準備資料
- Cohort、回購週期和毛利資料
- 顧客接觸紀錄、同意狀態與優惠限制
- 現行客服、商品與物流問題
回購率下降或需要設計 CRM 自動化前使用。
先以產品自然回購週期定義流失與留存,按 cohort 區分新客品質和老客變化。
拆解可能原因:產品體驗、交付、價格、競品或接觸不足;先處理服務故障,再考慮刺激購買。
依顧客需求設計提醒、教育、客服關懷或優惠等旅程,寫明觸發、排除、頻率上限與退出條件。
設定 holdout 或可比較基準,評估增量回購、毛利、退訂與客訴,安排停止與調整門檻。
若低回購主要來自延遲出貨,先修物流體驗;折扣信可能增加成本與客訴。
回購指標與 cohort 口徑一致
優惠成本和毛利一起評估
退訂、已購買或客服爭議用戶會正確退出
不自動發送訊息或承諾優惠;涉及個資和觸達須符合現行同意設定。