AI × メールDM：AIを活用した過去客や見込客へのメールマーケティング「Bring-Bring-AI」

〜生成AIを使った生産性向上の助言とサポート〜

「Bring-Bring-AI」（ブリン・ブリン・AI）は、過去客や見込み客に対して、AIが生成したメールを、決めておいたルールに沿って自動で送信してくれる、顧客獲得ツールです。

いま、御社では以下のようなお悩みはありませんでしょうか？

• AIを使って生産性を上げたいが何からやればいいか分からない…
• コスパの抜群な見込み客の獲得方法があれば知りたい
• 営業マンの手間や無駄なコストは増やしたくない

もしこのような課題は「Bring-Bring-AI」解決できます。

「Bring-Bring-AI」のメリット

１、手間をかけずに休眠顧客の掘り起こし

過去に取引のあったお客様や、購入の検討まで進んだが取り逃してしまった見込み客に、適切なアプローチができていますか？
ある調査によると、過去客への販売は、新規客への販売に対して、コストや労力が1/6以下に抑えられるという結果が出ています。
しかし、どうしても営業やマーケティングは新規客の獲得に集中しがちです。そこで、手間を一切かけずに、自動でお客様を連れてきてくれるAIツールが待ち望まれていたのです。

２、スパム扱いを防ぎ高い開封率

メールマーケティングが必ず失敗する原因は、スパム扱いされるからです。同じ内容の文面を、大量にメールを送っても、お客様は反応してくれません。
それどころか、「しつこい」「面倒臭い」などのネガティブな印象を持たれてしまうのがオチです。さらに言えば「届いているかも怪しい」のです。
しかしAIの進化によって、お客様の購入履歴や属性、おすすめしたい商品とお客様の関連性などをAIが把握し、自動でそのお客様だけに合ったメールを書いて、届けてくれます。
そのためスパム扱いされる可能性も低く、お客様にぴったりの内容なので、高い開封率や、返信・コンバージョン率が期待できるのです。

３、完全自動だから大事な業務に集中できる

１件ずつコンタクトを取ることが成果が高いと分かっていても、営業・マーケティング担当者は既にルーティーン業務で忙しく、とても全ての過去客や見込み客に対応することはできません。AIをどう使えばいいのかと言えば、「お客様とのやり取り」が正解です。
過去客や見込み客の全てが、確度の高い方だとは限りません。メールの空打ちも含め、全て人間が行う事は不可能ですし、またやるべきでもありません。
人間にしかできない重要な業務は他にも山ほどあるでしょう。正しくAIを使えば生産性を一気に向上させることができます。

よく頂く質問

Bring-Bring-AIはどのような企業に適していますか？

Bring-Bring-AIは、メールマーケティングを活用して顧客獲得や販売促進を図りたい中小企業から大企業まで、幅広い業種の企業に適しています。特に過去に取引があったお客様や見込み客に再度アプローチしたいと考えている企業に最適です。

AIが生成するメールの内容はカスタマイズ可能ですか？

はい、AIが生成するメールの内容は完全にカスタマイズ可能です。初回ヒアリングでお客様のニーズや目的を詳しくお伺いし、それに基づいて最適なメールテンプレートをAIが作成します。また、キャンペーンごとにメッセージを調整することも可能です。

どのくらいの頻度でメールを送信することができますか？

送信頻度はお客様のニーズに応じて柔軟に設定することができます。日々、週次、月次など、目的に合わせた最適な送信スケジュールを設定いたします。

スパムフィルターに引っかからないためにはどうすれば良いですか？

Bring-Bring-AIは、お客様の購入履歴や興味関心に基づくパーソナライズされたコンテンツの作成により、スパム扱いを極力避けるように設計されています。加えて、適切な送信頻度の管理と、受信者による簡単な購読解除オプションの提供により、スパム扱いのリスクを最小限に抑えます。

月々の料金には何が含まれますか？

月々の料金には、AIによるメールコンテンツの生成と送信、送信スケジュールの管理、レポーティングと分析、カスタマーサポートが含まれます。顧客リストのサイズや運用内容によって変動する場合がありますが、基本的なサービス内容はこの料金に含まれています。

どのように効果測定を行いますか？

Bring-Bring-AIでは、開封率、クリック率、コンバージョン率などのメトリクスをリアルタイムで追跡し、これらのデータを基にメールキャンペーンの効果を評価します。これにより、キャンペーンのパフォーマンスを定期的に分析し、最適化することが可能です。

AIがメールを送信する基準は何ですか？

インプットする内容によりますが、たとえばお客様の購入履歴や属性、その他定性的な情報を分析し、それぞれの顧客に最も関連性の高い内容を提供するための基準を設定します。

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