直近購入日と購買行動から、離脱予備軍への先回りフォローを設計する

離脱防止

このユースケースでは、直近購入日と購買行動をもとに、離脱の兆しが見え始めた顧客を早期に捉え、離脱前にフォローする仕組みを設計する方法を解説します。

解決する課題

多くのECでは、一定期間購入がない顧客を一括で「休眠」「離脱」として扱ってしまいがちです。
しかし、その中には、まだ戻ってくる可能性が高い顧客と、すでに関係性が切れかけている顧客が混在しています。

離脱後にクーポンを配るといった対処療法だけでは、LTVの改善にはつながりません。
離脱する前の段階で、どこに兆しが現れているのかを把握する必要があります。

このユースケースを実践すると、リピート顧客がどのタイミングで離脱しやすくなるのかを把握できるようになります。
また、離脱に向かう過程で顧客行動がどのように変化しているのかを整理できるようになります。

その結果、離脱してから対処するのではなく、離脱に向かい始めた顧客に対して、適切なタイミングで先回りしたフォローができるようになります。

最初に行うのは、リピート購入者がどのくらいの間隔で再購入しているのかを確認することです。
ここでは平均値ではなく、再購入日間隔の分布を見ることが重要になります。

多くの場合、一定の期間を超えると再購入率が大きく下がるポイントが存在します。
この境目となる日数を、離脱ラインの目安として捉えます。

この分析によって、「◯日以上購入がない＝離脱」という感覚的な判断ではなく、実際の顧客行動にもとづいた離脱ラインを設定できるようになります。

次に、STEP1で設定した離脱ラインをもとに、離脱に近づいている顧客（離脱予備軍）をセグメントします。
ここでは、単に購入が止まったかどうかではなく、その直前までの購買行動の変化に注目します。

例えば、以前は一定の間隔で購入していたが、購入間隔が伸び始めているのか、購入点数や購入金額が徐々に下がっているのか、特定の商品カテゴリだけ購入しなくなっているのか、といった購買行動の変化を整理します。

離脱を「起きた結果」として扱うのではなく、購買行動の変化として捉えることが、先回りフォロー設計の前提になります。

最後に、離脱理由の仮説をもとに、離脱前の顧客へのアプローチを仕組みとして設計します。
離脱ラインに近づいたタイミングで、行動に応じたフォローを行うことがポイントです。

購入を迷っていそうな顧客には不安を解消する情報を届け、検討はしているが決めきれていない顧客には後押しとなる提案を行う、といった形で、行動に合わせたアプローチを用意します。

これらを自動化することで、属人的な判断に頼らず、離脱を未然に防ぐ仕組みを構築できます。

離脱対策で重要なのは、離脱してから動くのではなく、離脱しそうな兆しを捉えて先に動くことです。
直近購入日と購買行動を組み合わせて分析することで、離脱は予測できる現象として整理できます。

まずは、リピート顧客の再購入間隔を分布で確認し、どこから行動が変わり始めているのかを見てみてください。
そこから、離脱予備軍への先回りフォロー設計が始まります。