顧客の6マスフレーム（RFM分析） F2転換 LTV最大化 離脱防止 「LTV 2万円」「リピート率30%」こうした数字を毎月見ていても、自店で何が起きているのか、本当のところは見えてきません。 平均値というのは、いろんな顧客の動きを一つの数字に丸めてしまったものです。F1の人とロイヤルの人ではま... 2026年5月25日
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... 2026年2月1日
角度の高い休眠顧客を抽出し、復帰施策を設計する 離脱防止 このユースケースでは、過去のLTVと顧客行動データをもとに、数ある休眠顧客の中から「復帰の可能性が高い顧客」を抽出し、最適な復帰施策を設計する方法を解説します。 休眠顧客は売上改善の余地が大きい一方で、すべてを同じように扱うと施策が非... 2026年1月30日
