Active Core社长山田贤治指出，要通过CRM和营销自动化（MA）提升LTV，需构建针对客户细分的发送场景。电商平台应如何构建？有哪些成功案例？
为什么MA措施没有取得成果？原因就在这里！
千篇一律的发送场景
Active Core收到许多“使用MA工具却未见效”的咨询。主要原因如下：
许多案例仅利用性别、年龄、购买记录等静态数据定义发送对象，忽视了网站、LINE、App访问浏览等“行为”数据，导致场景同质化。山田先生强调：“必须将客户‘行为’纳入发送条件，并设置个性化内容、时机及渠道（邮件/App/LINE等）。”
现在应立即确认的7个要点
针对MA实施未见效的企业，山田先生提出以下7点自查清单：
1. 是否熟悉本公司数据的布局/格式？
要点：引入EC包多经定制，若不了解数据布局，每次设置条件都需询问供应商，耗时费力。相关人员务必掌握。
2. 是否可视化了本公司的客户？
要点：除近期销售额外，是否每日监控单次购买客户、优质客户数量及其带来的销售增长？
3. EC数据（+门店数据）是否以客户为单位进行了关联？
要点：是否实现了会员ID的统一整合？
4. 网站浏览历史与LINE/应用/店铺数据是否以客户为单位进行了关联？
要点：许多企业仍将EC与LINE/App会员数据分媒体管理，未实现跨端打通。
5. 是否创建了客户细分并执行多步骤的场景？
要点：能否基于商品购买细分，通过多步骤向客户提供差异化优惠？
6. 是否根据客户的时机/行动执行场景？
要点：避免仅在特定日期统一发送，应根据客户活跃时间和具体行动触发场景。
7. 邮件/LINE/应用/Web的内容是否实现了个性化？
要点：是否依据每位客户的行动与购买历史动态调整内容和标题？
为每个客户个性化定制发送场景
整合客户数据并实现客户可视化
要在MA中取得成效，必须将客户行为纳入条件，实现内容、时机、对象的个性化。建议将分散数据以客户为单位关联细分，再实施精准策略，避免对异质客户采用单一手段。
挖掘“休眠预备军”关系到销售额
现有客户细分中，距末次购买超半年的“休眠预备军”值得关注。唤醒该群体直接关乎销售额，尤其要关注“客户最终行为”。
山田先生指出：“仅凭购买数据难窥全貌。即使末次购买超一年，期间仍可能访问网站或浏览App。”
通过MA细分并激活此类客户，是提升忠诚度的关键。
基于细分设定场景
完成细分后，需规划内容、时机、渠道并落地执行。以下为成功案例：
通过强调会员注册权益，LTV提升51%
应充分宣传会员权益并制定推送计划。某电商在注册后发送积分促用邮件，3个月内LTV显著分化：无反应者平均LTV为22,106日元，有反应者达33,391日元，提升51%。
此外需注意推送时间。客户活跃时段各异（晨型/夜型），根据其注册时间、打开时间等活动规律推送，可有效提升打开率与点击率。
将首次购买者转化为回头客，实现销售额增长10%
BOOKOFF通过观察反馈反复触达，成功转化首购用户，销售额增长10%。针对末次购买90天后的客户，基于首购及浏览历史发送推荐邮件；若无点击，两周后重推；仍无反应则发优惠券；最后以“最终通知”形式再次发放优惠券。
该场景周期长达180天，效果远超改善前30天每周一次的推送。配合退会率、流失率监测及创意/A-B测试等精细化运营，最终实现10%销售增长。
利用AI进一步优化MA
AI预测潜在客户及可能退会的客户
Active Core开发AI技术，用于发现/提取潜客及流失预警客户，并优化A/B测试。
同时，AI也被应用于复购预测。
让AI学习首购后复购情况、Web行为及门店POS数据，并以正确答案数据（教师数据）进行训练。用70%数据建模，30%验证，目前准确率达88.2%。山田先生表示：“准确率接近90%即可投入实战。”
鉴于App用户线下购买率高，Active Core还让AI学习线下购物者行为，提取“有潜力但未到店顾客”名单进行邮件推送。
实测显示，此前10天内到店购买比例为35.3%，实施AI引导后升至58.4%，引流效果显著。