「次もこの人に頼みたい」と思わせる！履歴データを活用した次回提案のコツ

なぜ履歴データが「また来たい」を生み出すのか

お客様がサロンを離れる最大の理由は「忘れられること」です。技術に不満がなくても、次の予約をしないまま日常に戻り、気づけば別のサロンを探している——そんな経験は珍しくありません。この「忘却」を防ぎ、再来店への動機を生み出すのが履歴データの活用です。

履歴データとは、単なる施術記録ではありません。お客様の髪質、過去に使用したカラー剤の配合、仕上がりの写真、施術中に交わした会話の内容まで含めた「顧客との関係性の蓄積」です。これらの情報があれば、次回来店時に「前回気になるとおっしゃっていた〇〇、今回試してみませんか？」という自然な提案が可能になります。

実際、顧客管理システム（CRM）を導入したサロンでは、リピート率が大幅に改善した事例が多く報告されています。ある調査では、適切な次回提案を行った場合、7割のお客様がそれを好意的に受け止めるというデータもあります。つまり、遠慮して何も提案しないことこそが、リピート率を下げる原因になりえるのです。

電子カルテに記録すべき5つの情報

履歴データを次回提案に活かすためには、記録すべき情報を明確にしておく必要があります。紙のカルテでは情報が分散し、検索も非効率になりがちです。電子カルテを導入すれば、タブレットやスマートフォンでいつでも過去の施術履歴を確認でき、スタッフ間の情報共有もスムーズになります。

1. 施術内容と使用薬剤の詳細

カラー剤の配合比率、パーマのロッド選定、トリートメントの種類など、技術面の詳細を記録します。これにより「前回と同じで」というオーダーにも正確に対応でき、色ムラや仕上がりの違いによるクレームを防げます。

2. 仕上がり写真（ビフォー・アフター）

施術前後の写真は、次回提案において最も説得力のある材料です。「前回このくらいの長さでしたが、今回は少し変えてみましょうか」といった具体的な提案が可能になります。また、担当者が変わった際の引き継ぎもスムーズに行えます。

3. お客様の悩みと要望

「くせ毛が気になる」「白髪が増えてきた」「朝のスタイリング時間を短くしたい」など、施術に直接関係しない悩みも記録しておきます。これらは次回の追加メニュー提案の材料になります。

4. 会話の内容（趣味・仕事・家族構成など）

「来月から転職する」「子どもが受験」といった個人的な情報は、パーソナライズされたコミュニケーションの基盤になります。再来店時に「新しいお仕事はいかがですか？」と声をかけるだけで、お客様は「覚えてくれている」と感じます。

5. 次回への引き継ぎ事項

「次回はハイライトを入れたいとのこと」「3か月後にカラーリタッチ推奨」など、次回施術に向けた申し送り事項を明記します。これが次回提案の直接的な材料となります。

退店時の次回提案で押さえるべきポイント

次回予約を獲得する最も効果的なタイミングは、施術直後の退店時です。お客様の髪が最も美しい状態であり、満足度も高いこの瞬間を逃さず、具体的な提案を行うことが重要です。

「いつ頃」ではなく「いつ」を提案する

「またお待ちしています」という曖昧な声かけではなく、「〇月〇日頃がベストなタイミングです」と具体的な日程を伝えます。髪質やスタイルに基づいた専門的なアドバイスとして伝えることで、押し売りではなく「プロとしての提案」として受け入れられます。

履歴データを活用した提案例

たとえばカラーの場合、履歴から「前回6週間で色落ちが気になり始めた」とわかっていれば、「前回のデータを見ると5週間目くらいから根元が気になり始めていましたので、〇月上旬にリタッチがおすすめです」と伝えられます。データに基づく提案は説得力があり、お客様も納得しやすくなります。

次のゴールを一緒に描く

「次回は少し長さを伸ばして、春に向けてこんなスタイルを目指しませんか？」というように、次回の施術がお客様にとってどんな価値があるのかを具体的に示します。これにより、単なる「メンテナンス」ではなく「なりたい自分への一歩」として認識してもらえます。

特典よりも価値で訴求する

割引クーポンに頼りすぎると、クーポンがないと来店しない顧客を育ててしまいます。それよりも「次回来店時にこのトリートメントをサービスします」など、技術やサービスの価値を感じてもらえる特典を用意するほうが、長期的な関係構築につながります。

顧客セグメント別のアプローチ方法

すべてのお客様に同じ提案をしても効果は限定的です。履歴データをもとに顧客をセグメント（分類）し、それぞれに合ったアプローチを行うことで、提案の精度と効果が高まります。

新規客へのアプローチ

初回来店のお客様は、まだサロンとの信頼関係が構築されていません。この段階では「次回もぜひ担当させてください」という姿勢を見せつつ、カウンセリングで聞いた悩みに対する解決策を次回提案として提示します。「今日は時間の関係でできませんでしたが、次回〇〇を試してみませんか」という形が自然です。

リピーター（2〜5回目）へのアプローチ

来店回数が増えるにつれ、履歴データも蓄積されていきます。過去の施術履歴を振り返り、「最初の頃と比べて髪質が改善してきましたね」といったフィードバックを交えながら、次のステップとしてのメニュー提案を行います。このタイミングでホームケア商品の提案も効果的です。

常連客へのアプローチ

長く通ってくださっているお客様には、特別感のある提案が響きます。「〇〇様だけに先行でお知らせしますが、来月から新しいトリートメントが入ります」など、VIP感のある情報提供で関係性を深めます。また、紹介制度の案内もこの層に行うと効果的です。紹介による新規顧客はリピート率が約60%と高いことがわかっています。

休眠客へのアプローチ

一定期間（たとえば90日以上）来店がないお客様には、履歴データをもとにした個別メッセージを送ります。「前回〇〇をされてから3か月が経ちましたが、その後髪の調子はいかがですか？」という問いかけは、一斉配信のDMとは違う特別感を演出できます。

フォローメッセージの自動化で接点を維持する

来店から次回予約までの「空白期間」をどう埋めるかが、リピート率向上のカギを握ります。しかし、多忙なサロン業務の中で、一人ひとりのお客様に手作業でメッセージを送るのは現実的ではありません。ここで活躍するのが、顧客管理システムの自動配信機能です。

来店翌日：サンクスメッセージ

施術の翌日に「昨日はご来店ありがとうございました。スタイルの調子はいかがですか？」と送ります。これは単なるお礼ではなく、万が一不満があった場合に早期対応するためのセーフティネットでもあります。この段階で口コミ投稿のお願いをすることも効果的です。

2週間〜1か月後：スタイリングアドバイス

「そろそろ髪が伸びてきた頃かと思います。ご自宅でのスタイリングで気になる点があれば、お気軽にご相談ください」といったフォローを送ります。履歴データをもとに、そのお客様に合ったホームケアのアドバイスを添えると、より響くメッセージになります。

来店予測日の前：次回提案リマインド

お客様の平均来店サイクルをデータから算出し、その数日前に「そろそろメンテナンスの時期ですね」とリマインドを送ります。来店サイクルは顧客ごとに異なるため、一律のタイミングではなく、履歴に基づいた個別設定が重要です。

誕生日・記念日：特別なオファー

顧客情報に登録された誕生日に合わせて、お祝いメッセージとともに特典を送ります。「お誕生月限定で〇〇をプレゼント」といった内容は、再来店のきっかけになりやすいです。

こうした自動配信は、スタッフの記憶やモチベーションに依存せず、確実に顧客との接点を維持し続けられる点が最大のメリットです。ただし、配信頻度が高すぎると逆効果になるため、適切な間隔（数週間おき）を守ることが大切です。

データ分析で次回提案の精度を高める

履歴データは記録するだけでは価値を発揮しません。蓄積されたデータを分析し、施策の効果を検証して改善につなげるPDCAサイクルを回すことで、次回提案の精度は継続的に高まります。

測定すべき指標（KPI）

次回提案の効果を測定するために、以下の指標を定期的に確認します。

• 次回予約獲得率：退店時に次回予約を取れた割合。50%を目標に設定するサロンが多いです。
• 2回目来店率：新規顧客が2回目に来店する割合。業界平均は約30%ですが、50%以上を目指します。
• 平均来店サイクル：顧客が再来店するまでの平均日数。短縮できれば年間来店回数が増加します。
• 休眠復帰率：90日以上来店がなかった顧客が再来店する割合。

スタッフ別の分析

同じサロンでも、スタッフによって次回予約獲得率に差が出ることがあります。データを比較し、成果を出しているスタッフの提案方法をチーム内で共有することで、サロン全体のスキルアップにつながります。

メニュー別の分析

どのメニューを受けたお客様のリピート率が高いか、逆にどのメニュー後の離脱が多いかを分析します。たとえば「カットのみ」より「カット＋トリートメント」のほうがリピート率が高いとわかれば、初回からセットメニューを提案する戦略が立てられます。

改善サイクルの実践

週次または月次でデータを確認し、目標未達の項目があれば原因を分析します。「2回目来店率が低い」なら初回体験の改善を、「3回目以降の離脱が多い」ならリピーター向けの施策を検討するなど、データに基づいた具体的な対策を立てられます。

まとめ：履歴データは「おもてなし」の基盤

履歴データを活用した次回提案は、売上を上げるためのテクニックである以上に、お客様一人ひとりに寄り添った「おもてなし」の実践です。「自分のことを覚えてくれている」「私に合った提案をしてくれる」——その体験が、お客様に「次もこの人に頼みたい」と思わせる原動力になります。

まずは電子カルテに記録すべき情報を整理し、退店時の次回提案を徹底するところから始めてみてください。自動配信機能を活用すれば、スタッフの負担を増やさずに顧客との接点を維持できます。そしてデータを分析し、改善を続けることで、リピート率は着実に向上していきます。

ビューティーメリットのような顧客管理システムを活用すれば、予約管理から電子カルテ、メッセージ配信、データ分析まで一元的に行えます。「勘と経験」に頼る経営から「データと戦略」に基づく経営へ。その第一歩として、履歴データの活用に取り組んでみてはいかがでしょうか。

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