AIがデータをRFM分析｜「また来たい」理由を解き明かしファンを育てるリピーター育成術
新規客は来るのに、なぜかリピートに繋がらない。その原因は「価値の継続訴求不足」と「コミュニケーションの最適化不足」です。この記事では、AIで顧客をセグメント化し、購入後のフォローを自動化。一人ひとりの心に響くアプローチで、お店のファンを育てる戦略的リピーター育成術を紹介します。
使用するツール
- ファイル分析アシスタント
- メール・口コミ・DM返信文作成
- Sensei AI - 飲食店
AIが「最適なタイミング」と「響く言葉」を発見｜勘に頼らないリピーター育成が可能に
「新規のお客様は増えたけど、リピートに繋がらない…」
「お得なクーポンを送っているのに、全く反応がない…」
もし、あなたがこのように感じているなら、その原因はクーポンの割引率やデザインではありません。
本当の原因は「価値の継続訴求不足」と「コミュニケーションの最適化不足」にあります。
お客様は、一度の来店体験だけでは、あなたのお店の本当の価値を忘れ、画一的なメッセージには心を動かさなくなってしまうのです。
この記事では、AIを活用してこの根本原因を解決し、お客様との間に継続的な信頼関係を築くための、戦略的なリピーター育成術を具体的なステップでご紹介します。
具体的な手順
ステップ1：AIで顧客を"知る"。RFM分析で話しかけるべき相手を特定する
▶ファイル分析アシスタント
最初に行うべきは、お客様を一つの塊として見るのをやめることです。
AIを使って顧客データを分析し、「優良顧客」「休眠顧客」「新規顧客」など、状況に応じたグループ（セグメント）に分けましょう。
誰に話しかけるべきかを明確にすることが、全ての始まりです。
ファイル分析アシスタントは、CSVやExcel形式の顧客データを読み込み、RFM分析（Recency, Frequency, Monetary）などの手法で顧客を自動的に分類します。
【入力のコツ】
顧客管理システムからダウンロードした来店履歴データをそのままアップロードし、具体的な分析手法（RFM分析）をAIに指示するのがポイントです。これにより、マーケティング施策に直結する顧客セグメントが明らかになります。
・顧客管理データ_2025-09 (CSV)
AIにファイルをアップロードする前に、お客様の氏名、住所、電話番号、メールアドレスなどの個人情報は、必ず削除またはダミーデータに置き換えてください。
ファイルをアップロードした後、AIに分析してほしいことを具体的に指示します。
「この顧客リストを基に、RFM分析を実行してください。各顧客を『優良顧客』『安定顧客』『新規顧客』『休眠顧客』の4つのセグメントに分類し、それぞれの人数と特徴を教えてください。」
「『休眠顧客』の中から、過去に『限定メニュー』を注文したことがある顧客をリストアップしてください。」
この分析によって、画一的なアプローチから脱却し、顧客一人ひとりの状況に合わせたコミュニケーションの準備が整います。
ステップ2：AIで"最適なタイミング"で"最適なメッセージ"を自動化する
▶メール・口コミ・DM返信文作成
顧客をセグメント分けしたら、次は「購入後のフォロー」を自動化します。特に重要なのが、初回来店後の48時間です。このタイミングで、単なる割引クーポンではなく、「価値提供」を伴うメッセージを送ることが、リピート率を劇的に改善する鍵となります。
項目 | 入力のポイント | 入力例 |
対象チャンネル | 送信したい媒体を選択します。 | メール |
元のメッセージ内容 | 今回はフォローメールの作成のため、 どのような場面で送るメールなのかを 記述します。 | 初めてご来店いただき、 「自家製ボロネーゼ」を注文された〇〇様宛の、 初回来店後に送付するメール。 |
返信トーン（任意） | 相手に与えたい印象を 指定します。 | 感謝重視 |
目的（任意） | このメッセージで達成したい ゴールを設定します。 | 感謝・フォローアップ |
文章の長さ （任意） | 返信のボリューム感を 指定します。 | 200文字～ |
自社返信参考文 （任意） | 会社としての 一貫したトーンを保ちたい場合に、 過去に送信したメール文面などを 貼り付けます。 | 当店のボロネーゼの隠し味や、 ご家庭でパスタを美味しく食べるコツについての短いコラムと、 『48時間以内に使える次回10%OFFクーポン』を組み合わせた フォローメールを作成してください。 |
また、A/Bテストのために複数の件名パターンを作成させるのも効果的です。
「上記のメールを送る際の、開封率を高めるための件名を3パターン提案してください。Aはシンプルに、Bは少しパーソナルに、Cは特典を強調する形でお願いします。」
ステップ3：AIで"継続的な関係"を築く仕組みを考える
▶Sensei AI - 飲食店
単発のコミュニケーションだけでなく、お客様が継続的に関わりたくなる「仕組み」を考えることも重要です。
LTV（顧客生涯価値）を高めるためのサブスクリプションやポイント制度のアイデアを、AIとブレインストーミングしましょう。
「当店の常連客向けに、もっとたくさん、長く来てくれるようになるための『会員制度』のアイデアを3つ考えてください。月額制のサブスクリプションの方法と、ポイントを貯めてもらう方法の両方の視点からお願いします。それぞれのメリット・デメリットも教えてください。」
活用によって得られる成果（例）
- 戦略的なリピーター育成とLTVの最大化
顧客データに基づき、一人ひとりに最適化されたアプローチを実行することで、顧客エンゲージメントを高め、LTV（顧客生涯価値）を最大化します。 - 再来店率の向上による収益の安定化
AIによる顧客分析を基にしたパーソナライズドコミュニケーションにより、顧客満足度を高め、継続的な来店を促進。安定した収益基盤を構築します。 - 広告宣伝費の最適化
新規顧客の獲得に過度に依存するのではなく、既存顧客からの売上を確保することで、広告宣伝費を抑制し、収益性の高い経営を実現します。
取り組みから6ヶ月間の目標数値
KGI：
顧客LTV（半年間）：20%向上
KPI：
・新規顧客の2回目来店率：30%向上
・メール経由でのクーポン利用率：15%向上
