問題点を小さな単位で発見し、大きな範囲へ適応

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SATORI運用支援事例

【小さな事例紹介】全体に変更を加える前に、まずは改善のスモールスタート

人材派遣会社B社

人材派遣の会社のB社では、数千人に及ぶ登録スタッフを抱えています。
その方たちへの仕事紹介連絡は、メールを用いて行っています。
1回のメール配信の開封率が数%上がるだけで、メッセージを読んでくれるスタッフが100人以上増えることになります。

今よりももっとメール開封率を上げることをテーマに
全体ので見てきた開封率を、世代別の開封率に切り替え
その数字をKPIとして計測を継続してきました。

【実施ポイント】
世代別の開封率の中でも開封率の低いのは、30代の世代であることが判明。
実態として、全世代平均よりも8.4%程低い状態でした。
(全世代の平均開封率は38%くらいです。30代は30%くらいでした)

忙しい世代であるため、
・件名の短縮(元々25文字程度だったものを15文字前後に)でより端的
・送信元の表示名を「会社名」だったものを「会社名+担当者名」に

【実施結果】
検証として、約1ヶ月の期間、2万通のメールを、改善した内容にて送信。
結果、30代の開封率が全世代平均よりも8.4%低い状態だったものが、3%低い状態ため改善。

この改善状況を受け、翌月に、全世代でも実施した所、全体的に5%程度開封率が良くなりました。(最終的に平均38%が、43%に上昇)

人材派遣会社B社

課題
スタッフの就業率をもっと上げたい。
そのために、今のメールの開封率を上げられないかを検討。
メールの分析軸を検証。

効果
分析軸に年代を置くことで
年代別に開封率が大きく違うことが判明。

開封率低かった年代のみの小さな範囲で
分析→仮説→改善のスモールスタート。
効果がでたので、その改善策を全体にも拡大。

その結果メール開封率が5%アップ
40,000通/月のメールで換算すると2,000通のメールが先月よりも多く開封。

全体に変更を加える前に、まずは改善のスモールスタート