- メールマーケティング担当者
- デジタルマーケター
- CRM運用者
メールマーケティング用データの最適化に有効なChatGPTプロンプト例です。
{ “prompt”: “メールマーケティングの効果を高めるために、開封率やクリック率などの主要KPIを改善するための具体的なデータ分析方法と最適化戦略を教えてください。さらに、セグメンテーションとA/Bテストを活用した効果的なパーソナライズ配信のコツも解説してください。” }このプロンプトを実行すると、以下のような回答が期待できます。
- 開封率やクリック率、コンバージョン率など主要指標の定期的なモニタリングの重要性。
- 配信後のデータ分析に基づく改善サイクル（PDCA）を回す方法。
- A/Bテストによる件名やコンテンツの効果比較とその活用方法。
- 顧客の年齢、性別、地域、購買履歴などで細かくセグメント分けしてパーソナライズする手法。
- マーケティングオートメーションツールや機械学習の活用で最適な配信タイミングを判別し、自動化するメリット。
- 効果的なCTA設定やモバイル対応の重要性。
