MIKIOSAKABE & JennyFax
VIP育成設計によりロイヤル顧客の離脱予防を強化
高単価ハイファッションブランドのため、 頻度向上ではなくロイヤリティ強化を優先。 顧客スコアリングによりVIP層を特定し、 先行招待・限定案内を設計。
- ✔ VIP顧客の可視化
- ✔ 優良顧客接点の再設計
- ✔ 離脱予防設計
売上構造診断
— ファン度可視化 × 改善設計 —
EC売上改善のパートナーをお探しですか？
広告を増やす前に、
顧客データの整理から始める
2倍
LTV改善
育児ライフスタイルEC
+8%
リピート率向上
お茶ブランド
1.5倍
VIP比率向上
高単価ファッション
※一部導入事例（詳細は下部に掲載）
既存顧客からの伸び、止まっていませんか？
原因は「施策の判断材料がないこと」。
顧客の状態が見えなければ、施策の優先度は決められません。
顧客の状態が見えなければ、施策の優先度は決められません。
×
広告費が増えるのに、利益が残らない
まずは 今いるお客様 への正しい声がけから見直すべきです。
×
配信しても売上に直結しない
誰に・いつ・何を まで決めると、結果が変わります。
×
勘に頼って運用が安定しない
データで優先顧客と最適タイミングを固定化し、再現性を作ります。
解決策：「誰に・いつ・何を」まで決める伴走型のファン育成
ファンマーケティングの考え方をベースに、顧客データから「次に打つ一手」を決める仕組みです。
1 データで見える化
独自AIツールで来店周期・客単価・反応履歴を自動分析。
「次に声をかけるべき人」「離脱が近い人」を効率よく抽出します。
2 状態が分かる
N（新規）→A（アクティブ）→R（離脱危険）の推移
3 施策の内容が決まる
次に取るべき顧客アプローチ設計が明確になる
このサービスでできること（30秒で理解）
顧客データをもとに「誰に」→「いつ／何を」→「実行・改善」へとつなぐ、シンプルな3ステップです。
誰に
優先顧客の発見
購買履歴や利用頻度を独自AIでスコアリング。いま声をかけるべき人と 離れそうな人を高精度に抽出します。
いつ／何を
声がけの設計
チャネル（LINE/メール）・タイミング・言葉遣いをAIが提案し、コンサルが現場目線で調整。 競合トレンドも踏まえ、すぐ配信できる形まで落とし込みます。
実行と改善
代行・自動化まで
初回配信の設計から、自動化の導入・改善サイクル構築までサポート。
「やりたいけど手が回らない」を解消します。
新規より「ファン化」
売上の安定と成長を支えるのは、
一度買ってくれたお客様を“ファン”に育てる「ファンマーケティング」です。
AI × コンサルの力で差別化
データ分析 × マーケティング戦略を組み合わせ、
顧客の状態を可視化したうえで、
次に取るべき顧客アプローチ設計を明確にします。
AIが顧客行動を解析し、
コンサルが実行しやすい施策に変換。
「何をすべきかわからない」をなくし、
行動と改善に集中できる状態をつくります。
顧客の状態を可視化したうえで、
次に取るべき顧客アプローチ設計を明確にします。
AIが顧客行動を解析し、
コンサルが実行しやすい施策に変換。
「何をすべきかわからない」をなくし、
行動と改善に集中できる状態をつくります。
タッチスペースの独自AI
- スコアリングによる顧客優先度付け
- 購買データから 再購入しやすい層／離脱予兆 を抽出
- 状態変化をファンスコアで可視化
- 状態に合わせて 最適な顧客アプローチ設計 へ変換
×
コンサルの役割
- 業界特性を踏まえた意思決定
- トーン＆マナー設計
- 競合・トレンド情報の反映
導入事例
事業フェーズやブランド特性に応じて、顧客設計を行っています。
hitoiki 白茶ブランド
既存リピート基盤から単価改善フェーズへ転換
Amazon・楽天・自社EC・店頭を横断分析。 顧客状態別に接点を再設計し、 アップセル設計と新規獲得の優先順位を明確化。
- ✔ 優良層抽出
- ✔ 客単価改善設計
- ✔ フェーズ再定義
emmaのchoice
立ち上げから成長フェーズへの転換を実現
ゼロベースからブランド設計を開始。 顧客状態別アプローチを導入し、 「売れる商品」から「育つ顧客」視点へ転換。 広告依存型からファン循環型へ移行。
- ✔ 顧客設計導入
- ✔ ファン基盤構築
- ✔ 成長フェーズ突入
なぜ今、ファン育成なのか
新規依存だけでは伸びにくくなっている理由があります。
広告CPAの上昇
同じ売上を作るための獲得コストが年々上昇。
追客の難易度アップ
プライバシー規制で追跡精度が低下し、アルゴリズム任せに。
既存顧客は高利益
獲得費ゼロのため、再購入がそのまま利益に直結します。
だからこそ、既存顧客の“ファン化”が、最小コストで利益を伸ばす近道です。
お渡しするもの（納品物）
「経営判断」から「現場実行」へ——二層のアウトプットをタイムラインで明確化。
STEP 1
経営層サマリー
- 売上改善の見込み
- 広告費の置換効果
- 優先施策マップ
STEP 2
現場アクション
- 優先顧客TOP50（匿名化）
- LINE／メール配信用テンプレ
- 来店周期ベースの自動ナッジ設計
⇩ この内容をダッシュボードに反映（サンプル）
🧪 サンプル・ダミーデータ
ファン育成レポート（ダッシュボード縮小版）
「広告費削減 × 再来店増加 × ファン資産可視化」を実現する月次PDFの内容を簡易表示。
期待売上（見込み）
+¥1,380,000
根拠: 再来率×客単価
広告費代替額
▲¥300,000
既存活性 ＞ 新規広告
VIP売上比率
38%
上位20%顧客
潜在機会損失
¥2,100,000
休眠顧客が戻れば
LTV推定／ファン資産総額
¥68,400,000
コホート推定値
今月の所見（経営層向け）
再来ウィンドウ
来店後 21〜35日 の反応が最も高い傾向。今週〜来週に集中配信を推奨。
広告費の置換
既存活性で ¥30万 相当の新規広告を置換可能（想定CTR/再来率ベース）。
施策優先度
① LINEセグメント配信 ② 休眠掘り起こし（90日超） ③ 次回来店インセンティブ最適化
現場アクション（今週）
- 声かけ対象：128名 → TOP50即配信（テンプレA）
- 休眠90日超：29名 → 掘り起こし施策（テンプレB）
- 離脱予兆顧客：15名 → フォローアップ必須
- チャネル最適化：LINE反応率24.8% ＞ メール9.3%
| # | 顧客ID（匿名） | 最終来店 | 推定再来期間 | 推奨チャネル | 推奨メッセージ | 優先度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | C-01928 | 29日前 | 今週〜来週 | LINE | テンプレ #A | 高 |
| 2 | C-00441 | 96日前 | 今週（掘り起こし） | メール | テンプレ #B | 中 |
| 3 | C-11203 | 15日前 | 来週以降 | LINE | テンプレ #C | 中 |
| 4 | C-00872 | 33日前 | 今週 | LINE | テンプレ #A | 高 |
| 5 | C-07751 | 128日前 | 今週（休眠） | メール | テンプレ #B | 中 |
※ダミーデータ／実際のレポートでは匿名化の上で最大50名を提示します。
テンプレ #A（来店30日前後の高反応層／LINE）
{first_name} 様、前回のご来店から約{days_since}日です。
今週限定で「{popular_menu}」の優先予約枠をご用意しました。
▶ 予約リンク：{short_url}
小さな特典（{perk}）もご用意しています。
テンプレ #B（90日超の休眠掘り起こし／メール）
件名: おかえり特典のご案内（{store_name}）
本文: {first_name} 様、お久しぶりです。
前回ご利用から少し間が空いていますので、
今月末まで使える「再開クーポン」を発行しました。
▶ 利用方法：{short_url}
テンプレ #C（14日後ナッジ／LINE）
{first_name} 様、先日はありがとうございました。
効果が出やすいのは{ideal_cycle}日以内のケアです。
次回予約はこちらから：{short_url}
※文面は業種／平均来店周期／客単価に合わせて最適化します（本画面は例）。
ファン資産の深掘り分析
- ファンスコア分布（棒グラフ例を表示）
- 新規顧客のファン転換率：42%
- ファン層推移：3ヶ月で+12%成長
※MAツールでは見えない「ファン資産のストック変化」を可視化。
料金プラン
まずは 無料コンサル相談 から。契約縛りなし・無理な営業なし。
無料コンサル相談
¥0
- 現状ヒアリング
- 簡易レポート作成
- 改善見込みと優先施策提案
コンサルのみプラン
¥50,000 / 月
- 月次レポート
- 定例ミーティング
- LINE/メール配信テンプレ付き
コンサル＋施策代行プラン
¥150,000 / 月〜
- 月次レポート＋定例ミーティング
- 施策実施代行（LINE / メール / SNS）
- データ分析から実行までフルサポート
誰のためのサービスか／導入で得られる効果
美容・フィットネス・小売・ECなど、「誰に・いつ・何をすべきか」の判断が難しいビジネスに最適です。
✓
次の施策に迷わない
顧客データから“優先すべき施策”が明確に。 「誰にアプローチすべきか」「送るべき内容」が判断でき、無駄打ちが減ります。
✓
リピート率・LTVの底上げ
再購入しやすい顧客や離脱予兆を可視化し、適切なタイミングで施策を実行。 リピート率＋15〜25%の改善につながります。
✓
現場の判断負担を軽減
ファンスコアとAI分析により、現場の「考える時間」を削減。 施策の根拠が数字で出るため、社内提案もスムーズになります。
導入3ヶ月の効果イメージ： 施策判断の精度向上／リピート率 +20%／離脱減少／現場工数 ▼40%
なぜ低価格で提供できるのか？
ファン育成マーケティングは、AIによる分析自動化によって
従来コンサルでは人が行っていた膨大な作業を効率化。
だからこそ、高品質の分析を低コストで提供できます。
AIが顧客データを解析
分析工数を大幅削減
テンプレート化された施策
現場ですぐ使える形に整備
最終調整は人の判断
品質と精度を担保
導入の流れ（最短7日）
ヒアリング → データ連携 → 分析 → 提案・初回配信
1 ヒアリング
目標・現状・データ項目を確認。
2 データ連携
CSV/Excel/導入中ツールから安全に受領。
3 分析
顧客状態・再購入確率・離脱予兆を可視化、次の顧客アプローチ設計の方向性が明確に
4 月次レポートで継続改善
“変化”を見ながら施策の精度を上げる
お問い合わせ
✔ サービス詳細のご説明
✔ 貴社に合ったプランのご提案
購買履歴から「誰が次にリピートするか」「誰が離脱しそうか」を予測し、
顧客を“未来のファン化可能性”で評価する独自ロジックです。
これにより、LTV向上・リピート率改善に直結する施策の優先順位が明確になります。