F2転換率を上げるいちばんの近道は、初回に買った商品に合わせて「次のおすすめ」と「送るタイミング」を変えることです。このレシピでは、リピート顧客の購買パターンから2回目の売れ筋と買われるタイミングを洗い出し、それをそのまま自動配信のフローに落とし込むまでの流れを紹介します。

課題

F1顧客へのフォローメールが、全員に同じ内容・同じタイミングで送られているストアは多くあります。

でも実際には、初回にAを買った人とBを買った人では、次に買うものも、次が来る時期もまったく違います。その違いが配信に反映されていないと、メールは誰にも刺さらず、F1止まりの顧客が積み上がっていきます。

解決策

すでにF2に到達している顧客を参考にシナリオを組み立てていきます。

リピートしている顧客を初回購入商品ごとに分けて、「1回目に何を買い、2回目に何を買ったか」のパターンと、1回目から2回目までの購入間隔を洗い出します。たとえば「商品タイプA→商品タイプB、平均間隔90日」というパターンが見つかったとします。

そうしたら、「初回にAを買って、60日経ってもまだ2回目を買っていない人」というセグメントを作り、顧客タグを自動連携して、タグが付いたらBをおすすめするメールが飛ぶようにFlowを組みます。

顧客分析ツールのセグメントは毎晩のデータ同期で更新されるので、「今日ちょうど60日を迎えた人」が毎晩自動でセグメントに入り、タグが付き、メールが届きます。一度Flowを設定すれば、ターゲットの顧客に自動でメールが配信されます。2回目を買った人は購入回数の条件から自動で外れてタグも外れるので、誤配信の心配もありません。

手順

1. セグメント作成

1. 購入回数2回以上の顧客をセグメントする
   

2. 分析

1. 各セグメントの購買行動から、「1回目の商品×2回目の商品」のパターンを表に整理する（A→B、B→A、C→Dのように）
2. 商品の粒度が粗すぎる場合は商品バリエーションで、細かすぎる場合は商品タイプや商品タグで分け直す
3. 各セグメントのF1→F2の再購入間隔を確認する
4. F1の人数が多い入口タイプ上位2〜3つに絞り、それぞれ「2回目におすすめする商品」と「タイミング（平均間隔の6〜7割の日数）」を決める

3. 施策

1. 入口タイプごとに配信用セグメントを作る（購入回数が1回、初回購入商品タイプがA、最終購入からX日以上経過）

2. 顧客タグの自動連携をONにする（例：f2-flow-type-a）

3. 配信ツール側で、タグ付与をトリガーに「2回目のおすすめ商品」を案内するメールを設定する（Flowの設定）

4. 必要なら2通目として、平均間隔の1.5倍を超えてもF1のままの人向けに、クーポン付きの離脱防止メールをもう1段組む

4. 振り返り

1. 週次で、各セグメントの人数推移・配信数・開封率とクリック率を確認する（フローがちゃんと回っているかの確認）

2. 月次で、入口タイプ別のF2転換率をフロー開始前と比較する（効果の判定はここで行う。F2転換には時間がかかるので、判定は配信開始から1〜2ヶ月待つ）

3. パターンや間隔が変わっていたら、メールの内容と日数を更新する

応用例

入口の切り口を差し替えると、同じ仕組みがそのままいろいろな施策になります。

• 店舗クロスユース促進：入口を「初回購入店舗」に替えると、店舗で初めて買った人にECの2回目を促すフローになります

• 広告経由顧客の育成：入口を「初回の流入元」に替えると、広告ごとに2回目のおすすめと送りどきを変えられます

• ギフトから自家用への転換：ギフト購入を入口にして、自家用の定番商品を行き先に置きます

• 離脱防止フローの切り出し：手順3の2通目（平均間隔の1.5倍を超えたF1向け）だけを独立させると、そのまま休眠予防の仕組みになります

まとめ

分析して終わりではなく、見つけたパターンをそのまま自動配信につなげるところまでがこのレシピです。仕込みさえ済ませれば、あとは週次のチェックだけでF2転換の打ち手が回り続けます。

まずはF1の人数がいちばん多い入口をひとつ選んで、小さく回し始めてみてください。