離脱予兆期(7-14日間未訪問):訪問頻度の低下、検索行動の減少
初期休眠期(15-30日間未訪問):アプリ起動の停止、通知無視の開始
中期休眠期(31-90日間未訪問):ブランド想起率の低下、競合他社への流出
長期離脱期(90日間以上):アカウントの形骸化、再獲得コストの高騰
閲覧パスの短縮:トップページから詳細へ遷移せず離脱
コンバージョン行動の消失:お気に入り登録・カート投入の停止
反応性の低下:プッシュ通知やキャンペーンメールの開封率減退
サービス利用の偏り:カスタマーサポートや物流確認のみの利用
ライフサイクルノード:消耗品の再購入サイクル(例:洗剤、おむつ)
イベントノード:618商戦、独身の日(11.11)、記念日
特権ノード:ポイント(京豆)の期限切れ、ランクダウン予告
割引構造:全プラットフォーム共通クーポン vs 特定カテゴリー限定クーポン
心理的トリガー:期間限定の希少性、高還元率による「損をしたくない」心理
コンバージョン効果:休眠期間が短いほど、低額クーポンでも復帰率が高い傾向
パーソナライズ化:過去の閲覧履歴に基づいた「あなただけ」のコピー
送信タイミング:過去の注文・活動時間が最も多い時間帯をAIで特定
配信チャネルの組み合わせ:App Push > WeChat通知 > SMS(最終手段)
コンテンツの関連性:過去の購入カテゴリに付随する新製品の提案
トレンドの融合:現在の人気ランキングとユーザー属性の掛け合わせ
ユーザー体験:専用の「お帰りなさい」ランディングページによる特別感の演出
高価値休眠ユーザー:過去の購入額が大きい層(最優先リソース投入)
高頻度休眠ユーザー:かつてアクティブだった層(ブランド愛着の再構築)
低価値休眠ユーザー:初回購入のみで離脱した層(自動化低コスト運用)
第一段階(検知):ビッグデータによる離脱予測スコアリング
第二段階(マッチング):ユーザー属性に応じたインセンティブとチャネルの選定
第三段階(実行):多段階タッチポイント(プッシュ通知 → クーポン配布 → 電話/SMS)
第四段階(定着):復帰後の継続的なリテンション施策(デイリーチェックイン等)
A/Bテストの実施(クリエイティブ、割引率、配信時間の最適化)
ユーザーフィードバックの収集(なぜ離脱したのかのアンケート調査)
競合動向の監視(他プラットフォームの販促時期に合わせた防御策)