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休眠顧客とは？離反顧客との違いを最短理解
休眠顧客＝「過去に取引はあるが、一定期間反応や購入がない顧客」。
離反顧客＝「不満・トラブルなど明確なネガ要因で離れた顧客」。
- 休眠は需要や状況の変化、担当者変更、優先順位低下など“非ネガティブ要因”が多く、再活性化しやすい。
- 離反は原因特定と是正が前提。まずは謝罪・補償・改善策を丁寧に提示。
休眠判定は“社内ルール化”が肝
- 例：最終購入から90日/180日/365日で区分（業界に合わせて調整）
- サービス系は利用停止◯日、SaaSはログイン無し◯日など行動指標も併用
- 指標・区分を全社で統一し、ダッシュボードで可視化
休眠顧客を掘り起こす3つのメリット
- 低コスト：新規獲得に比べ教育コストが小さく、CVまでの距離が短い
- 改善インサイト：離脱理由や要望から商品・体験の改善点が見える
- 離脱予防：成功パターンを既存顧客フォローに横展開できる
AI時代の再活性化フレーム：データ→予測→施策→学習
データ整備（最低限の項目）
- 顧客ID／担当者／最終購入日／金額・回数（RFM）／チャネル（メール・DM・電話）
- 離脱理由タグ（価格・機能・納期・内製化・競合移行 等）／NPS・問い合わせ履歴
予測スコアリング（簡易でもOK）
- RFM×離脱理由×業界で再購買確率を点数化
- 可能なら機械学習で復帰確率・想定LTV・最適チャネル/時間帯を推定
生成AIの活用ポイント
- メール/DM/架電スクリプトの下書きを自動生成（トーンは人が最終調整）
- 件名・CTA・オファーを複数案生成→A/Bテスト
- 反応ログを要約し、次の改善仮説を自動で箇条書き化
注意：個人情報・競合情報の取り扱い、事実関係の検証は必ず人が最終確認。
主要施策（メール／DM／テレマーケ）の実践テンプレ
メール（低コスト＆高速検証）
- 配信設計：3通のステップ（①価値再提示 ②事例・改善情報 ③限定オファー）
- パーソナライズ軸：過去購入品・業界・役職・離脱理由
- KPI：開封率／クリック率／返信率／再購入率
件名例
- 「【30秒で要点】○○機能がアップデート：△△の手戻りを削減」
- 「〇〇様向けの活用事例を1つだけ（同業×コスト▲18%）」
本文（骨子）
結論→相手メリット→改善点/事例→明確な次アクション（資料DL/15分相談）
ダイレクトメール（記憶定着＆特別感）
- おすすめ媒体：ハガキ（告知/クーポン）、A4封書（事例冊子/比較表）
- 同梱アイデア：チェックリスト、ミニ見積テンプレ、QRでカレンダー予約
- KPI：到達率／QR遷移率／予約率／再購入率
- コスト最適化：AIスコアの上位◯%へ絞って送付
テレマーケティング（温度感の把握と即提案）
- 目的：離脱理由の特定、タイミング確認、簡易見積・デモ設定
- コールスクリプト（骨子）
- 名乗り＋「以前のご利用にお礼」
- 近況と課題のオープンクエスチョン
- 改善点のご報告（価格/納期/機能 等）
- 小さな次の一歩（15分デモ/サンプル発送/比較表送付）
- KPI：接続率／有効会話率／アポ化率／CVR／顧客満足の一次指標（通話後アンケート）
セグメンテーション設計：RFM×理由タグ×ペルソナ
- RFM：Recency（休眠日数）×Frequency（購入頻度）×Monetary（累計）
- 理由タグ：価格／仕様／稟議不成立／担当変更／季節性／競合移行
- ペルソナ：意思決定の役割（決裁者／実務者／導入推進）
→ 例）「R高×F中×M高×競合移行」＝比較表＋乗換特典、「R低×F低×M低×担当変更」＝短時間デモ など、訴求とオファーを変える。
費用対効果の見方と“撤退ライン”
追うべき数字
- CVR（復帰率）／CPA（復帰あたり費用）／復帰後LTV／回収期間（Payback）
- チャネル別ROAS（メール/DM/架電）／ブロック率・解除率（衛生指標）
判断の目安（例）
- CPA ≤ 復帰後粗利×0.5（回収余地）
- 回収期間 ≤ 6か月（SaaSはMRR前提で）
- チャネル比較で2期連続ROASが平均の70%未満→縮小/停止を検討
90日実装計画（小さく始めて大きく学ぶ）
0–2週：設計
- 休眠定義・KPI決定、データ抽出、RFM×理由タグの基本セグメント
- メール3通・DM1種・コール台本をAI下書き→人が監修
3–6週：テスト
- セグメント3つ×チャネル（メール/DM/架電）で小規模AB
- 仮説例：件名のベネフィット表現／CTAの摩擦（予約リンク vs 返信）
7–10週：拡張
- 勝ち筋セグメントへ予算集中、DMはスコア上位に限定
- コールはアポ枠の近い順で優先
11–13週：定着
- 成果レポート、再現性のあるプレイブック化（台本・テンプレ・異常時対応）
- 既存顧客の休眠防止フローへ横展開（早期警告ルール）
ありがちな落とし穴と回避策
- 一斉配信で疲弊 → スコアで優先度付け、バッチ運用に
- オファーが強すぎて不信感 → まずは情報価値（比較表/事例/チェックリスト）
- 原因を聞かずに押し売り → コールは聴く7：話す3を徹底
- 短期撤退 → 評価は90日サイクルで。学習データが貯まる前に判断しない
法務・配慮（必ずおさえる）
- オプトアウト・苦情窓口の明記と即時反映
- 個人情報・通信履歴の取り扱い規程整備
- 価格や性能表現は景表法等に準拠。事例・比較は根拠資料を保管
まとめ：AI×人の連携で“復帰率”を積み上げる
休眠顧客はゼロからの新規より短距離です。
AIで優先度・文面・タイミングを最適化し、人が配慮・誠実さ・交渉を担保する。
メール・DM・架電をセグメント別にやり分け、90日でプレイブック化できれば、低コストで継続的に売上とLTVが伸びます。
