【2026年最新】リピーター施策の実務｜LINE再来店メッセージを顧客別に作り、効果を測る方法
AI lab
店舗・サロン・飲食店で「一度来たお客様が戻らない」「LINEを送ると売り込みに見えそう」と悩むオーナーへ。リピーター施策として顧客を分け、AIで自然なLINE下書きを作り、人が確認して送り、再来店率まで測る手順を解説します。AIに送信を任せるのではなく、誰に・なぜ・何を送るかを整理する作業にAIを使い、最終判断は人が持ちます。
リピーター施策は「全員に同じLINE」をやめるところから
来店歴のある顧客を状態別に分けます。顧客ID・最終来店日・来店回数・前回メニュー・配信可否・未解決の苦情の有無をスプレッドシートに並べましょう。氏名や自由記述の接客メモなど、不要な個人情報はAIへ渡しません。 分類の仮基準： ・継続客：最終来店から自店の平均来店間隔内 ・離れかけ：平均の1.5倍を超えた ・休眠客：平均の3倍以上 ・対応中・配信停止：LINEを送らない
AIでLINE下書きを作るときの3つの指示
①対象と理由を明確にする：「最終来店から60日を超えた継続客向け。再予約を急かさず、前回の来店を自然に思い出させる文」 ②推測・判断・断定を禁止する：「記載のない情報から補完しない。効果を保証する表現は使わない」 ③確認事項を書かせる：「送信前に店側が確認すべき点をリストアップする」 下書きが届いたら、内容・配信停止の有無・未解決の苦情がないか・法的な問題がないかを人が確認してから送信します。
再来店率は「送った数÷来店した数」で週ごとに記録する
測定に使う4指標： ・配信数（実際に送った件数） ・開封率（LINEの既読や開封通知で確認） ・来店転換率（送付後14日以内の来店数÷配信数×100） ・リピートまでの日数（前回来店から次回来店までの平均日数） 来店転換率が低い場合は、分類のタイミング・メッセージ内容・送信タイミングを1つずつ変えてテストします。3つ同時に変えると何が効いたか分からなくなります。
まとめ
今日やることは、来店歴のある顧客リストを開き、最終来店日から「継続・離れかけ・休眠・対応中」に分けること。離れかけ客を5件選び、AIに「再予約を急かさない、前回の来店を思い出させる文」を下書きさせて、人が確認して送ります。2週間後の来店転換率を記録すれば、次回の調整に使えます。小さく始めて数字を見ながら育てる施策が、長期的なリピーター増につながります。
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