新しいお客様を集め続けるだけでなく、一度購入したお客様に再び選んでもらうことは、EC運営を安定させるうえで重要です。しかし、毎回クーポンを送るだけでは、値引きがないと購入されにくくなる場合があります。
AIは、購入商品の特徴や購入周期を整理し、購入後の案内、使い方、関連商品、再購入時期に合わせた内容を考える補助に使えます。
個人情報を直接入力せず、集計・匿名化した情報から施策を検討します。
商品ごとの購入後の流れを整理する
消耗品なら使い切る時期、アパレルなら着用やお手入れ、贈り物なら到着後の確認など、商品によって購入後に必要な情報が異なります。
AIには、商品情報と利用場面を伝え、購入直後、一週間後、一か月後など、適した案内の候補を出させます。
お客様を必要な範囲で分ける
初回購入、複数回購入、特定カテゴリーの購入、一定期間購入がないなど、施策に必要な範囲で分けます。細かく分けすぎると運用が複雑になるため、最初は2〜3グループで十分です。
分析データから氏名や連絡先を外し、利用目的と保管方法も確認します。
値引き以外の理由を作る
使い方、保管方法、コーディネート、組み合わせ、季節の情報など、購入した商品をより良く使うための内容を届けます。消耗時期が分かる商品では、買い忘れを防ぐ案内も役立ちます。
AIで複数の企画案を作り、自社の商品とお客様に合う内容を選びます。
配信頻度とタイミングを確認する
購入直後に何通も案内を送ると、負担に感じられる場合があります。商品が届く時期や利用開始のタイミングを考え、役立つ情報を必要な回数で送ります。
メールやLINEでは、配信同意と停止方法を分かりやすくし、各サービスのルールを守ります。
再購入だけでなく反応を測る
再購入率に加え、メールのクリック、商品ページへの訪問、問い合わせ、配信停止などを確認します。売上だけでは、情報が役立ったか、頻度が多すぎなかったかを判断できません。
反応を見ながら内容とタイミングを少しずつ調整します。
まとめ
AIによるリピーター施策では、商品ごとの購入後の流れを整理し、必要な範囲でお客様を分け、使い方や関連情報を届けます。値引きだけに頼らず、購入後の体験を良くすることがポイントです。
ママダカラEC AIでは、購入後メール、LINE、メルマガの企画と継続運用を支援します。
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