感を生み出せます。

    Gorgiasで実現する顧客対応の一元管理とサポート品質向上の手順

    Gorgiasで実現する顧客対応の一元管理とサポート品質向上の手順

    Shopify運営の現場でまず取り組みたいのは、問い合わせ経路の分散を整理することです。Gorgiasでは、メール・チャット・Instagram・Facebook・電話メモなど、複数チャネルのやり取りを1つの画面に集約できます。運用開始時には、既存のサポート用メールアドレスやSNSアカウントをGorgiasに接続し、担当者ごとではなく「ショップ全体の受信箱」を軸に管理する設計に切り替えます。これにより、スタッフの属人化を抑えつつ、誰が見ても状況を把握できる状態をつくることができます。

    • テンプレート(マクロ)の整備: よくある質問に対して、ブランドのトーンを揃えた定型文を登録
    • タグ付けルールの設定: ⁣「配送」「返品」「不良」「キャンセル希望」など共通の分類をあらかじめ定義
    • 自動ルーティング: クレーム系は経験豊富なメンバーへ、出荷前変更はロジ担当へ自動で振り分け
    • 営業時間と返信ポリシー: 営業時間外の自動返信文と、「初回返信まで◯時間以内」の目安をチームで共有

    サポート品質を安定させるには、対応履歴を「感覚」ではなく「データ」として振り返る仕組みが重要です。Gorgias上で、初回応答時間解決までの時間問い合わせカテゴリ別の件数推移を定期的に確認し、KlaviyoやYotpoと連携して「購入回数」や「レビュー内容」と照らし合わせていくことで、改善ポイントが見えやすくなります。たとえば、配送遅延に関する問い合わせが増えている場合は、Klaviyoの配送遅延メールの文面見直しや、Yotpoレビュー返信テンプレートの更新につなげられます。運用としては、週1回・月1回などのペースで下記のようなレポートを共有会で確認すると、チーム全員の意識を揃えやすくなります。

    指標 目安 改善アクション例
    初回応答時間 1時間以内 チャットの自動返信とマクロを見直す
    解決までの時間 24時間以内 複雑な案件を専門担当に自動振り分け
    問い合わせ件数 特定テーマの急増を検知 FAQや商品ページ・配送案内を更新

    KlaviyoとYotpoを組み合わせた顧客セグメント別コミュニケーション設計

    まず前提として、メール・SMS・ポップアップの一斉配信から一歩進めるには、「誰に・どのタイミングで・どんな文脈で」届けるかを明確に切り分ける必要があります。そこで、Klaviyoでは購買履歴・閲覧行動・メール反応を軸にセグメントを作り、yotpoでレビューやロイヤリティステータスを重ねて解像度を上げていきます。例えば、「直近90日以内に購入+高評価レビュー投稿済み」「カゴ落ち+ロイヤリティポイントが閾値手前」といった条件で、コミュニケーションの役割を明確に分ける設計です。

    • 初回購入前の見込み顧客:YotpoのレビューウィジェットやUGC(写真付きレビュー)をメール・ポップアップに組み込み、不安解消を目的とした内容に統一
    • リピート候補:Klaviyoの「前回購入日」+Yotpoの「レビュー有無・スコア」でセグメントし、利用シーンの提案や買い替えタイミングのリマインドを中心に配信
    • ロイヤル顧客:Yotpoロイヤリティランクで絞り込み、ポイント有効期限や限定コンテンツの案内を、キャンペーンではなく「関係維持」を目的にして設計
    セグメント例 主な条件 コミュニケーションの役割
    検討中ユーザー 閲覧あり・購入なし+レビュー閲覧 不安の軽減(他者評価・Q&Aの提示)
    成長顧客 2〜3回購入+星4以上レビュー 単価・頻度の向上(関連商品提案)
    ロイヤル顧客 高ポイント保有+紹介実績あり 関係の深化(先行案内・限定オファー)

    Gorgiasと他ツール連携による問い合わせ削減と自己解決率向上の取り組み方

    問い合わせ削減と自己解決率向上を進めるうえで重要なのは、「お客様がどのタイミングで、どんな情報を求めているか」をGorgiasをハブとして整理することです。まず、よくある質問をGorgiasのマクロやヘルプセンター記事としてテンプレート化し、その内容をKlaviyoの配信メールやYotpoのレビュー・Q&Aエリアと整合させます。これにより、チャネルごとに異なる説明が出てしまうリスクを抑えつつ、どこからアクセスしても同じ回答にたどり着ける状態を作れます。

    • 注文・配送関連:追跡リンク、配送目安、住所変更可否などを自動返信に集約
    • 商品・サイズ関連:サイズガイドや素材情報を、FAQとレビューのQ&Aに反映
    • 返品・交換関連:条件や手順をヘルプセンターとサンクスメールで事前共有
    連携ツール 主な役割 問い合わせ削減のポイント
    Gorgias 問い合わせ管理・自動返信 テンプレート化とチャネル統合
    Klaviyo メール・SMS配信 発送通知やリマインドで不安要素を事前解消
    Yotpo レビュー・Q&A 実際の質問をFAQ化し、商品ページで自己解決を促進

    実務としては、Gorgias側で問い合わせタグを設計し、KlaviyoとYotpoに「どのタグの問い合わせが減れば成果か」を明確にしておくと運用しやすくなります。たとえば、「配送状況」「サイズ相談」「返品方法」といったタグごとに件数推移をGorgiasで確認し、増えているテーマはKlaviyoのステップメールに説明を追加する、YotpoのQ&Aに代表質問を掲載する、といった形で連携します。こうしたサイクルを回すことで、

    • お客様の疑問を事前に解消するコミュニケーション(Klaviyo)
    • 商品ページでの自己解決コンテンツ(Yotpo)
    • それでも来た問い合わせの効率的な処理(Gorgias)

    という三層構造ができ、最終的に問い合わせ件数の削減と自己解決率の向上を同時に狙うことが可能になります。

    中小規模ストアがエコシステムパートナーを導入する際のステップと優先順位設計

    中小規模ストアがエコシステムパートナーを導入する際のステップと優先順位設計

    まず押さえたいのは、「全部を一気に入れない」ことです。中小規模ストアの場合、限られたリソースの中で、売上インパクトと運用負荷のバランスを見極める必要があります。実務上は、メール・SMS配信(Klaviyo)を最優先に設計し、その次にレビュー・UGC(Yotpo)、最後にカスタマーサポート(Gorgias)の高度化という流れが無理のない順番です。まず「今どのデータがあり、どの接点が弱いのか」を洗い出し、Shopifyのレポートやシンプルなスプレッドシートで、現状のメルマガ売上割合・レビュー数・問い合わせ件数を見える化しておくと、判断がしやすくなります。

    • 第1段階:放置カート・購入後フォローなど、klaviyoでの自動配信フローを最小構成で設置
    • 第2段階:Yotpoでレビュー取得を標準化し、商品ページの信頼性を底上げ
    • 第3段階:Gorgiasで問い合わせチャネルを集約し、よくある質問をテンプレ化
    • 並行して:「どこまで自動化し、どこを人が対応するか」の線引きを都度見直し
    ステップ 優先理由 着手の目安
    Klaviyo リピーター売上の土台をつくる 月商30〜50万円から
    Yotpo 商品ページの説得力を強化 レビューが自然発生していない場合
    Gorgias 問い合わせ対応のムダ削減 問い合わせが日次で発生し始めたら

    優先順位を決めたら、それぞれのツールについて「最初にやること」「やらないこと」を明確にします。例えばKlaviyoであれば、初期は3〜5本の主要フローに絞る(放置カート・購入後サンクス・レビュー依頼・休眠顧客フォローなど)と運用負荷を抑えられます。yotpoは、レビュー投稿導線と表示位置の設計を優先し、細かいポイント付与やセグメント施策は後回しでも問題ありません。Gorgiasは、まずShopify・メール・チャットの連携を固め、次のステップでマクロ(テンプレ返信)や自動タグ付けを追加するイメージです。すべてのツールに共通するのは、「機能を使い切る」よりも「重要な数本の動線を安定稼働させる」ことをゴールに置くことです。

    The⁢ Conclusion

    本記事では、Shopifyストアの運営を支えるエコシステムパートナーとして、Klaviyo・Yotpo・Gorgias の3つのツールをご紹介しました。

    これらのツールは、それぞれ
    – ​メールやSMSを活用した顧客コミュニケーション(Klaviyo)
    – レビューやロイヤリティプログラムによる信頼構築(Yotpo)
    – カスタマーサポート体制の整備と効率化(Gorgias)

    といった役割を持ち、ストアの成長段階や課題に応じて活用範囲を広げていくことができます。

    重要なのは、「どのツールを使うか」だけでなく、「自社の顧客体験をどのように設計したいか」という視点です。自社のビジネスモデル、リソース、顧客層に合わせて、必要な機能から段階的に導入していくことで、無理なく運用を続けやすくなります。

    エコシステムパートナーを上手に組み合わせることで、Shopifyの標準機能だけではカバーしきれない部分を補い、より一貫性のある顧客体験を提供することが可能です。
    まずは、自社ストアの現状と課題を整理し、「どの接点から改善していくべきか」を明確にするところから始めてみてください。

  • 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

    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

    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

    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

    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

    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

    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 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。

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Ava
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