アクティブ顧客を維持する

購買ステップの途中で離脱する顧客を減らし、アクティブ顧客を維持・増加。「離脱リスク」顧客に対して働きかけて、手遅れになる前に次の購入を検討してもらいましょう。「離反してしまった顧客」「休眠顧客」の中でも、特に価値の高い顧客を特定して、再度関心を持ってもらうために魅力的なオファーを考えてみましょう。単なるスプレッドシートの「RFM分析」ではなく、カスタマイズできるRFMセグメントを管理することで、実用的にマーケティングプロセスに組み込むことができるようになります。

データに基づいて「離脱リスク顧客」を特定

  • 離反、休眠、チャーンに至る前の、「離脱リスク顧客」を特定。

  • RFMステータスの1つである「Recency: 直近購入日」と、顧客セグメントの「再購入日間隔」のデータに基づいて、前回の購入から時間が空いている顧客を把握し、ニーズに応じた施策でターゲティングしましょう。

  • 自社の状況に応じたカスタムRFMセグメントを作成して、リテンション率やLTVを向上するためのプロアクティブな施策を考えてみましょう。ECPowerで管理している「離脱リスク」顧客セグメントは、Shopifyと連携するマーケティングツールで簡単に呼び出し、施策に活用できます。

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手遅れになる前のリエンゲージメント

  • 過去に上手くいった「カスタマージャーニー」から示唆を得ることで、根拠のあるエンゲージメント施策が実施できます。

  • 過去に「離脱リスク」や「休眠」顧客セグメントから戻ってきた顧客を特定して、共通する購買行動の特徴や、アクティブに購買してもらうための重要な因子を発見しましょう。

  • 現在の離脱リスク顧客に共通する購買パターンや行動データからニーズを把握。

  • 手遅れになるまえに、パーソナライズされたメッセージで再度エンゲージメントを高めましょう。

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戦略的な休眠顧客引き上げ

  • 購買意欲の高い顧客を想定したプロモーションを、休眠顧客にまで送り続けることをやめましょう。

  • 休眠顧客の中でも、LTVなどの観点から価値の高い顧客を特定し、戦略的な引き上げ施策(Win-back施策)を検討。

  • 過去に実際に休眠セグメントから戻ってきた、現在のリピート顧客に共通する購買パターンを把握して、有効な引き上げ施策や「Welcome backキャンペーン」を詳細化しましょう。

  • むやみにプロモーションを送るのではなく、重要な休眠顧客にターゲティングして、心のこもった施策を実施しましょう。

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アクティブ顧客の継続率を最適化

  • 「アクティブな顧客」をどう定義するかはストアや商品の傾向ごとに異なります。

  • アクティブな顧客の購買サイクルの平均値や、それらの分布を把握して、「直近購入日」からどの程度の日数までであれば次の購入の期待値が高い状態なのかを考えてみましょう。

  • 現在のアクティブ顧客の購買パターンやニーズを把握して、正しいタイミングに適切なコンテンツで働きかけてみましょう。

  • 最近購入したばかりの顧客に、すぐに次の商品のプロモーションが送られてしまうとエンゲージメントの低下に繋がる可能性があります。次の購買の可能性が高いタイミングにいる顧客に絞ってみましょう。

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顧客セグメント起点のPDCAサイクルを回すことが可能になりました。

食品EC

ECPowerは注文・行動データ("商品の購入経験"や"注文タグの有無"など)を使ってセグメントを作成するので、購入商品別や購買目的別の顧客セグメントでLTVメトリクスの管理・比較分析ができます。また、プロモーション施策の結果を顧客セグメント単位で把握できるので、例えば効果の高かった施策を次に活かすなど、PDCAサイクルを回すことができています。

マーケティング・CRM施策を、すぐに実装できるようになりました。

化粧品EC

顧客に対するプロモーションを実施する際に、今までは自分で注文データ集計をしてリストを作成していました。ECPowerでは、すぐに・直感的に顧客セグメントを作り、プロモーションを実装・効果測定ができます。集計作業にほとんど時間がかからなくなったので、業務が大幅に楽になりました。施策の結果も可視化できるので、以前にも増してPDCAを素早く回すことができています。

セグメント配信で開封率が10%向上し、CVRも2倍近くになりました。

ギフトEC

メールの一斉配信では、どうしても当たり障りのない文面になってしまい、お客さまからの反応があまり良くありませんでした。ECPowerで顧客セグメントを作ることによって顧客解像度が高まり、リピート施策にも手ごたえを感じています。何よりも、お客様の顔をイメージして文面を工夫することができるようになり、施策を考えることが楽しくなりました。

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