アパレルECのLINE配信をAIで絞り込み、コスト67%削減を確認した検証

LINE公式アカウントからの一斉配信は、MAISON SPECIALにとって月に何度も回す定番の施策でした。そのコスト効率をどう改善するかが、今回の取り組みの出発点になっています。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの芯は「配信費が高い」ことそのものではありません。配信数がそのままコストになる以上、費用を抑える手段は最初から一つ、送る数を減らすことだけです。ところが、セグメントで区切った先にいる誰が実際に反応してくれるのかまでは分からないため、闇雲に数を削れば反応も一緒に落ちてしまいます。つまり本当の課題は費用の大きさではなく、削ってよい配信先と削ってはいけない配信先を見分ける手立てがなかったこと。ここに行き着くのではないでしょうか。

変えたのは配信先の選び方だけ、という絞り込み方が、この検証の骨格になっています。訴求内容は普段から使っている女性向けの告知をそのまま用い、配信対象のセグメントも同一に揃えたうえで、通常の一斉配信とAIクリック配信を並べました。条件を一つに絞れば、差が出たときにその原因を配信先の選定に帰することができます。新しいクリエイティブや新しいセグメントを同時に持ち込まなかったことが、結果をそのまま判断材料として使える形にしたと考えられます。

反応しそうな相手の見極めを、人が組んだ条件ではなくAIの抽出に委ねた設計も効いています。属性で区切るセグメントは、その内側にいる一人ひとりの温度差までは表現できません。ここを人手のルールで詰めようとすると、過去に開封したかどうかといった分かりやすい条件へ落ち着き、その条件の手入れが日々の運用に貼り付いていきます。予測をAI側に寄せた設計は、絞り込みの精度を上げる作業を配信オペレーションから切り離す効果を持ちます。

すでに動いているLINE公式アカウントの運用に、外部プラットフォームの機能として重ねた点も見逃せません。新しい接点を立ち上げたのではなく、毎月何度も回している配信フローのうち、送り先を決める一工程だけを差し替えた形です。日常業務の延長線上に置いたぶん、検証のために特別な体制を組む必要が薄く、そのまま本番運用の判断へ接続しやすくなります。

通常配信の配信数を100とすると、AIクリック配信は33。配信数がそのままコストに直結するため、費用は67%の削減となりました。一方でクリック数は、通常配信の100に対して65が残っています。配信量を3分の1まで絞りながら反応は3分の2近くを維持した計算になり、CTR（配信数に対してクリックが発生した割合）は2.11倍に改善しました。数を削った先で反応まで比例して落ちる、という事態が起きなかったこと。それがこの検証の要点です。