ストックラボ、HubSpot×AIでリピート顧客向けマーケティングを開始！配信量を増やさず、頻度・タイミング・文脈を最適化（β運用）
リユース事業を行うストックラボ（本社：東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203）は、CRM「HubSpot」と自社AIモデルを連携したリピート顧客向けマーケティング運用（β）を開始しました。既存顧客の属性・行動・購入／買取履歴をもとに再来店確度や関心カテゴリを推定し、最適なタイミング・導線を提示します。初期段階はHuman-in-the-Loop（人の最終確認）を前提とした検証運用とし、結果は期間・母数・算出方法を明記して公表予定です。
実施の背景
既存顧客の体験価値を高めるうえで鍵になるのは、配信の量を増やすことではなく、頻度・タイミング・文脈の三点を適切にそろえることです。通知が多すぎれば既読率は下がり、配信停止につながりやすく、逆に少なすぎれば必要な情報が届きません。
さらにリユースの意思決定は「入荷」「価格改定」「メンテナンスのタイミング」「季節要因（例：12月のボーナスや大掃除、ギフト需要）」といった短いトリガーに左右されるため、同じ内容でも“いま”届ける意味があるかどうかで成果が大きく変わります。直近の来店や査定の結果、購入・買取のカテゴリといった接点に合っていない案内は、たとえ有益でも的外れになりやすい――この前提が、私たちの運用設計の出発点です。
現状の課題は、接点データが店頭や出張、EC、LINE・メール、コールといった複数チャネルに分散していることに起因します。チャネルごとに履歴が別々に更新されると、同じ日に似た趣旨の案内が重なったり、LINEでは「価格改定のお知らせ」、メールでは「在庫僅少」、サイトでは「在庫あり」といった表現の齟齬が生まれたりします。
出張査定のフォローが一方では完了扱い、他方では未完了のまま――といった見落としも、利用者の体験を損なう要因です。こうしたバラつきをなくすため、私たちはHubSpot上に接点情報を統合し、会員ID・問い合わせ・LINEユーザーIDなどを同一コンタクトにひもづけ、閲覧・クリック・来店・査定・購入／買取・価格改定通知といったイベントを標準化して扱う“土台”づくりから着手しました。
配信履歴と到達状況を参照して同一時間帯の重複や競合配信を抑止する仕組みも、この土台に組み込みます。
そのうえでAIの役割は、配信量を増やすことではなく、届け方を整えることにあります。前回接点からの経過日数やカテゴリ、反応履歴などを手がかりに「再来店の確度」や「離脱の兆候」「関心カテゴリ」を推定し、次の一手（NBA/NBO）として、たとえば“購入後○日目のケア情報48〜72時間後の査定予約リマインド”直近閲覧カテゴリに限定した価格改定のお知らせ”のような小さな提案を提示します。もっとも、この提案がそのまま自動配信されることはありません。私たちはHuman-in-the-Loopを原則とし、担当者が表現・頻度・時間帯を確認してから送出します。自動即時送信は行わず、品質と安全を人が担保します。
配信品質の基準も、あらためて明文化しました。カテゴリごとの月次・週次の上限を設け、上限に近い場合は関連度の高い案内を優先し、低いものは翌日以降に回します。夜間は原則22:00〜8:00の送信を抑制し（法令や事前同意に基づく通知を除く）、優先順位は「予約・同意などの重要通知」「在庫・価格改定など直結情報」「メンテや使い方の学習コンテンツ」の順に整理します。こうして頻度を制御しながら、関連性とタイミングをそろえる――“量より質”の運用に軸足を移します。
同時に、データ保護とガバナンスを運用の前提に据えます。利用目的は事前に明示し、いつでも配信停止できる導線を用意します。アクセスはロールごとに最小限に限定し、四半期ごとの権限棚卸しと操作ログの監査を行います。保存期間はデータ種別ごとに定義し、満了時は削除または匿名化します。配信ルールやテンプレートの改訂は変更ログとして公開し、説明可能性とロールバックの手順を確保します。
効果検証は、再来店率や再購入率、前回接点から再来までの時間（TTR）の改善を中心に、夜間抑制の遵守、頻度超過・誤配のゼロ化、配信停止の処理SLAなど品質指標とあわせて評価します。さらに、人の承認に要する平均時間や差し止め・修正の発生率といった運用負荷も測り、テンプレートやルールの再現性を高めていきます。こうした一連の取り組みにより、「必要なときに、必要な人へ、必要な内容だけ」を実現し、配信量をむやみに増やすことなく、既存顧客の体験の質を底上げすることを目指します。
取り組みの概要（β）
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スコアリング：
HubSpotの接点データ（閲覧・クリック・購入／買取履歴・来店間隔 など）を特徴量化し、再来店確度／離脱確度／関心カテゴリを推定。 -
次の一手（NBA/NBO）提案：
「査定予約のリマインド」「入荷・価格改定のお知らせ」「ケア／メンテの有益情報」など、行動につながる小さな提案を生成。 -
ワークフロー自動化（承認必須）：
HubSpotのワークフローにAI提案カードを埋め込み、担当者が承認→配信。自動即時送信は行いません。 -
チャネル：
LINE／メール／サイト内案内／店頭フォロー（いずれも配信品質ルールに準拠）。
データ保護／配信品質（運用方針）
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同意とオプトアウト：目的の明示、同意の取得・記録、いつでも停止可能な導線を提示。
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夜間抑制／頻度上限：原則［22:00–8:00］は配信せず（法令・同意に基づく通知を除く）。カテゴリ別に月次上限を設定。
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最小権限・監査：ロールごとに最小権限を付与し、四半期ごとに棚卸し。重要操作はログ化。
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保存期間：データ種別ごとに保存期間を定義し、満了時は安全に削除／匿名化。
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Human-in-the-Loop：AI要約・提案は担当者の確認を必須とし、表現・文脈の最終責任は人が負います。
株式会社ストックラボ代表 尾太 駿 コメント
「私たちは“数を打つ”のではなく、既存のお客様の時間を尊重する運用へ軸足を移します。HubSpot×AIで提案の質とタイミングを整え、Human-in-the-Loopで確認する運用を続けながら、結果を検証・公開していきます。」
◆会社概要
＜株式会社ストックラボ＞
設立日：2014年4月25日
古物商許可証：第304371408068号
所在地：〒160-0022 東京都新宿区新宿2-12-16 セントフォービル203
事業内容：リユース事業
株式会社ストックラボは、革靴やお酒の販売・買取を中心に事業を展開するリユース企業です。
「新しいモノと昔からあるモノをつなぎ、価値を再発見する」。
インターネットと実店舗の両輪で、必要な人に必要な一品を届けます。
また、出張買取や真珠買取、真珠販売、古本買取、毛皮買取、なども承っております。また、広告やSEO、CRMなど店舗集客や買取集客の面でリユース企業のマーケティング支援を強化しています。
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東京の中古革靴専門店 LASTLAB（ラストラボ） を運営しています。
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