このページで学べること

スマート送信時間のさまざまな段階と、結果を確認する場所について学びましょう。

スマート送信時間は、データを使用してメールを開封する可能性が最も高いタイミングを見つけることで、顧客のエンゲージメントに関するインサイトを提供します。最適な送信時間を選択するために、スマート送信時間は複数回のメール送信について、24時間の期間にわたってエンゲージメントがどのように変化するかを確認します。Klaviyoでは、送信時間がどのように、そしてなぜ選択されたのかを確認できます。

スマート送信時間について

Klaviyo は、最適な送信時間を選択するために 2 段階のプロセスを使用します。

1つ目は探索的送信です。24時間の間に、Klaviyoがメールを送信し、各受信者には現地のタイムゾーンでランダムに時間が割り当てられます。メールを午前11時に受信するように割り当てられた場合、現地時間の午前11時に受信します。Klaviyoが受信者のタイムゾーンを把握していない場合は、アカウントのタイムゾーンが使用されます。

キャンペーン受信者数によって、必要な探索的送信の数が変わります。探索的送信と集中送信を行うには、少なくとも12,000人の受信者が必要です。また、テストを開始するには、アカウントに少なくとも12,000件のアクティブなメールプロファイルが必要です。プロファイル数がそれより少ない場合、Klaviyoが最適な送信時間を正確に判断するにはサンプルサイズが小さすぎるため、まずはリストを増やすことが重要です。

キャンペーン受信者数

推定探索的送信数は必須です。

12,000–17,999

4–5

18,000–23,999

3–4

24,000~47,999

2~3

48,000–71,999

1–2

72,000 超

1

探索的送信(複数の場合あり)の後、Klaviyoは初期の最適な送信時間を決定します。その後、集中送信をスケジュールして、検証し、改善できます。受信者は3つのグループに分岐されます。1つは選択した時間にメールを受信し、1つはその2時間前に受信し、もう1つはその2時間後に受信します(受信者のタイムゾーンの現地時間)。

スマート送信時間データを理解する

  1. [キャンペーン] タブに移動します。
  2. ページヘッダーで、三点リーダーのオプションメニューを開きます。
  3. スマート送信時間のレポートをクリックしてください。
  4. 確認するテストをテスト名ドロップダウンから選択してください。
view sst report.jpg
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ここでは、スマート送信時間キャンペーンのデータを表示できます。スマート送信時間のアクティビティには、探索キャンペーンまたは集中キャンペーンを送信したタイミング、集中送信時間が変更されたかどうかなどが表示されます。さらに、1時間あたりの開封率、1時間あたりの開封率とコンバージョン率、予想される開封率の向上を示すグラフもあります。

なお、これらのグラフに表示されている開封率には、ページ上部のドロップダウン メニューで選択したスマート送信時間テストの一部として送信されたキャンペーンのみが含まれます。

1 時間あたりの開封率

Open rate per hour graph は、特定の時間にメールを受信した人のうち、スマート送信時間キャンペーンを開封した人の割合を示します。探索的送信では、たとえば 24 時間の間に異なる受信者へキャンペーンを送信します。このグラフは、各時間帯にメールを開封した人の割合を示します。たとえば、午後 1 時のデータは、現地のタイムゾーンで午後 1 時にメールを受信した人のうち、メールを開封した人の割合を示します。

集中送信の開封率が他の送信より大幅に高い場合は、このグラフに反映されるとおり、時間間の相対的な変化のみを分析します。つまり、単一のキャンペーンが非常に良い結果を出しても、その 1 つのキャンペーンが平均を上回っただけで、その集中送信の時間が急増することはありません。

The charts on a Smart Send Time results page
The charts on a Smart Send Time results page

このグラフは、テスト名で選択したスマート送信時間テストを使用して送信されたキャンペーンにのみ適用されます。件名の違いやその他の要因によって結果が偏る可能性があるため、過去のキャンペーン、スマート送信時間なしで送信されたキャンペーン、または別のスマート送信時間テストの一環として送信されたキャンペーンは含まれません。そのため、開封率は通常の開封率と異なって見える場合があります。

1時間あたりの開封率とコンバージョン率

時間別の開封率と注文率グラフは、探索的送信による開封率とコンバージョン率(例:注文の確定の注文率)を示します。時間別の開封率グラフと同様に、すべての時刻はメールが送信された時点に基づきます。メールを午前 8 時に受信したものの、午前 9 時まで注文しなかった場合でも、注文の確定イベントは午前 8 時のメールに関連付けられます。

一般に、開封率が高いほどコンバージョンが高くなる相関があります。このグラフを使用して、自身のオーディエンスでこの動作を確認してください。

Smart Send Time results by hour
Smart Send Time results by hour

開封率とコンバージョン率は、選択したスマート送信時間テストの探索的送信からのみ取得され、異なる送信時間を正確に比較できるよう、過去に送信したキャンペーンに基づいていません。

期待される開封率の向上

予想開封率向上グラフでは、以前の送信時間での推定開封率と、最初の最適な時間での推定開封率を比較します。この比較を計算するために、Klaviyoには、スマート送信時間を使用せずに送信されたメールキャンペーンが10件必要です。各キャンペーンの受信者数は少なくとも5,000人である必要があります。このグラフには、最初の最適な送信時間も必要です。

件名などの多くの要因が開封率に影響するため、Klaviyo は過去の送信時間と探索的送信を組み合わせて加重平均を算出し、この計算を正規化します。これは、初期の最適な時間の開封率と比較してリフトを算出します。

The expected average lift in open rate when applying your Smart Send Time learnings
The expected average lift in open rate when applying your Smart Send Time learnings

結果が表示されるまでの目安

スマート送信時間を開始した当初はグラフを利用できません。これは、探索的送信と集中送信によって収集された情報に基づいているためです。探索的キャンペーンを一度も送信したことがない場合、すべてのグラフは空になります。Klaviyoは、キャンペーンの最終予定送信時間にアカウントのメールにおける最長のアトリビューション期間を加えた時点まで待ってから、結果を分析します。誤解を招く結果の表示を避けるため、探索的キャンペーンのデータが十分でない場合、グラフが空のままになることがあります。これには探索的キャンペーンが1回以上必要になる場合があります。

キャンペーンで十分なデータが蓄積され、アトリビューションされた受信者がいると、24 時間の期間にわたって購読者がメールにどのようにエンゲージしているかを確認できるようになります。データには、(受信者のローカルタイムゾーンでの)1時間あたりの開封率に加え、1時間あたりの開封率とコンバージョン率(例:注文率)が含まれます。予想開封率向上グラフでは、最初の最適な時間に送信した場合が、これまでの送信時間と比べてどのようになるかを推定します。集中送信時間に到達し、比較に必要なキャンペーン履歴が十分に利用可能になるまで、表示されません。

通常、集中送信時間を見つけるために十分な情報を収集するには、複数回の探索的送信キャンペーンが必要です。Klaviyoが十分なデータを収集して集中送信時間を決定すると、そのテスト内で別の探索的送信を行うことはできません。この時点で、以前の探索キャンペーンの概要と、集中送信に選択した時間が表示されます。十分なキャンペーン履歴がある場合は、予想される開封率の向上グラフも表示されます。

集中送信の後、データから別の時間帯のほうがエンゲージメントが高いことが示される場合、スマート送信時間が変更されることがあります。購読者リストが増えたり、時間の経過とともに好みが変化したりする可能性があるため、その後の集中送信の後にも同様のことが起こる場合があります。最適な時間を使用して送信されたキャンペーンでは、スマート送信時間は更新されません。この時間帯が引き続きオーディエンスにとって最適であることを確認するために、定期的(例:6か月に1回、または年に1回)に、焦点を絞ったキャンペーンを送信することをおすすめします。

最適なスマート送信時間が変更された理由を確認する

Klaviyoが選択したテスト内のキャンペーンを分析するたびに、アクティビティタイムラインに結論の簡単な説明が表示されます。スマート送信時間のアクティビティで分析済みデータを選択すると、送信時間の更新に使用できなかったキャンペーンを含む分析結果を確認できます。スマート送信時間が更新されましたを選択すると、推奨時間が変更された日時を確認できます。もっと見るをクリックして、以前のイベントを表示します。

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