従業員30名規模
D2Cリピート購入のCRM自動化基盤構築
リピート率と顧客 LTV を伸ばすための CRM 基盤が未整備。広告依存度が高く、リピート購入の設計も属人化していた。
→ リピート購入の定型コミュニケーションが自動化され、運用負荷を維持したままリピート関連 KPI が改善。
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業界 — EC・D2C
EC・D2C
EC / D2C
獲得とLTVの両輪を、AIで物量勝負に持ち込む。
EC・D2C・サブスク物販など、オンライン主体の物販ビジネス。新規獲得コストの高騰を、CRM × コンテンツ × AI の物量で乗り越える設計を支援します。
00EC・D2Cの現在地
業界の
現在地と論点
EC・D2C 業界は、新規獲得コストの上昇と既存顧客の LTV 鈍化が同時に進行するフェーズに入っています。広告依存からの脱却、CRM 設計、コンテンツ運用、商品カタログの整備が経営アジェンダの中心になり、それぞれの施策で AI を組み込めるかどうかが差を決めます。
FULLFACT では、Shopify・楽天・自社EC を問わず、獲得（SEO・広告・SNS）、CRM（メール・LINE・スコアリング）、コンテンツ生成（商品説明・LP・SNS）、需要予測（在庫・販促タイミング）を AI 前提で統合運用する設計を支援します。
想定する企業像
年商3億〜100億円規模、自社 EC を主軸にしつつ Amazon・楽天等のモール、SNS 経由販売、サブスク販売など複数チャネルを抱える D2C ブランド。SKU は100〜数千、スタッフ規模は20〜200名が中心です。
01業界課題
業界課題
- 01
新規獲得コストの高騰
広告依存から脱却し、SEO・SNS・CRM での自律的な獲得チャネルを構築する。
- 02
リピート率・LTVの停滞
セグメント別シナリオで、購入後のコミュニケーションを再設計する。
- 03
SKU増による運用負荷
AI でコンテンツ生成・タグ運用を自動化し、人手の限界を超える物量で運用する。
02おすすめサービス
よく組み合わせる
サービス
この業界の支援で、よく組み合わせるサービス群。Discovery → Run の全フェーズから引き当て可能です。
- Discovery事業の現在地と論点1 services
- Strategy事業の方向性と打ち手1 services
- BuildAI前提の業務基盤を構築する1 services
- RunAI で運用し、磨き続ける5 services
- R04解約防止・リテンション運用解約予兆検知、エクスパンション提案、定期接点設計を AI で運用。LTV を伸ばす継続的な仕組みを回す。
- R05SEO 運用 (テクニカル + コンテンツ)サイト構造・速度・スキーマなどのテクニカル面と、AI × 編集体制での月20〜60本のコンテンツ運用を統合提供。
- R08運用型広告Google / Meta / LinkedIn / TikTok / Yahoo! 等の運用型広告。AI 生成クリエイティブと組み合わせて運用。
- R10オウンドコンテンツ運用 (メディア / ホワイトペーパー / ウェビナー)オウンドメディア、ホワイトペーパー、ウェビナーの企画・制作・配信・改善を統合運用。
- R11メール / LINE 運用ナーチャリング、トリガーメール、LINE 配信、ステップ配信までを統合運用。HubSpot / Marketo / Lステップ等対応。
- R04
02AI 活用パターン
この業界での
AI 活用パターン
EC・D2C で実際に効果が見えている AI 活用パターン。 事業特性に応じて優先順位を組み立てます。
- 01商品カタログの AI 量産運用
商品説明文、SEO 用ディスクリプション、SNS 用キャプションを AI で大量生成。SKU 数百〜数千でも、季節改訂・キャンペーン対応を継続的に回せます。
- 02リピート LTV 最大化のスコアリング
購入履歴・行動データから AI で次購入確率を予測し、LINE・メールでパーソナライズ配信。CSM の介入優先度も自動で序列化。
- 03広告クリエイティブの AI × AB
Meta・Google・TikTok 向けクリエイティブを AI で週次に大量バリエーション生成し、AB テストを回し続ける運用体制。
- 04問い合わせ・返品対応の AI 自動化
サイズ・配送・返品といった定型問い合わせを AI ボットで一次対応。CS の有人対応を高難度ケースに集中させます。
- 05需要予測と在庫・販促の連動
販売データ・気象・トレンドを統合して AI で需要予測。発注・販促キャンペーンを連動させ、機会損失と過剰在庫を同時に減らす。
03優先業務領域
優先される
業務領域
EC・D2C で AI 投資の優先度が高い業務領域です。経営優先順位に応じて組み合わせます。
- 01マーケティング
- 02CS
- 03コンテンツ運用
- 04在庫・SCM
04期待される成果
期待される
成果イメージ
AI 導入によって、この業界の事業者でよく見られる成果指標です。
- 01コンテンツ制作量の3〜5倍化
AI × 編集体制で商品説明・SEO 記事・SNS 投稿の物量を大幅に増やせます。
- 02リピート率・LTV の継続改善
スコアリングとパーソナライズで、F2 転換率や CRM 由来売上が伸びます。
- 03CS 一次対応の70〜90%自動化
定型問い合わせをボットで処理し、有人対応の質と速度が両立します。
- 04広告 CPA の継続改善
AI クリエイティブの大量 AB テストで、CPA・ROAS が改善し続けます。
03支援事例
事例
- 中堅規模
EC受注後フォローのAI自動化
受注後のフォローと再購入施策が手動運用で、スタッフ稼働の大半を占めていた。新規施策に時間が割けない。
→ 顧客対応の所要時間が大幅に圧縮（社内推定値）。スタッフは新規施策に時間を再配分できるようになった。
07よくある質問
よくある質問
EC・D2C のお客様からよくいただく質問です。
- Q01Shopify / 楽天 / 自社 EC のいずれにも対応できますか？
対応しています。データ統合と CRM 設計をプラットフォーム横断で組みます。
- Q02サブスクモデルでもパターンは当てはまりますか？
むしろサブスクは AI 適性が高い領域です。解約予兆検知・継続率改善で大きな成果が見えます。
- Q03SKU が数千を超える場合の運用は？
SKU 数が増えるほど AI 化の恩恵が大きい領域です。カテゴリ・属性ごとのテンプレ化と AI 生成を組み合わせます。
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