休眠顧客を呼び戻す！「最後の購入日」データを使った超実践施策

ネットショップを続けていると、「昔はよく買ってくれたのに、最近はまったく…」というお客様が必ず出てきます。新規集客に広告費をかけるより、こうした休眠顧客を呼び戻すほうが、費用対効果は高いです。

そのときに、初心者でも今すぐ使えて強力なのが、「最後の購入日」データに基づく施策設計です。この記事では、「RFM分析」を初心者でもわかるレベルで紹介します。ネットショップの顧客維持に役立つ具体的な方法です。

なぜ「休眠顧客」を放置するともったいないのか？

• 新規顧客を1人獲得するコスト ＞ 既存顧客にもう一度買ってもらうコスト
• 既存顧客の方が、新規より購入確率が数倍高いと言われる
• 過去に買ってくれた＝すでに「信用」や「興味」を持っている

にもかかわらず、多くのショップは 「顧客が買わなくなったら放置」 をやりがちです。でも実際には、

• なんとなく忘れていた
• メールを見逃していただけ
• タイミングが合わなかった

といった「軽い理由」で離れている休眠顧客も多く、ちょっとしたきっかけ作りで呼び戻せる可能性があります。

その「きっかけ」を設計するときに、最もわかりやすいデータが 「最後の購入日」 です。

RFM分析初心者向け：「R」は「最後の購入日」

顧客分析でよく出てくるフレームワークにRFM分析があります。

• R（Recency）： 直近の購入日（最後の購入日）
• F（Frequency）： 購入頻度
• M（Monetary）： 累計購入金額

このうち、休眠顧客 呼び戻す観点で、初心者がまず見るべきは「R＝最後の購入日」です。理由はシンプルで、

• 最後の購入日が古いほど、「忘れられている」「関係が薄れている」可能性が高い

からです。

RFM分析において、初心者はいきなり複雑なスコアリングをしなくても、「最後の購入日がいつか」でグルーピングするだけで、十分効果的な施策が打てます。

「最後の購入日」で作る、かんたん4区分セグメント

まずは、顧客リストを最後の購入日ベースで4つに分けてみましょう。例として、

• 0〜30日：アクティブ顧客

  • 最近買ってくれたアクティブな層

• 31〜90日：フォローが必要な顧客

  • そろそろ次の購入を促したい層

• 91〜180日：休眠予備軍

  • このままだと完全に離脱しそうな層

• 181日以上：休眠顧客

  • 呼び戻し施策のメインターゲット

「うちの商材はリピート間隔が長い」など業種によって数字は変えてOKですが、ポイントは 「最後の購入日」から顧客ステータスを決める ことです。

これをもとに、

• アクティブ層には「定期的なお知らせ」
• 休眠予備軍には「そろそろいかがですか？」等のリマインド
• 休眠顧客には「おかえりキャンペーン」

といった形で、セグメント別のシナリオを作っていきます。

休眠顧客を呼び戻す具体施策アイデア

ここからは、ネットショップ 顧客維持にそのまま使える施策例をいくつか挙げます。

自動ステップ配信で「購入後◯日」をトリガーにする

メルマガやLINE公式アカウントなどで、

• 購入から30日後にフォローメール
• 最後の購入から90日経過した人にだけリマインド
• 180日以上購入がない人向け「おかえりキャンペーン」

といった 「最後の購入日」をトリガーにしたステップ配信 を組むのが王道です。

90日経過：

• 件名：「〇〇さん、その後いかがですか？」
• 内容：商品の使い方Q&A、関連商品の提案、レビュー依頼

180日経過：

• 件名：「【期間限定】おかえりクーポンをお届けします」
• 内容：休眠顧客専用クーポン＋おすすめ商品の再提案

ここで大事なのは、値引きだけに頼らないことです。「きっかけ」をつくりつつ、「あなたに合う商品がまだありますよ」と丁寧に見せることが、長期の顧客関係につながります。

「理由」を聞くアンケートで再接点をつくる

休眠顧客に対して、

• 「最近ご利用のない理由を、1分アンケートで教えてください」

と超シンプルなアンケートメールを送るのも効果的です。

• 商品に不満があったのか
• 価格が合わなくなったのか
• 単にライフスタイルが変わったのか

などを知ることで、今後のネットショップ 顧客維持施策の改善にもつながります。回答のお礼として、少額のクーポンやポイントを添えると、呼び戻しのきっかけにもなります。

「過去の購入履歴」に合わせたおすすめ提案

「最後の購入日」だけでなく、

• そのお客様が何を買ったか
• いくらくらい使ってくれたか

も組み合わせると、データに基づく顧客育成の精度が一気に上がります。

1年前にスキンケアセットを買った人に：

• 「あのときのセットがリニューアルしました」
• 「同じ肌悩みを持つ方に人気のアイテムランキング」

子ども用品を買っていた人に：

• 「お子さまの成長に合わせた次のステップ商品」

など、「あなたの過去の選択をちゃんと覚えています」というコミュニケーションは、休眠顧客を呼び戻すうえで大きな安心感と特別感を生みます。

単発の呼び戻しで終わらせないデータに基づく「顧客育成」の視点

「最後の購入日」データを使った休眠施策は、単発のキャンペーンで終わらせてしまうと、また同じように休眠が増えていきます。

そこで大切なのが、顧客のライフサイクル全体をデータで設計する「顧客育成」の発想です。

初回購入後：

• 3日後にお礼＆使い方ガイド
• 14日後に活用事例やQ&A
• 30日後にリピート提案

リピート後：

• 90日後に関連商品の提案
• 180日後にアップグレード商品の紹介

このように、「いつ」「誰に」「何を」届けるかをすべてデータ（最後の購入日や購入履歴）で決めて自動化していくと、休眠顧客を呼び戻す、もしくはそもそも休眠にさせないネットショップの顧客維持の仕組みができあがります。

まとめ：まずは「最後の購入日」を見える化するところから

休眠顧客は、新規獲得よりも成果を出しやすい「宝の山」です。RFM分析の初心者でも、R＝最後の購入日に注目するだけで十分に成果の上がる施策を打てます。

具体的には、0〜30日／31〜90日／91〜180日／181日以上 といった区分で、最後の購入日から顧客をセグメント化します。そして、セグメントごとに以下のような施策を設計していきます。

• リマインド：フォローが必要な顧客に対して購入の促進を促すメッセージ
• おかえりキャンペーン：休眠顧客を対象にした復帰キャンペーン
• アンケート：購入がない理由を丁寧に聞く接点作り
• 過去購入に合わせた提案：顧客の購入履歴に基づいたパーソナライズされた提案

重要なのは、一度きりで終わらせず、 データに基づく顧客育成（ライフサイクル設計） に発展させることです。そうすることで、休眠顧客を呼び戻すだけでなく、そもそも休眠にさせないネットショップの顧客維持の土台ができあがります。

まずは、「顧客リストをエクスポートして『最後の購入日』順に並べてみる」ことから始めてみてください。