🏆
15年以上の通販事業者様支援実績
無料診断で分かること

CRMの「全配信」から「動的最適化」へ

経過日数だけの静的ステップメールを卒業。商品消費サイクルと顧客熱量をリアルタイムに連動させ、F2転換率を最大化する科学的フレームワーク。
14+
分析フレームワーク（随時更新）
+57%
平均LTV向上
2.1x
ROI改善
-15%
解約率削減
2.3x
リピート率向上
-40%
運用工数削減
F2転換率の推移
施策前施策後
F2転換のボトルネック例
原因①タイミング
購入後の接触が遅い
原因②訴求
次回購入の理由が弱い
原因③導線
再購入までが遠い
施策前
F2 29%
施策後
F2 36%

※図はイメージです。無料診断で「どこが詰まっているか」を特定し、改善案を提示します。

課題

従来手法の4つの致命的欠陥

経過日数のみを基準にした静的ステップメールが引き起こす、見えないコスト

💸

機会損失

早く消費する高熱量客へのアプローチが遅れ、他社へ流出。最も価値のある顧客を逃している。

😤

不快感の醸成

まだ商品が残っている低熱量客へ過剰な配信を行い、ブロックを招く。顧客体験を損なっている。

⚠️

資源の浪費

既に自発的に買う層と、何をしても買わない層に等しくコストをかけ、ROIを圧迫している。

📉

データの未活用

購入履歴、商品特性、個客行動という貴重なデータを持ちながら、活用できていない。

ソリューション

動的の3つの柱

「今、買うべき理由がある人」にだけ、最適な打数と内容でアプローチ

01

マジックウィンドウの特定

商品ごとの賞味期限を科学的に特定。引上げ曲線がフラットになる地点を見極め、リソース投下の期限を明確化。

＊離脱しそうなタイミングで、最適な施策を自動表示する仕組み

02

離脱スコアリング

R・F・I・Mに商品消費サイクルを掛け合わせたハイブリッドスコアで、「今、救うべき最優先客」をリアルタイム抽出。

＊R：「最終購入日」、F：「購入頻度」、I：「間隔（interval）」、M：「購入金額」

03

動的レスキュー配信

顧客の熱量変動をトリガーとした配信で、配信停止率を抑えつつ転換率の最後の一伸びを実現。

＊顧客の行動や状態に応じて、内容を切り替えてアプローチすること

フレームワーク

3フェーズの実装プロセス

分析、実行、のサイクルで継続的な成果を創出

01
現状可視化と改善案の提出

ボトルネックの特定と増分売上の提示による合意形成

  • 📊

    F1〜F5 フェーズ別商品分析

    定着阻害商品を特定し、属性・媒体別にボトルネックを炙り出す

  • ⭐

    入口商品格付け分析

    質の高い顧客を連れてくる商品を評価し、注力商品を決定

  • 💰

    機会損失シミュレーション

    救えたはずの層を算出し、現実的な目標値とインパクトを提示

02
施策実行とアウトプット提出

最適なタイミング・対象・内容を自動抽出する仕組みの実装

  • 📈

    コホート別累積引上げ推移

    マジックウィンドウ＊離脱しそうなタイミングで、最適な施策を自動表示する仕組みを科学的に確定し、コミュニケーションシナリオを策定

  • 📅

    月次引上げ実績分析

    施策や外的要因による引上げ精度のゆらぎを検知

  • 🎯

    離脱スコアリング抽出

    今、救うべき最優先客を日次リスト化して配信

03
結果確認とパラメータ最適化

施策の答え合わせと、抽出ロジックの再研磨でPDCAを回す

  • 🔄

    Before/After コホート比較

    引上げ曲線の変化を検証し、施策の有効性を証明

  • 🚀

    動的レスキュー配信

    ＊顧客の行動や状態に応じて、内容を切り替えてアプローチすること

    離脱スコア変動をトリガーに、転換率の最後の一伸びを実現

  • ⚙️

    パラメータ・チューニング

    顧客反応に合わせてロジックを微調整し、常に最新環境に最適化

無料診断

まずはデータで現状を無料診断

貴社のデータをお預けいただければ、簡易的な現状分析を無料で行います。
今どうなっているか、どこから手をつけるべきかを、一緒に整理しましょう。

01
現状診断
いま詰まっているポイントを、データで可視化します。
02
改善余地シミュレーション
伸びしろを、優先順位つきで見える化します。
03
次アクション整理
やることを「次の一手」まで落とし込みます。
無料

STEP 1：現状把握レポート

貴社データから2つの重要指標を分析

📊

離脱状況と機会損失の分析（アウトプット例）

  • F1顧客の離脱割合・状態を可視化
  • 放置／完全離脱による機会損失額を算出
  • F2転換率の改善余地を特定
📈

月次トレンド分析

  • F2/F3転換率の推移を可視化
  • アップセル成功率の変動を検知
  • 月次AOVトレンドから改善ポイントを特定
✅

無料診断で分かること

  • いま最優先で救うべき顧客層
  • 改善インパクトが大きい打ち手の優先順位
  • PoCで検証すべき最小スコープ
PoC / コンサル契約

STEP 2：高度分析と自動化施策

さらに深い分析と、実行可能な施策リストを提供

🎯

離脱予兆レスキューリスト（離脱アラートRFIM分析）

一人ひとりの購入サイクルのリズム(平均値)から、任意の日数を経過したらアラートを自動生成。
例：Aさんは60日サイクルで購入しているが、90日を過ぎても購入がなければアラート→即アプローチ

※まずは無料診断から始めることをお勧めします

進め方：PoC → 伴走コンサル → 本格展開

まずは小さく検証し、成果が見えたら伴走コンサルで本格展開まで支援します。

01
PoC（小さく検証）
最小スコープで「伸びしろ」を見える化
期間2〜4週間
対象主要商品/カテゴリを1つに絞る
成果物無料分析レポート／
離脱予兆レスキューリスト
目的改善余地とROI仮説の検証
02
伴走コンサル（実装支援）
改善の優先順位と「実行」を進める
期間2〜3ヶ月
対象メール/LINE/SMS/DM
など重点チャネル
成果物施策設計／実装サポート
／週次レビュー
目的F2/F3転換とLTVの底上げ
03
本契約（本格展開）
仕組み化して、再現性ある成長へ
期間6ヶ月〜
対象全商品×全顧客×全チャネルへ拡張
成果物運用設計／内製化支援
／定着と改善サイクル
目的リピート売上の最大化
✓個客別のリスクランク判定Attention / Caution / Critical
✓遅延倍率の可視化購入サイクル比を数値化
✓★NEWフラグで即時対応7日以内に検知・通知
✓累計粗利で優先順位づけ高LTV顧客から判断
以下のようなことをやります（例）

目的から逆算して、必要な分析と打ち手をセットで提示します。

テーマ①
新規獲得の質を上げる

無駄な広告費を減らし、良いお客様を集める

  • 分析⑤：獲得チャネル別LTV・ROI・F2成功スピード分析
  • 分析⑦-2：流入媒体別セグメント転換分析
  • 分析⑨：入口商品別・黄金習慣特定分析
テーマ②
リピート率を最大化する

一度買ったお客様を確実にリピーターに育てる

  • 分析①：月次集計（基本KPI）
  • 分析②：引上げ率・中央値分析
  • 分析③：休眠・復帰分析
  • 分析④：到達スピード分析
  • 分析⑥：経過日数別LTV推移
  • 分析⑦：スピードセグメント分析
  • 分析⑦-1：初回購入商品別セグメント転換分析
  • 分析⑧：離脱予兆レスキューリスト
テーマ③
販促施策を最適化する

クーポン等の施策の効果を最大化し、依存を防ぐ

  • 分析⑩：クーポン依存度分析
  • 分析⑪：クーポングリッド分析
  • 分析⑫：クーポン停止シミュレーション
実績

6ヶ月で実現した成果

ROI 0.9倍（赤字）から2.1倍（黒字）への転換事例

導入前
F2引上げ率 28%
平均LTV ¥14,500
ROI 0.9x
クーポン依存客 45%
新規獲得CPA ¥4,200
導入後（6ヶ月）
F2引上げ率 42%+14pt
平均LTV ¥22,800+57%
ROI 2.1x+133%
クーポン依存客 22%-23pt
新規獲得CPA ¥4,500質向上

データで証明する、
確実な成長戦略を

無料診断では、貴社の現状分析と改善余地のシミュレーションを実施します。

01
現状診断
いま詰まっているポイントを、データで可視化します。
02
改善余地シミュレーション
伸びしろを、優先順位つきで見える化します。
03
次アクション整理
やることを「次の一手」まで落とし込みます。

15年・1,000社以上のEC通販事業者の支援実績を持つ私たちが、
データに基づいた「診断」・「改善」・「成長」の手助けをし、「定着」まで伴走します。

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支援体制の都合上、本サービスは法人様向けに提供しております（個人の方は対象外となります）