新規顧客は獲得できていたものの、2回目・3回目の来店につながらないことが課題でした。再来店しなくなる兆候を把握できず、来店が途切れてからDMを送るため、フォローのタイミングが遅れていました。

アスタは、来店周期・施術内容・担当者・予約経路などを整理し、AIが失客リスクの高い顧客を抽出する仕組みを構築しました。顧客ごとに適したタイミングでLINEやメールを届けることで、再来店率は12％向上。一律値引きに頼らない顧客フォローへ変えた事例です。

クライアント概要

抱えていた課題｜顧客が離れてからでは、フォローが遅い

AI導入前に確認したのは、表面上の作業時間だけではありません。判断がどこに集中し、現場や顧客、経営へどのような影響が広がっているかを整理しました。

失客の兆候が見えなかった

顧客ごとの来店周期や施術履歴は残っていても、どの変化が失客の兆候なのかを店舗側で判断できませんでした。担当者の記憶だけでは、複数店舗・多数顧客を継続的に追うことも困難です。

連絡対象とタイミングが担当者任せだった

DMやメッセージを送る際も、対象者の抽出や送信時期に共通基準がありませんでした。来店が長期間途切れてから連絡するケースも多く、顧客の検討タイミングに合わないことがありました。

一律の割引では利益と関係性を両立しにくかった

全顧客へ同じクーポンを送る方法はわかりやすい一方、値引きが不要な顧客にも割引を行うことになります。必要だったのは、離れる前の顧客を見つけ、関係に合った働きかけを行うことでした。

アスタの支援内容｜データと現場運用を一つの流れにする

アスタは、AIツールを入れることだけを目的にせず、現在の業務、利用できるデータ、導入後に人が確認する範囲を整理しました。そのうえで、AIの出力が日々の具体的な行動へつながるよう、次の流れで仕組みと運用を整えています。

1．来店データを顧客単位で整理

複数店舗に蓄積された来店履歴、施術内容、単価、担当者、予約経路を、顧客の変化を追える単位へ整理しました。欠けている情報や店舗ごとの記録差も確認しています。

本事例では、次の情報を判断材料として整理しました。

• 顧客ごとの来店履歴・来店周期・来店回数
• 施術メニューと客単価
• 担当スタイリスト
• Web・電話・アプリなどの予約経路

2．失客前に表れる傾向を分析

過去に来店が途切れた顧客と継続来店している顧客を比較し、来店周期の遅れや利用内容の変化など、失客リスクにつながる傾向をAIで分析しました。

3．フォロー対象と時期を自動抽出

AIが失客リスクの高い顧客を抽出し、誰を優先してフォローするかを店舗で確認できる状態にしました。担当者の記憶だけに頼らず、日々の行動へ落とし込めます。

4．顧客に合わせたメッセージを配信

対象者へ、LINEやメールでクーポン・メッセージを適切な時期に送ります。一斉配信ではなく、利用履歴を踏まえて内容とタイミングを分ける運用を整えました。

得られた成果｜再来店率が12％向上

来店が途切れる前にフォローできるようになり、再来店率は12％向上しました。顧客の状態に応じて働きかけるため、一斉に割引を配る方法よりも、利益率を守りながらリピーターを増やす運用へ変わっています。

スタッフにとっても、誰をフォローすべきかが明確になりました。AIが接客を置き換えるのではなく、接客後の関係づくりを途切れさせない判断材料として機能しています。

ご担当者様の声

「お客様が離れる前に手を打てるようになったのが画期的。スタッフも『どのお客様をフォローすべきか』が明確になり、営業活動が効率化された。」

美容室で検討できるAI活用テーマ

美容室では、来店前の予約から施術、次回来店、店舗運営まで顧客接点が連続しています。顧客体験を損なわないよう、AIが担う判断とスタッフが担う接客を分けて設計することが重要です。

アスタは特定のAIツールを導入することから始めず、経営課題と現場業務を確認し、効果を見込めるテーマを整理します。小さく試したうえで、データ、確認手順、担当者の役割まで整え、現場で使われる状態へ伴走します。

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