「毎週LINE配信を続けているけど、反応があったりなかったり…」
「何を送れば読んでもらえるのか、正直よくわからない」

LINE公式アカウントを運用する小規模事業者から、こうした声をよく耳にします。

配信を続けること自体が目的化してしまい、効果検証まで手が回らないというケースは珍しくありません。

今回は、家族経営の電器店が過去の配信データをChatGPTで分析し、開封率に2倍以上の差を生む「法則」を発見した事例をご紹介します。

特別なツールも専門知識も使わず、来店数を月50件から80件へと伸ばした取り組みには、多くのスモールビジネスが参考にできるヒントが詰まっています。

週1配信を続けても「手応え」がつかめない

　地域密着の電器店が始めたLINE活用

A電器店は、地方都市の住宅街で40年以上営業を続ける家族経営の店舗です。

大型家電量販店との差別化を図るため、数年前からLINE公式アカウントを開設し、約500名の顧客に向けて情報発信を行っていました。

店主のAさんは「お客様との接点を増やしたい」という思いから、週に1回のペースで欠かさず配信を続けてきました。

　配信内容はバラエティ豊かだったが…

配信内容は多岐にわたりました。

新商品の紹介、季節のセール告知、年末年始のご挨拶、さらには地域のイベント情報まで。

「お客様に役立つ情報を届けたい」という気持ちから、思いつく限りのネタを配信していたのです。

店舗業務の合間を縫って、毎週欠かさず配信を続けるのは決して楽な作業ではありませんでした。

　開封率のばらつきに悩む日々

しかし、大きな悩みがありました。

配信ごとの開封率が30％から70％まで大きくばらつくのです。

「先週は反応が良かったのに、今週はさっぱり」という状況が続き、何が良くて何が悪いのかがわかりません。

「本当に意味があるのだろうか」という疑問が頭をよぎることも増えていました。

効果を測る術がないまま、「とりあえず続ける」という状態に陥っていたのです。

「過去の配信データ」という宝の山に気づく

　息子の一言がきっかけに

転機となったのは、Aさんの息子であるBさんが帰省した際の会話でした。

IT企業に勤めるBさんは、父親の悩みを聞いてこう提案しました。

「LINE公式アカウントの管理画面から過去の配信データを出せるはずだから、それをChatGPTに分析させてみたら？」。

Aさんにとって「データ分析」は縁遠い世界でしたが、息子の言葉に背中を押される形で挑戦してみることにしました。

　管理画面に眠っていた100回分の記録

さっそくBさんが管理画面を確認すると、過去100回分の配信履歴がCSV形式でダウンロードできることがわかりました。

データには配信日時、配信内容の要約、開封率、クリック率などが含まれています。

これまで一度も活用したことのない機能でしたが、ボタン一つで過去の実績がすべて取り出せることにAさんは驚きました。

　ChatGPTへの依頼はシンプルだった

このCSVファイルをChatGPTにアップロードし、「どのような配信内容が開封されやすい傾向にあるか、分析してください」と依頼しました。

特別なプロンプトの工夫は必要ありませんでした。

待つこと数分、返ってきた分析結果を見て、AさんとBさんは思わず顔を見合わせました。

これまで「なんとなく」で済ませていた配信の効果が、明確な数字とパターンで示されていたのです。

発見した「届くメッセージ」3つの法則

　法則1：新商品より「修理・メンテナンス」が読まれる

ChatGPTによる分析から明らかになった1つ目の法則は、配信内容による開封率の明確な差でした。

新商品やセール情報の開封率は平均30％程度にとどまる一方、修理対応の案内やメンテナンスのお知らせは70％近くに達していたのです。

Aさんにとっては意外な結果でしたが、冷静に考えれば納得のいく話でした。

顧客にとって「新しい家電を買う」機会は年に数回程度ですが、「今使っている家電を長持ちさせたい」というニーズは常にあるからです。

　法則2：名前を入れるだけで開封率15％向上

2つ目の法則は、パーソナライズの効果でした。

LINE公式アカウントには、顧客の登録名を自動挿入する機能があります。

この機能を使った配信と使わなかった配信を比較すると、開封率に約15％の差が生じていました。

「○○様、エアコンの調子はいかがですか？」という書き出しは、不特定多数への告知ではなく「自分宛て」のメッセージとして受け取られやすいのです。

たった一手間で、これほどの差が生まれることにAさんは驚きを隠せませんでした。

　法則3：「売り込み」より「お役立ち」が響く

3つ目の法則は、配信の「姿勢」に関するものでした。

商品を買ってほしいという意図が前面に出た配信よりも、「梅雨時期に家電が故障しやすい理由と対策」「冬場のエアコン暖房を効率よく使うコツ」といった実用的な情報の方が、開封率もクリック率も高い傾向にありました。

直接的な売り込みを控えることで、かえって顧客との信頼関係が深まり、結果として来店につながるという構図が見えてきたのです。

AIを「配信企画の相談相手」にする

　分析結果を配信内容の見直しに活かす

発見した3つの法則を踏まえて、A電器店は配信内容を大きく見直しました。

新商品紹介の頻度を月1回程度に減らし、代わりにメンテナンス情報や季節に応じたお役立ち情報を増やしたのです。

すべての配信で顧客名を挿入することも徹底しました。

「データが示した傾向に従う」というシンプルな方針転換でした。

　「今週何を送る？」の悩みが消えた

さらにBさんは、ChatGPTを「配信企画の相談相手」として活用することを提案しました。

たとえば「6月に電器店が送るべきLINE配信の内容を5つ提案してください。

顧客は主に50代以上の一般家庭です」と入力すると、エアコン清掃のおすすめ時期、梅雨時期の除湿機活用法、落雷対策としてのコンセント保護など、具体的なアイデアが返ってきます。

この方法を取り入れてから、「今週は何を配信しよう」と悩む時間が大幅に減りました。

　来店数60％増と顧客からの嬉しい声

配信内容を刷新した効果は、すぐに数字として表れました。

平均開封率は40％台から60％台へと向上し、来店数も月50件から80件へと増加しました。

特に印象的だったのは、高齢の顧客から「ちょうどエアコンの掃除を頼もうと思っていたところだった」「タイミングの良い連絡で助かる」といった声が寄せられるようになったことです。

「売り込み」ではなく「気にかけてくれている」と感じてもらえるようになったのです。

小さな店舗でも「データドリブン」は実現できる

　必要なデータは「すでに手元にある」

A電器店の取り組みで注目すべきは、分析に使ったのが「すでに手元にあるデータ」だったという点です。

LINE公式アカウントの管理画面には、過去の配信実績が蓄積されています。

多くの事業者がこのデータの存在を知りながら、活用せずに眠らせているのではないでしょうか。

新たにデータを集める必要はなく、これまでの配信履歴という「宝の山」を掘り起こすだけでよいのです。

　高額ツールも専門家も不要だった

もう一つ重要な点は、高額なツールも専門家への依頼も必要なかったということです。

ChatGPTという無料（または低コスト）で使えるツールが、かつては専門家にしかできなかったデータ分析を誰でも実行可能なものに変えました。

必要なのは、「自分のデータをAIに見せて、傾向を聞いてみよう」という発想だけです。

特別なスキルや知識がなくても、一歩を踏み出すことはできるのです。

　分析を「次のアクション」につなげる

そして何より重要だったのは、分析結果を「次のアクション」につなげたという点です。

データを分析して終わりではなく、配信内容の改善という具体的な行動に落とし込んだからこそ、来店数60％増という成果につながりました。

分析はあくまで手段であり、目的は顧客により良い価値を届けることにあります。

この順序を忘れなかったことが、A電器店の成功の鍵でした。

今回のまとめ

「データ分析」と聞くと、大企業が専門チームを使って行う大がかりな取り組みを想像するかもしれません。

しかしA電器店の事例が示しているのは、スモールビジネスにこそデータ活用の余地があるということです。

顧客との距離が近く、配信から来店までの因果関係が見えやすい小規模事業者だからこそ、分析結果をすぐに施策へ反映し、効果を実感できるのです。

LINE公式アカウントの管理画面を開き、過去の配信データをダウンロードする。

それをChatGPTに見せて「傾向を教えて」と聞いてみる。たったこれだけのことが、「なんとなく配信」から「データに基づく配信」への第一歩になります。

お客様が本当に求めている情報は何か。

その答えは、すでにあなたの手元にあるデータの中に眠っているかもしれません。