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Shopify x LINE 連携で実現!MAACリターゲティング自動化の成功戦略

Kokoro Tomita

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LINEリターゲティング広告は、日本市場において非常に高い到達率を誇るLINEを活用し、既に接点を持った見込み顧客へ再アプローチできる強力なマーケティング手法です。特に、ECサイト運営者にとっては、カート放棄や離脱したユーザーを効果的に呼び戻し、回購率を向上させるための重要な施策となります。

さらに、弊社Crescendo LabのMAAC(Marketing Automation & Analytics Cloud)をShopifyと連携させることで、顧客データの自動スコアリングでパーソナライズ配信を効率化し、BOFU/MOFU層のコンバージョン率を飛躍的に高めることが可能です。

本記事では、中〜上級者向けに、LINEリターゲティング広告の成功事例と、自動化による運用最適化のポイントを解説します。

1. はじめに|LINEリターゲティング広告の重要性とMAACの活用メリット

マーケティング施策で最も大切なことの一つは、「一度接点を持った顧客をいかに再び購買行動へ導くか」 という視点です。広告やオウンドメディアで獲得したリードをそのまま放置してしまうと、機会損失につながるだけでなく、限られた予算やリソースを有効活用できません。

特にEC事業者にとっては、カート放棄や離脱した顧客を再エンゲージし、コンバージョンへと導く施策が売上に直結します。そこで注目されているのが、LINEを活用したリターゲティング広告です。日本国内のLINE普及率は非常に高く、月間9,700万人以上のアクティブユーザーを抱え、プッシュ通知やチャットボットを活用したエンゲージメントが可能なため、他のSNSやメールと比べて開封率が高いのが特徴です。

さらに、LINEマーケティングツールとしてMAACを導入することで、顧客データの一元管理やRFM分析の自動化を実現し、「誰に・いつ・どのようなメッセージを送るか」を最適化できるのが大きな強みです。たとえば、Shopifyと連携することで、カート放棄ユーザーへ自動でLINE通知を送り、回購率(リピート購入率)を大幅に向上させることが可能になります。例えば、台湾のアパレルブランドHowdayは、MAACのショッピングカートリターゲティング機能を活用し、ROAS(広告費用対効果)を565%向上させることに成功しました(参考:Howday成功事例)。

以下では、BOFU(購入直前)・MOFU(検討段階)の顧客にフォーカスした具体的なアプローチ方法を中心に、成功事例や自動化の実践ステップをわかりやすく解説していきます。

2. 【3ステップ】MAACでLINEリターゲティング広告を成功に導く方法

MAACがもたらす自動化の力で、LINEリターゲティング広告は従来の手作業による施策から、データ駆動型の戦略へと進化します。ここでは、実際の現場でのストーリーを交えながら、3つのステップでMAACを活用した成功事例をご紹介します。

Step 1: ターゲティング(Identify)|RFM分析で顧客の“今”を正確に把握

◾️課題を抱えるECサイトの例

たとえば、オーガニックコスメを扱うECサイト「Nature & Co.」を想像してみてください。かつて、LINE公式アカウントからのメッセージ配信は、漠然としたリストに対して一斉送信するだけで、効果が上がらず、担当者のAさんも頭を悩ませていました。

そこでAさんは、MAACのRFM分析機能に着目しました。

  • Recency(R):最後に購入した日付
  • Frequency(F):購入頻度
  • Monetary(M):総購入金額

JP RFM blog

こちらの【RFM分析図】のように、MAACはこれらの指標を組み合わせ、顧客を「ハイバリュー」「休眠」「新規」に自動で分類。たとえば、最近の購入履歴があり、かつ頻度・金額が高い顧客は、すぐに購入に結びつく可能性が高い(BOFU層)。逆に、しばらく活動がない休眠顧客には、再エンゲージメント施策が必要です。

MAACの自動スコアリング機能により、Aさんは「どの顧客に、どのタイミングでアプローチすべきか」を即座に把握できるようになり、これまでの試行錯誤から解放されました。


Step 2: アプローチ(Engage)|パーソナライズされたメッセージで心を動かす

◾️効果的な再アプローチで売上向上

ターゲティングで抽出した顧客リストに対し、MAACは各セグメントごとに最適なメッセージ配信を自動化します。

JP LINE tagging blog

 

  • パーソナライズメッセージの自動送信
    例:カートに商品を残しているユーザーには、「お忘れではありませんか?今なら特別クーポン付きでご案内」といったメッセージを自動で送信。
  • スマート配信機能による最適化
    MAACでは、複数の文面や配信タイミングをリアルタイムにテストし、どのアプローチが最も効果的かを判断。
  • マルチチャネル連携
    LINEだけでなく、メールやSMSとも連携させることで、顧客が最も反応しやすいチャネルでアプローチできる体制を整えます。

このように、MAACを用いることで、Aさんは「Nature & Co.」の顧客一人ひとりに合わせた細やかな対応を実現。


Step 3: 最適化(Optimize)|継続的なデータ分析でROIを最大化

◾️PDCAサイクルで成長を実感

施策実施後は、MAACのリアルタイムレポート機能が大活躍します。

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  • KPIのモニタリング
    開封率、クリック率、購入率などの主要指標をダッシュボードで常時チェック。どの施策が効果を発揮しているかを迅速に把握。
  • 自動タグ付けと再アプローチ
    顧客行動に応じて自動的にタグが付与され、「カート放棄」や「休眠顧客」といったセグメントがリアルタイムに更新されます。これにより、タイミングを逃さず再度アプローチが可能に。
  • アップセル・クロスセル施策
    定期購入や関連商品の提案など、追加購入を促す施策も自動化。顧客生涯価値(LTV)の向上に直結します。

Aさんは、これらのプロセスを繰り返し実施することで、広告費用を最適化しながら確実な売上向上を実感。MAACのPDCAサイクルにより、常に最適な施策が自動で更新される仕組みは、まさに現代のマーケティングの新しいスタンダードです。


3. 応用編|Shopify連携でリターゲティング精度をさらに高める

LINEリターゲティング広告をさらに進化させるカギとなるのが、Shopifyとの連携です。ECプラットフォームとして圧倒的なシェアを誇るShopifyとMAACをつなげることで、リアルタイムの購買データを取得・活用し、より高精度なリターゲティングが実現します。ここでは、そのメリットと導入ステップを簡単にご紹介します。

3-1. Shopify × MAAC 連携のメリット

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  • リアルタイムデータの活用
    Shopifyでの購入履歴やカート情報がMAACに自動連携されるため、顧客の最新状況をもとにメッセージ配信が可能。カゴ落ち防止や再購入促進など、タイムリーな施策を打てます。

  • セグメント精度の向上
    購入金額や回数、商品カテゴリなどのデータを活用し、RFM分析やタグ付けをより細かく最適化。ハイバリュー顧客や新規顧客など、重要なセグメントを逃さず捉えられます。

  • ロイヤリティ施策の強化
    VIP顧客には限定オファー、休眠顧客には再エンゲージメント施策など、LTV(顧客生涯価値)向上を狙う取り組みを自動化。リピート率アップに直結します。


3-2. ID連携後にできるようになること

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  1. 顧客プロフィールの即時反映
    連携が完了すると、Shopify上の「注文履歴」や「顧客情報」がMAACにリアルタイムで反映されます。LINE上の行動データと掛け合わせて、個別最適化されたメッセージを配信できます。

  2. カート放棄者へのワンクリックリマインド
    「カゴ落ち」した顧客に対し、LINE上からワンクリックで購入ページへ戻れるリンクを送信。離脱率の低減に大きく貢献します。

  3. 一人ひとりに合わせたメッセージ送信
    「○○さん、前回ご購入いただいた商品が再入荷しました!」といったパーソナライズメッセージを自動配信。顧客とのエンゲージメントを高め、リピート購入を促進します。

ShopifyとMAACを連携することで、ECサイト上のリアルタイムデータLINE上のユーザーデータが結びつき、これまで以上に精度の高いリターゲティングが可能になります。顧客が離脱しそうなタイミングを逃さず捉え、最適なメッセージで再エンゲージメントを図ることで、**LTV(顧客生涯価値)**の向上にも大きく寄与します。

4. まとめ|MAACを活用してリターゲティング効果を最大化しよう

この記事では、RFM分析をはじめとするMAACの機能を活用したLINEリターゲティング広告の3ステップと、Shopifyとの連携による応用方法をご紹介しました。

  • Step 1: ターゲティング(Identify)
    RFM分析を活用し、「ハイバリュー顧客」「休眠顧客」「新規顧客」などに自動分類。BOFU(購買直前)・MOFU(検討段階)の顧客に優先的にアプローチできます。
  • Step 2: アプローチ(Engage)
    セグメントごとにパーソナライズしたメッセージを自動送信し、A/Bテストやマルチチャネル連携で最適化を実現。
  • Step 3: 最適化(Optimize)
    開封率や購入率などの指標をモニタリングしながらPDCAを回し、タグ付けやアップセル施策を自動化してLTV向上を図ります。
  • Shopify連携による精度アップ
    リアルタイムの購入データとLINE行動データを掛け合わせ、カゴ落ち防止や再購入促進など、さらに精度の高いリターゲティング施策が可能に。

▼次のステップ
MAACを導入すれば、データ駆動型の高度なマーケティング戦略を少ない工数で実現できます。すでにLINE公式アカウントを運用中の企業はもちろん、これからECやCRMとの連携を強化したい方も、ぜひ以下のリンクから資料をご覧いただき、具体的な導入イメージをつかんでみてください。