【2026年最新】リピーター施策の実務｜来店間隔で顧客を分け、LINEで再来店につなげる方法
AI lab
リピーター施策に取り組みたい店舗・サロン・飲食店のオーナーへ。顧客を来店間隔で分け、売り込み感の少ないLINEをAIで下書きし、人が確認して送る方法と再来店率の測り方を解説します。誰に・なぜ・何を送るかを整理する作業にAIを使い、最終判断は人が持つことが大切です。まずは小さく試し、数字を見ながら改善しましょう。
リピーター施策は「全員に同じLINE」をやめるところから
顧客ID・最終来店日・来店回数・前回の商品・メニュー・次回来店の目安をスプレッドシートに並べます。氏名や会話内容までAIへ渡す必要はありません。配信停止の希望や対応中の苦情がある顧客は送信対象から外します。 来店間隔での分類例： ・継続客：来店間隔が自店平均の範囲内 ・離れかけ：平均間隔の1.5倍を超えた ・休眠客：3倍以上が経過 ・配信不可：停止希望・対応中
来店間隔で分けたLINE下書きの作り方
AIへの指示例：「最終来店から平均間隔の1.5倍を超えた離れかけ客向け。再予約を急かさず、前回の来店を自然に思い出させる文を3パターン作ってください。推測・効果の断定・個人情報への言及はしないでください。送信前に確認すべき点もリストアップしてください」 下書きが届いたら①内容が承認済み情報と一致しているか②配信停止の顧客が含まれていないか③対応中のクレームがないか④健康や安全に関する断定がないかを人が確認してから送信します。
効果は「来店転換率」と「リピートまでの日数」で測る
記録する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 ・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：前回来店から次回までの平均日数 来店転換率が低い場合、分類タイミング・メッセージ内容・送信タイミングのうち1つだけ変えてテストします。4週間同じ条件で送り、来店転換率と日数の変化を確認してから次の調整へ進みましょう。
まとめ
今日やることは来店履歴を開き、最終来店日から「継続・離れかけ・休眠・配信不可」に分けること。離れかけ客を5件選び、AIに下書きを3パターン作らせ、人が確認して送ります。2週間後に来店転換率を記録し、次の調整に使います。全員への一斉送信より、少数に届けて数字を確認するほうが、長期的なリピーター増につながります。
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