eci_20260406(202605リリース)メルマガ

最終更新日:2026年6月30日

送信時間最適化(STO)について

本ページは、「送信時間最適化(STO: Send Time Optimization)」についての説明です。
「メルマガ > 顧客」と「メルマガ > アップロード顧客」メニューでのメルマガ作成において、配信日時や配信除外の設定画面で設定可能です。

※本機能は2026年5月のバージョンアップでの新機能です。

概要

メルマガを配信する際、会員ごとに最も開封・クリック・コンバージョンしやすい時間帯をAIが予測し、最適なタイミングで配信時間を自動で調整して配信する機能です。

本機能をご利用いただくためには、下記の要件をすべて満たす必要がございます。

  • 直近3ヶ月以内に10回以上の全配信
  • 直近1ヶ月以内に5回以上の全配信

機能

STOの配信設定・配信時間について

下記のように、STOを有効にして配信予約をすると、配信対象の顧客グループのうち、10%の基準群90%の最適化群に自動で分けられます。

基準群へは、指定した「最適化配信日」の「基準メール配信時間」に配信されます。
最適化群へは、「最適化配信日」に最適なタイミング(※1)(※2)で配信されます。

※1: 夜間早朝などの配信停止時間を除きます。
※2: メールサーバの処理に時間がかかるため、STOによる配信終了時間は、配信停止時間の2時間前(配信停止時間が未設定の場合、STOの配信時間は00:00〜23:00)となります。
(例)配信停止時間が22:00〜08:00の場合、STOの配信時間は08:00〜20:00(=22:00の2時間前)

STOの配信準備処理について

STOの配信準備として、10%の基準群と90%の最適化群へ分ける処理や、最適化配信タイミングの予測処理を実施します。
これらの処理は、「最適化配信日」で指定した日の前日の21:00から開始されます。

STOの配信準備が開始されると、メルマガコンテンツの編集ができなくなります(配信準備が終わり、ステータスが「送信待ち」になると、メール配信自体を中止することは可能です)。

繰り返し配信について

STO配信では、下記のパターンの繰り返し配信が設定可能です。

  • 毎日
  • 毎週
  • 毎月
  • 毎年

※従来の通常配信では「毎時X分」という指定が可能でしたが、STO配信は1日の中で最適な時間に配信する制御が入るため、「毎時」の指定はできません。

配信除外について

通常配信と同様、配信除外は設定可能です。
ただし、STO配信と同日に配信したものを、配信除外の条件に利用することができません(=前日までに配信完了したものであれば、条件に利用可能)。

配信結果について

通常配信の配信結果に加え、下記をご覧いただけます。

送信時間最適化による効果

  • CTR変化率:
    基準群(固定時間配信)に対する最適化群のクリック率の変化を表します。
    数値が大きいほど最適化群の効果が高く、マイナスの場合は効果が低いことを示します。
    送信時間最適化にはモデルの学習が必要で、効果が現れるには時間がかかります。
    計算式は、「クリック率(最適化群) / クリック率(基準群) – 1」を%表記にしたものです。
  • クリック率(基準群):
    基準群の配信のクリック率(クリック会員数 / 配信数)です。
  • クリック率(最適化群):
    最適化群の配信のクリック率(クリック会員数 / 配信数)です。

基準群・最適化群の各配信ごとの配信履歴

基準群・最適化群の各配信の右端にあるグラフアイコンをクリックすると、それぞれの配信ごとの配信履歴詳細をご確認いただけます。
なお、最適化群の一番上の、ステータスが「-」になっている行の右端のグラフアイコンをクリックすると、最適化群に属するすべての配信結果の合計や平均値をご確認いただけます。

関連情報

最適な配信時間の学習と予測について

STO配信における、最適な配信時間の学習および予測には、開封時間や訪問時間、購買時間などのさまざまな行動データを利用しています。

このうち、購買データはデフォルトで、すべてのコンバージョンデータ([アナライズ > 環境設定 > 目標管理]で設定したすべてのデータ)を利用しています。
学習および予測に利用する購買データは、注文データ(注文タグにより連携されたデータ)へ変更することが可能ですので、設定変更をご希望の場合は、サポートセンター(eci-cs@scinable.com)までお問い合わせください。

なお、注文データは注文タグで連携された後、ファイル(order.tsv)で更新するケースがありますが、その際に注文時間が0などの固定値で更新される場合、学習および予測に利用する購買データとして、注文データを利用することができません。

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