LINE配信で反応にばらつきが出てきたとき、ユーザーを自動でグループ分けできれば楽になる、と考える方は多いのではないでしょうか。先に結論をお伝えすると、LINE公式アカウントの標準機能に自動クラスタリングはなく、これは外部ツールを組み合わせて実現する領域です。標準の絞り込み配信は、どの条件で分けるかを運用者が毎回決める仕組みになっています。
この記事では、自動クラスタリングとは何か、手動でのセグメント設計と何が違うのかを整理したうえで、導入で得られる効果と、始める前に整えておきたい準備までを解説します。ツール検討の前に、自社に必要かどうかを判断できる状態を目指します。
LINE公式アカウントに自動クラスタリング機能はある？
LINE公式アカウントの標準機能には、行動データからユーザーを自動で分類する機能は用意されていません。標準で使えるのは、性別や年代、友だち追加日などの条件を運用者が指定して対象を絞る配信です。自動での分類を行うには、外部のツール連携が前提になります。
標準の絞り込み配信でも、条件さえ明確なら十分に機能します。地域限定のセール告知、特定期間に友だち追加した人へのフォローなどは、この方法で対応できます。
難しくなるのは、条件がはっきりしない場合です。今どのくらい興味を持っているのか、そろそろ離れそうなのは誰かといった温度感は、属性データからは読み取れません。ここを人の勘で切り分けようとすると、設計と見直しの工数が際限なく増えていきます。
自動クラスタリングとは何か
自動クラスタリングとは、ユーザーの行動データをもとに、反応の傾向が近い人どうしを自動的にグループ化し、配信設計に活かす考え方です。属性ではなく、実際の行動でまとめる点が特徴になります。
たとえば、サイトを最近見ている人、しばらく見ていない人、メッセージを開かなくなった人は、それぞれ届けるべき内容が違います。この違いを人が毎回判断するのではなく、データから自動的に振り分けるのが自動クラスタリングです。
手動セグメントとの違い
| 比較項目 | 手動セグメント配信 | 自動クラスタリング |
|---|---|---|
| 分け方の基準 | 運用者が属性や条件を指定する | 行動データと反応傾向から自動で分類する |
| 更新のタイミング | 条件を見直すたびに手作業が発生する | 行動の変化に応じて分類が更新される |
| 得意な配信 | 年齢、地域、購入有無など明確な条件 | 興味の強さや温度感の違いに合わせた出し分け |
| 弱点 | 担当者の経験に成果が左右されやすい | 行動データを取得する初期設計が必要になる |
つまり自動クラスタリングは、誰をどう分けるべきかをゼロから考える負担を減らし、配信のたびに手を動かさなくても分類が最新の状態に保たれる点に価値があります。
なぜ自動での分類が必要とされるのか
LINEは、届いたメッセージが見られやすいチャネルです。LINE公式アカウントから配信したメッセージの開封率は約55%とされています。
出典：LINEヤフー株式会社（2022年6月調べ）
一方で、平均ブロック率は約36%というデータもあります。届きやすいからこそ、内容がずれたときの離脱も早いということです。
出典：LINEヤフー for Business公式note
そしてブロックの理由として最も多く挙げられているのが、配信頻度の多さです。ただしこれは、配信を減らせば解決するという単純な話ではありません。その人にとって関係のない配信が続くことが問題であり、必要な人に必要な内容だけを届けられていれば、頻度そのものは受け入れられます。
出典：モビルス株式会社「消費者のLINE公式アカウント利用実態調査」
自動クラスタリングで得られる4つの効果
1. 配信内容のズレが減る
反応傾向の近い人ごとに内容を出し分けられるため、クーポンが効く層、比較検討中の層、再購入を促したい層に、それぞれ適した訴求を届けやすくなります。同じ通数でも、成果につながる配信の割合が上がります。
2. ブロックの抑制につながる
興味が薄れている相手に販促を送り続けることが、ブロックの主な引き金です。温度感で分類できていれば、離れかけている人には呼び戻しの内容を、関心が高い人には次の提案をと、送り分けができます。
3. 配信の準備工数が減る
手動でセグメントを作り、配信のたびに対象を見直す運用は、友だち数が増えるほど負担が重くなります。分類が自動で更新されれば、担当者は配信内容の検討に時間を使えます。
4. 配信コストを抑えられる
LINE公式アカウントの通数は、配信回数×配信対象の友だち数で計算されます。反応しなくなった層を配信対象から外すだけでも、消費する通数は確実に減ります。有料プランで追加メッセージまで使っている企業ほど、この効果は大きくなります。
導入前に整えておきたいこと
自動クラスタリングは、データがあってはじめて機能します。ツールを入れる前に、何を取得できているかを確認しておくとスムーズです。
- 友だち追加後のWeb行動を取得できる設計になっているか
- 会員IDとLINEアカウントを連携する方針が固まっているか
- 配信の目的が新規獲得、再購入促進、休眠復活などで整理されているか
- 成果指標を開封率だけでなくクリック率やCVRまで追えているか
逆に、友だち数がまだ少なく配信パターンも限られている段階では、手動の絞り込みで十分なケースもあります。分類の自動化が効いてくるのは、手作業では追いきれない規模になってからです。
よくある質問
自動クラスタリングとセグメント配信は同じですか
異なります。セグメント配信は運用者が条件を決めて対象を絞る方法で、自動クラスタリングは行動データから傾向の近い人を自動で見つけ出す方法です。
導入すればブロック率は必ず下がりますか
必ず下がるとはいえません。関係の薄い配信を減らせるため改善は狙いやすくなりますが、配信内容そのものの見直しもあわせて必要です。
友だち数が少なくても導入すべきですか
まずは手動での絞り込みで十分な場合が多いです。一斉配信の反応差が大きくなってきた、セグメントの管理が追いつかなくなってきたと感じた時点が検討のタイミングになります。
LINE公式アカウント単体では実現できませんか
行動データによる自動分類はできません。標準機能でできるのは、属性や友だち追加日などを条件にした絞り込み配信までです。
Liglaの自動クラスタリングで配信を最適化する
Liglaは、株式会社TimeTechnologiesが提供するLINE特化型のマーケティングオートメーションツールです。LINEヤフー認定テクノロジーパートナー「Premier」として、LINE運用の自動化と最適化を支援しています。
搭載している自動クラスタリングは、ユーザーのサイト訪問状況とメッセージの反応をもとに、Liglaが自動でモチベーションを判定してセグメントを分類する機能です。温度感が高い層には次の提案を、下がってきた層にはきっかけづくりを、反応がなくなった層には配信を止めるという出し分けを、手作業なしで回せます。
ノーコードで扱えるため専任のエンジニアは不要で、導入期間の目安は約8週間です。会員IDを連携した顧客のLTVは、非連携者と比較して平均1.8倍に向上しています。導入事例では、森永製菓が導入約1年でLINE経由売上2倍を達成し、カタログハウスではLINE経由売上が約15%増加、CVRが1%未満から5%へ改善しました。
出典：Ligla調査、Ligla導入事例
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