推奨施策の活用方法

AI分析が提案する推奨施策・今週のアクションを、ECサイト運営の具体的な施策に落とし込む方法を解説します。AIの提案はCRMデータに基づいていますが、最終判断は必ず担当者が行ってください。

サマリー各項目の使い分け

• 好調な指標 — 継続・強化すべき施策の根拠。うまくいっている配信や商品カテゴリを維持する
• 課題・リスク — 優先的に深掘りする分析テーマ。該当画面で数値の裏付けを確認する
• 推奨施策 — 中期的な改善案。クーポン設計や配信チャネルの検討材料にする
• 今週のアクション — 今すぐ着手できるToDo。チームで担当者と期限を決める

分析画面・CSVとの連携

「今週のアクション」には、対象がいるセグメントと、可能なら該当画面のセグメントCSVが示されます。次の流れで施策に落とし込んでください。

1. ダッシュボードのAIサマリーでアクションを確認する
2. 会員分析のCSVエクスポート または RFM分析のCSVエクスポート で対象セグメントCSVを取得する
3. メール配信ツールや広告配信のリストとして取り込み、施策を実行する
4. 次回集計後のAIサマリーと各分析画面で効果を確認する

あわせて、以下の画面で人数や割合の裏付けを確認してください。

• 会員分析 — リピート率・休眠率・会員セグメント構成比・前期比の確認
• RFM分析 — VIP・離脱危険・優良顧客などの人数と割合
• 会員ランキング — 上位顧客の購入金額・回数・平均単価
• コホート分析 — 登録月別の月次購入率・LTVの推移
• LTV分析 — セグメント別LTVの比較

会員セグメント別のアクション例

AIが提案したセグメントは、対象顧客が1人以上いる前提です。画面上で人数が0人のセグメントは提案にも出ません。提案があった場合の具体化例は次のとおりです。

• VIP / 優良顧客 — 限定オファー、先行販売、お礼メール、上位顧客向けサンクスクーポン
• 初回購入会員 — 購入後フォローメール、リピートクーポン（購入から7〜14日後）、関連商品のレコメンド
• 休眠会員 — 休眠復帰キャンペーン、期間限定割引、お気に入り商品の再入荷通知
• 離脱危険顧客 — 個別おすすめ商品メール、ポイント付与、購入間隔に合わせたリマインド
• 未購入会員 — 初回購入クーポン、人気商品の紹介、会員登録特典の再告知

週次の運用フロー（推奨）

1. 月曜: ダッシュボード でAIサマリーを確認し、「今週のアクション」をチーム共有（Slack通知を活用している場合はそのメッセージを起点にする）
2. 火〜木: セグメントCSVを抽出し、優先度の高い施策を1〜2件実行（メール配信設定、クーポン作成など）
3. 金曜: 会員分析 や RFM分析 で数値の変化を確認
4. 翌週月曜: 新しいAIサマリーで前週施策の効果を振り返り、次のアクションを決定

提案の具体化チェックリスト

AIの文言をそのまま実行せず、以下の観点で具体化してから着手してください。

1. 対象 — どの会員セグメント・何人を対象にするか（会員分析・RFM分析の人数とセグメントCSVで確認）
2. 手段 — メール、LINE、クーポン、サイト内バナーなど、自社で実行可能なチャネルはどれか
3. 期限 — いつまでに配信・公開するか（「今週のアクション」に合わせて設定）
4. 効果測定 — 次回集計でどの指標を見るか（休眠率、リピート率、VIP比率、前期比など）

PDCAサイクル

1. Plan（計画）— AIサマリーと分析画面から施策を計画
2. Do（実行）— セグメントCSVで対象を抽出し、会員セグメントごとに施策を実行
3. Check（確認）— 次回集計後のAIサマリーと各分析画面で指標の変化を確認
4. Act（改善）— 効果のあった施策を定着、効果のない施策は内容や対象を見直す

注意事項

• AI提案は参考情報です。在庫状況・ブランド方針・法規制など、データに表れない制約を必ず確認してください
• 同一の課題に対して複数の施策案が出る場合は、リソースと効果の見込みで優先順位をつけてください
• 対象顧客がいないセグメント向けのアクションはAI側で生成されません。画面上で0人のセグメントに施策を割り当てないでください