実施時期: 2025年07月|2026.06.02 最終更新
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プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
再春館製薬所は、開発・製造から販売までを自社で一貫して行う製販一体の通販会社です。同社はこれまで、電話応対を中心としたコミュニケーションを通じて、顧客一人ひとりの肌質や体調、ライフスタイルの変化を深く理解し、専属の「かかりつけ」のような質の高い対話を実現してきました。
しかし、近年のデジタル化の波により、顧客との接点が電話からデジタルへと大きく移行し、現在では新規顧客の9割がデジタル経由となっています。その結果、従来の強みであった「顧客の悩みの本質や背景を深く理解する機会」が減少し、顧客との関係性が希薄化しつつあることが新たな課題となっていました。この課題を解決するため、同社はデジタル上でも従来の電話応対に匹敵する質の高いコミュニケーションを再現し、顧客満足度を向上させることを目指してAIの導入を決定しました。
この課題に対し、再春館製薬所は株式会社GROWTH VERSEと協業し、マーケティングAI SaaS「AIMSTAR」を活用した新たな対話の仕組みを構築しました。このプロジェクトでは、単なる業務の効率化ではなく、顧客にとっての「心地よさの追求」に重点を置いています。
具体的には、顧客の購買サイクルや行動履歴といったデータを「声なき声」として捉え、AIを用いて精緻に分析しています。これにより、顧客一人ひとりの「今」の状態を深く理解し、商品を必要とする最適な時期やメッセージが最も響くタイミングを予測することが可能になりました。
この分析結果に基づき、広告、メール、DM、アウトバウンドコールといった多様なチャネルを通じて、顧客の気持ちに寄り添った最適な情報提供を行っています。両社は協業を通じて、デジタル接点においてもきめ細やかな案内を届ける仕組みを実現しています。
改善・向上したこと
売上・収益の向上
顧客満足度の向上
推進したこと
AI活用の社内展開・定着
AIを活用した新たなコミュニケーション施策は、確かな成果を生み出しています。主力商品である「ドモホルンリンクル」の保湿液を対象とした施策では、顧客ごとの使用状況を購買データからAIで分析し、使い切る目安の時期(約60日)に合わせて関連キャンペーンを案内する「AIレコメンドメール」を実施しました。
顧客にとって最適なタイミングでDMを送信した結果、顧客自身が自発的に商品を購入する行動が促進され、従来のメール施策と比較してDM経由の購買率が約20%向上するという定量的な成果が得られています。また、この仕組みは既存の業務フローに大きな負担をかけることなく運用できており、現場の負荷を抑えつつ顧客エンゲージメントを高めることに成功しています。 同社は今後、将来的な自動化運用も視野に入れながら、さらなる改善を進めていく方針です。
マーケティング
顧客行動分析
レコメンド機能
Web接客
コピーライティング支援
メルマガ作成
小売・流通・EC
パーソナライズ・商品レコメンド
数値・Excel・ログ
売上・受注・販売実績
顧客リスト・会員属性(CRM)
Webログ・行動履歴
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習(数値データからの予測・推論)
統計モデル(数値データに基づく傾向分析)
その他のツール
連携したシステム・SaaS
メール配信システム
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、顧客の購買サイクルをAIで精緻に分析し、単なる効率化ではなく「心地よさ」を追求した最適なタイミングでのアプローチを実現した点にあります。この手法は、定期購入型のECサイトやサブスクリプションサービスなど、顧客の利用サイクルが存在するあらゆる業種に応用可能です。AIによるレコメンドを導入する際は、顧客が不快に感じないよう、配信頻度やメッセージのトーン&マナーを慎重に設計する必要があります。顧客エンゲージメントを高めるAI活用に関心がある方は、ぜひ他のマーケティング事例もご覧ください。
データ×AIで企業の成長力を最大化するためのAI SaaS「AIMSTAR」「ミセシル」「Zero」の開発・販売などを事業として展開。
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