〔2016/9/6〕アクティブコア、機械学習／人工知能（AI）活用により、個々のユーザーに合わせた「メール配信時間の最適化」を実現

　データ分析・アクションで経営を支援するアクティブコア（本社：東京都港区、山田賢治社長）は、マーケティングクラウドソリューション「activecore marketing cloud」のメール配信機能に、新たに機械学習を活用した「メール配信時間の最適化」を実現する機能を追加した。
本機能はメール開封時刻や商品購入時刻といった、これまで蓄積されてきたデータを基に、顧客毎に最も好ましいとされる時刻にメールを自動送信することができるため、今まで以上に精度を高めたメール配信が実現可能となった。
　activecore marketing cloudでは、顧客行動データの収集・分析から、パーソナライズされた１人ひとりへのアプローチまでを同一プラットフォーム上で実現している。これまでもマーケティングシナリオのビジュアル化された設計画面や、精緻なターゲットの抽出から連動してメール配信に至る過程を同一システム上で実現してきた。
　今回の新機能では、分析結果や経験値を基に、これまでマーケティング担当者自身が設定していたメール配信時間において、機械学習／AIジ術を利用することで、個の傾向にあわせたメール配信時刻の設定を「最適化ボタン」を押すだけで実現できる。
　「メールをいつ開封するのか、メール内のリンクをいつクリックするのか、あるいはいつ購入することが多いのか」といったデータは、すべてactivecore marketing cloudのプライベートDMPに蓄積されている。そこで機械学習／AI技術により、「どの時刻やタイミングで、クリックや開封、購入といった「アクション」をとる傾向があるか」が分析され、抽出された顧客１人ひとりにあわせて1時間単位で最適化し、メールが配信されていく。
　開封されやすい時間にメールを配信することで、メールが埋もれる確率を減らし、より高い開封率、さらにはCV（コンバージョン）率を目指すことが可能。
　また本機能では、メールの配信結果をフィードバックしデータを積み重ねることで、さらなる学習を行い、精度が上がっていく。結果として、メール配信経験を重ねれば重ねるほど、より最適化された精緻なメール配信に近づくことができる。
　過去にメール開封のなかった顧客に対しては、開封時刻のデータが存在しないが、Webサイトの訪問時間データから、よく「アクション」を起こす時間帯としての傾向を学習し、その時刻にあわせてメール配信を行う。Web訪問履歴やメール開封データのない顧客については、配信時間をデフォルトで設定したり、ランダムで設定したりすることが可能。
　またメールの自動配信後には、マーケティング担当者が配信レポートを確認することができるので、実際にどの時間帯に何名の配信があったかの詳細を知ることができる。
　これまで自動で行うことが難しかった、個の傾向にあわせた最適な時間指定が、機械学習／AIにより簡潔かつ高精度で実現できるため、担当者の手を煩わせることなく、メール配信が効率的かつきめ細やかなものになり、実質的な成果へとつながる。