
サブスクラインのラベル機能で、ユーザーごとにラベルのスコアを持てるようになりました。
これまでのラベルは「VIP」「来店済み」「資料請求済み」のように、ユーザーに目印を付けるための機能でした。ラベルスコアを使うと、そこに「どれくらい興味が高いか」「どれくらい来店・購入に近いか」といった強さを点数として持たせられます。
本記事では、ラベルスコアでできること、通常のラベルとの違い、店舗運用で役立つユースケースを紹介します。

目次
ラベルスコアとは
ラベルスコアは、ユーザーに付与したラベルごとに持てる数値です。たとえば同じ「美容相談」ラベルが付いているユーザーでも、問い合わせを1回した人と、何度もメニューをタップして予約直前まで進んだ人では温度感が違います。
ラベルスコアを使うと、次のようにユーザーの反応を点数として蓄積できます。
- リッチメニューで「痩身メニュー」をタップしたら「痩身興味」スコアを +1
- 料金ページを見たら +2
- 予約フォームまで進んだら +5
- 一定期間反応がなければ、必要に応じてスコアを下げる
できること
1. ユーザーごとのラベルスコアを確認・編集できます
ユーザー情報編集の「管理者用設定」では、ラベルのオン・オフと、各ラベルのスコアを手動で調整できます。重要顧客のVIP度を上げる、個別対応で興味度を補正する、といった運用に使えます。

2. 自動応答でスコアを増減できます
自動応答の設定では、応答が発火したタイミングでラベルスコアを増減できます。ユーザーが特定のキーワードを送った、ボタンをタップした、診断に回答した、といった反応に応じて点数を蓄積できます。

3. ユーザーグループでスコア条件を使えます
ユーザーグループでは、ラベルの有無に加えて、ラベルスコアの最小・最大条件を指定できます。たとえば「痩身興味が5点以上」「VIP度が10点以上」「休眠リスクが3点以下」のような対象者を作れます。

役立つユースケース
興味度が高まったタイミングで配信する
「ダイエット」「肌質改善」「月額会員」など、サービス別の興味ラベルを作り、ユーザーの反応に応じてスコアを加算します。一定以上のスコアになったユーザーだけに、体験予約・限定クーポン・相談案内を送ることで、関心が高いタイミングを逃しにくくなります。
VIP・常連・ロイヤル顧客を段階的に管理する
単に「VIP」ラベルを付けるだけでなく、来店回数・購入回数・高単価メニューの利用などに応じてスコアを積み上げると、VIP候補、VIP、最上位VIPのように段階を分けて運用できます。特別案内や先行予約の対象を、より細かく設計できます。
診断コンテンツの回答から好みを可視化する
LINE上の診断やアンケートで、回答ごとにラベルスコアを加算できます。たとえば美容サロンなら「髪質改善」「カラー」「ヘッドスパ」、クリニックなら「美容相談」「定期購入」「再診希望」のように、ユーザーの興味を数値化できます。
休眠・離脱リスクに早めに対応する
一定期間反応がない、予約が途切れている、未購入のまま検討が長い、といった状態にスコアを付けることで、休眠リスクの高いユーザーを見つけやすくなります。再来店クーポンや個別相談の案内など、離脱前のフォローに活用できます。
運用のコツ
- まずは3〜5個のラベルから始める: 最初から細かく作りすぎると運用が複雑になります。重要な行動やメニューに絞って始めるのがおすすめです。
- 点数の意味を決めておく: たとえば「1点=軽い興味」「5点=予約に近い行動」「10点=高確度」のように、社内で基準を揃えておくと運用しやすくなります。
- 自動応答と組み合わせる: ボタンタップやキーワード反応に合わせてスコアを増減すると、スタッフが手作業で更新しなくても興味度が蓄積されます。
- ユーザーグループで配信前に確認する: スコア条件で作ったグループを確認してから配信に使うと、意図しない対象者への配信を防ぎやすくなります。
通常のラベルとの使い分け
ラベルは「その属性・行動があるか」を管理するのに向いています。一方、ラベルスコアは「どのくらい強いか」「どの段階まで進んでいるか」を管理するのに向いています。
- ラベル: 「資料請求済み」「体験予約済み」「VIP」など、状態を表す
- ラベルスコア: 「購入意欲 7点」「VIP度 12点」「休眠リスク 3点」など、強さを表す
ラベルとスコアを組み合わせることで、全員一律の配信ではなく、ユーザーの状態や温度感に合わせたLINE運用がしやすくなります。
関連マニュアル
ラベルスコアを活用すると、ユーザーの行動を「見える化」し、温度感に合わせたセグメント配信やフォローが行いやすくなります。まずは重要なメニューやキャンペーンから、スコア設計を試してみてください。





























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