前回のレポートでは、メール開封率へのアプローチとしてユーザーアクティブ率という指標が非常に有効である点を述べました。
今回はメール開封率とユーザーアクティブ率の関係に焦点をあてて考察しました。
今回のユーザーアクティブ率を表す指標に、最後にユーザーアクションのあった時刻からの経過時間というというものを使いました。
ユーザーが何らかのアクションを行った際に、ユーザー属性DBにそのアクションログが更新されるしくみになっています。
【ＣＭメールtext】ではメール送信を行った際に、送信対象者のその時点でのアクションログを送信リスト毎にすべて保存しております。
そしてメール送信日時を基準にして「アクションログの平均経過時間」をリスト毎に割り出しました。
「アクションログの平均経過時間」が小さいほど、メール送信時刻からアクティブログの経過が少ないアクティブ率の高いリストということになります。
上の2つのリストを比べると、リストAの方がリストBよりアクティブ率が高いということになります。
では、リストAとリストBの「アクションログの平均経過時間」は１０倍ほど違いますが、実際の開封率では１０倍の開きがでるのでしょうか？この疑問を解決するために、過去の配信事例をもとに、「アクションログの平均経過時間」と、送信結果後に判明する「開封率」のデータを付き合せることで何らかの関係性を調べてみました。
以下のグラフはY軸に「開封率」をX軸に「アクションログの平均経過時間」をとって、「アクションログの平均経過時間」の小さい順に並べたものです。
「アクションログの平均経過時間」と共に「開封率」が一定の傾向に従って減衰していくのが認められます。
このグラフにフィットする関数を探したところ、対数関数（赤線）で表される事がわかりました。具体的に方程式で表すと、
f(x)= -0.091 Ln(x) + 1.108 ※ xはアクションログの平均経過時間
となります。自然界の法則を表すときによく使われる対数が、アクティブ率と開封率の関係でも当てはまるというのは新鮮な驚きです。
（リストAのアクションログの平均経過時間＝205時間ならば開封率予想＝62％）
（リストBのアクションログの平均経過時間＝205１時間ならば開封率予想＝41％）
当社においては、これらの予測を媒体提案の際に活用するようにしています。
広告を出稿するクライアントや代理店においてはメール広告の「予想開封率」は広告効果を予測する上で非常に重要な指標であることは確かです。
また広告サービスの品質を保証する意味において、メール開封率の管理は広告媒体側の責任であるとも考えています。