遺伝的アルゴリズム：エンゲージメントを最大化するための最適なメール配信スケジュールの見つけ方

遺伝的アルゴリズムによる最適なメール配信スケジュールの見つけ方：エンゲージメントを最大化する秘訣

進化アルゴリズムを使用して、消費者銀行のD2Cキャンペーンを最適化する

特定のメール配信時間は、エンゲージメントを高めるのに役立つのでしょうか？

メールマーケターが最もよいオープン率、クリック率、そしてコンバージョンを最大化するために、直面する最も一般的な質問の一つは、メールを送るタイミングはいつが最適か、ということです。この質問には明確な答えはありません。なぜなら、異なるオーディエンスは異なる好みや行動を持つ可能性があるからです。彼らはどのタイムゾーンにいるのでしょうか？彼らはどのデバイスを使ってメールをチェックしているのでしょうか？彼らの日常のルーティンやスケジュールはどうなっているのでしょうか？彼らはどのくらいの頻度でメールをチェックしていますか？これらの要素は、彼らがメールを開き、対話する可能性が最も高いタイミングに影響を与えることができます。

異なる時間に送信された異なるメールキャンペーンのパフォーマンスを比較するために、A/Bテストや分割テストなどのツールを使用することができます。また、Google AnalyticsやMailchimpなどの分析ツールを使って、オープン率、クリック率、バウンス率、コンバージョンなどのメールキャンペーンのメトリクスを追跡することもできます。データを分析することで、オーディエンスと目標に最適な配信時間を特定することができます。

顧客のクリック率やオープン率をさまざまな時間帯で理解できるようになったら、次のステップは、これらのメトリクスを最大化する最適な配信スケジュールを作成することです。ただし、解除されることなく、受信者に「疲労」と呼ばれる現象を与えないセグメントの範囲で最適化する必要があります。

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本記事では、遺伝的アルゴリズムを使用して、この最適化問題を解決しようとします。遺伝的アルゴリズムは、マーケティング分野では一般的に使われていない方法です。

遺伝的アルゴリズムは難解なものと理解されるかもしれませんが、本記事では簡単なPandasの操作を使用して、このアルゴリズムの核となる概念を実装する方法を見ていきます。

問題の定義

私は架空の人気消費者銀行であるULFC銀行を前回のNext Best Actionの記事で紹介しました。その取り組みで、過去の反応に基づいて住宅ローンの顧客に対して次のベストオファーを提案する強化モデルを作成しました。それができたので、ULFCはデータサイエンスチームに次におすすめするべきアクションを推奨するよう依頼しています…

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