STEP 01
最初に三つのリピート指標を分ける
ShopifyのReturning customer rateは、購入した全顧客に対するリピーター顧客の割合です。一方、自社で『1月の初回購入者のうち90日以内に再購入した人数』を測るなら90日再購入顧客率、『全注文のうち既存顧客の注文』を見るならリピート注文構成比です。分母と期間が違うため、すべてをリピート率と呼ばず、顧客数と注文数も併記します。
STEP 02
初回購入コホートを同じ経過日数で比べる
初回購入月や週ごとに顧客をまとめ、30日、60日、90日など同じ経過日数で再購入を確認します。Shopifyの顧客レポートでは、選択期間の新規顧客が後の期間に再購入すると分類へ反映される場合があるため、抽出日も記録します。1月コホートの90日結果と、まだ30日しか経っていない3月コホートを比較しません。
STEP 03
再購入できない商品をメールで追わない
耐久品、贈答品、一度だけ必要な商品は同じ商品の短期再購入が起きにくい場合があります。消費周期がある商品、交換品、関連品、追加購入、季節需要を商品群ごとに分けます。再購入率が低いだけで顧客不満と断定せず、商品の寿命、在庫切れ、配送地域、初回の返品・問い合わせ、購入目的を確認します。
STEP 04
初回購入後の体験を先に直す
注文直後の案内、配送予定、追跡、梱包、使い方、問い合わせ、返品・返金を点検します。二回目のクーポンを配る前に、遅延、破損、説明不足、欠品、解約しにくさなど再購入を妨げる事実を分類します。初回商品、配送方法、返品理由、問い合わせ理由ごとに90日再購入顧客率を比べ、再現できる問題から直します。
STEP 05
配信は購入時期と同意状態へ合わせる
補充予測、使用開始後の案内、関連商品の使い方、再入荷など、購入商品と経過日数に合う内容を送ります。Shopifyではチェックアウト等でメールマーケティングの同意状態を取得でき、顧客セグメントで購入条件に合う対象を動的にまとめられます。購入者全員へ自動送信できると決めつけず、同意状態、配信停止、頻度、対象地域のルールを確認します。
STEP 06
値引きなしの再購入も測る
クーポン施策では送信、到達、クリック、確定再注文、値引額、返品、配信停止を記録します。期限前後や配信対象外と比較できる設計にし、自然に戻った注文をすべて施策効果へ加えません。値引きで注文数が増えても、粗利額や次回の定価購入が下がる場合があります。値引きあり・なしの顧客群を混ぜず、商品別の注文貢献額で判断します。
STEP 07
LTVは売上と粗利ベースを別名で持つ
GA4のLTVやAverage 120d valueは購入等の収益データを基にする売上側の指標です。自社では『コホート累計の確定商品売上÷初回顧客数』を90日売上LTV、『商品売上－原価－決済－配送負担－返品－対象施策費』を初回顧客数で割った値を90日注文貢献LTVとして分けます。固定費、人件費、税まで含まなければ最終利益とは呼びません。
STEP 08
新規CPAは観測期間をそろえて判断する
初回注文だけで赤字でも、再購入後に回収する設計はあり得ます。ただし将来の再購入を保証値として先に使いません。獲得月別に新規CPA、30・60・90日売上LTV、90日注文貢献LTVを並べ、同じ観測期間が満了したコホートだけを比べます。返品や未回収売上を反映し、資金繰り上の回収日数も確認してから獲得費上限を更新します。
STEP 09
一施策を一コホートで検証する
対象商品、初回購入期間、配信対象、施策開始日、確認日、成功・停止条件を先に決めます。メール頻度、同梱物、サポート、値引きを同時に変えません。短期は到達・クリックではなく再注文まで、中期は90日注文貢献LTVと配信停止、長期は定価再購入と返品を確認します。母数が少ない場合は割合だけで結論を出さず、件数を残して次コホートまで待ちます。