AIは下書き生成に優れていますが、ベストプラクティスはその出力を最終版ではなく一次下書きとして扱うことです。
AIによる配信時間最適化(STO)は、各受信者の過去のエンゲージメントを分析し、最適な配信時間帯を見つけ出します。その効果は大きく、STOにより固定スケジュールでの送信と比較して、開封率が平均26%、クリック率が**41%**向上することが確認されています。例えばKlaviyoのスマートセンドタイム機能は、正確な予測を行うために受信者1人につき約30日以上のデータを必要とします
。STOは初日から有効にし、モデルが時間とともに改善されるようにしましょう。その効果は複利的に向上します
。
AIは、件名、CTA、配信時間、コピーの長さなど、多変量テストを自動的に実行し、その結果を解釈のためにフィードバックできます。勝者を宣言する前に、バリエーションごとに最低1,000通の送信が推奨されます。この継続的なテストサイクルにより、手動の推測作業なしに、最も効果的な組み合わせを見つけることができます。
毎週月曜日など、定期的なAIエージェントのチェックインを設定します。これにより、前週のパフォーマンスをレビューし、パターンを特定し、次のテストを提案し、セグメントをクリーンアップします。これにより、監視が受け身の作業から、プロアクティブな最適化エンジンへと変わります。目標は、自動化を常に最新の状態に保ち、現在の状況に合わせてパフォーマンスを発揮させることです。