EC通販・SNS運用・店舗集客など、
現場で使えるWebマーケティングのヒントをまとめています。
日々のプロジェクトで得た学びや、EC通販・SNS広告・実店舗集客の事例を
note記事として発信しています。
「まずは情報収集から」という方は、こちらのBLOG / NOTEから、気になるテーマをのぞいてみてください。
Fan Scoreは“今の顧客状態”を可視化し、スコアの変動をもとにAIが施策を生成します。 離脱予兆の察知、反応率低下の判断、最適アプローチの選択までを一貫して自動化する方法を解説。
NOTEで続きを読む顧客データの“異常・予兆・変化”をAIが24時間検知し、最適な施策タイミングを逃さない。 AT RISKの早期発見から売上改善につながる、気づかせるMAの実践ロジックを解説します。
NOTEで続きを読む顧客をVIP・ACTIVE・NEW・AT RISKに分類し、それぞれに“成果が出る鉄板施策”を割り当てることで 施策に迷わない状態を実現。タイミング設計とMAフローの作り方をわかりやすく解説します。
NOTEで続きを読む顧客の“離脱予兆”は購買間隔から最も正確に判断できます。 AT RISKへの最適な声かけDM、優先アプローチの設計方法、 具体的なMAロジックをわかりやすくまとめました。
NOTEで続きを読むRFM分析で顧客の状態を分類し、そこから「次に誰へ、どんな内容を、 いつ送るべきか」を導くMA設計の基本を解説。ECが施策に迷わなくなる、 実務的なロジックと優先順位の作り方をまとめています。
NOTEで続きを読むRFM分析がうまく活用できない原因は「分析で終わる」「基準が合わない」 「AT RISKの判断が曖昧」の3点がほとんど。現場の失敗例とともに、 “施策につながるRFM運用”の具体ポイントを解説します。
NOTEで続きを読むRecency・Frequency・Monetary を“5点スコア”で数値化し、顧客の状態を 一目で判定できるRFM分析の実践方法。Excelだけで今すぐ導入できる テンプレートと、スコア別の施策優先順位をわかりやすくまとめています。
NOTEで続きを読む多くのECが悩む“1〜3月の売上落ち込み”。 その背景にある構造的な理由と、顧客データをもとに次のMA施策を決めるための考え方を丁寧にまとめています。 施策迷子になりやすい時期だからこそ、判断の材料づくりが大切です。
NOTEで続きを読む顧客の状態を「Recency・Frequency・Monetary」の3つの指標で分類し、 どの顧客に何をすべきかを明確にするRFM分析。 ECにおけるファン育成の出発点として、施策の優先順位付けをわかりやすくまとめています。
NOTEで続きを読むリピート率がわずか10〜15%改善するだけで、売上構造がどれほど変わるのかを、 実際の支援データとシミュレーションを用いてわかりやすく可視化。 「新規依存」から脱却するための具体的な改善ポイントもまとめています。
NOTEで続きを読む新規集客とファン育成の違い、リピーターにつながる顧客行動の捉え方、 LTV向上に必要な重要ポイントを、実例を交えて整理しました。
NOTEで続きを読む施策を増やしても結果が伸びない理由を、「リピート導線」の視点から解説。 実店舗でもECでも共通する“見落とされがちな3つの要点”をまとめました。
NOTEで続きを読む新規集客だけに依存せず、リピーターとファンを増やしながら売上を伸ばすための考え方と、 実践している分析ステップをわかりやすくまとめています。
NOTEで続きを読む「自社の場合はどう活かせそうか？」など、
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