lapsewatch

lapsewatch：購入をやめた顧客を見つける

注文 CSV から顧客維持率と解約を分析し、リスクのある顧客、失った顧客、危険にさらされている年間売上を確認できます。EC ストア、サービス業、小規模な B2B 企業向けです。

顧客を見つけるより、維持するほうが通常は費用がかかりません。しかし、常連客がいつの間にか注文をやめても、誰も気づかないものです。lapsewatch は顧客ごとの購入パターンと比較するため、毎月注文する顧客は年に 2 回注文する顧客より早く検出されます。MCP サーバーと単体の Go バイナリで、アカウントも API キーも不要で、ネットワークアクセスもありません。

エージェントに尋ねられること

• 「購入をやめた顧客は誰ですか？」
• 「売上を取り戻すために、まず誰に連絡すべきですか？」
• 「年間売上のうち、どのくらいが危険にさらされていますか？」
• 「リピート顧客率はどのくらいですか？ また、上位顧客への依存度はどのくらいですか？」

インストール

MCP サーバーと、Claude に使いどきを知らせるスキルを追加する Claude Code プラグインとしてインストールできます。npx でサーバーを実行するため、Node が必要です。

claude plugin marketplace add GillMacedo/lapsewatch
claude plugin install lapsewatch@lapsewatch-marketplace

その他の MCP クライアントの場合：

{
  "mcpServers": {
    "lapsewatch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "lapsewatch", "serve"]
    }
  }
}

または、Go 1.27 以降でバイナリをビルドします。

go install github.com/GillMacedo/lapsewatch@latest

使い方

何もインストールせずに、npx lapsewatch check orders.csv を実行できます。この例では、examples/ にある架空のファイルを使用しています。

$ go run . check examples/orders.csv
2026-09-27 時点：顧客 8 人、75.0% が複数回購入、売上 14598.00、上位 10% が売上の 49.3% を占める
リスクあり：優先して連絡する顧客（2 人）
  [email protected]  最終注文から 197 日、通常は 60 日ごとに注文  年間価値 5475.00
  [email protected]  最終注文から 92 日、通常は 30 日ごとに注文  年間価値 3771.67
離脱（1 人）
  [email protected]  最終注文から 297 日、通常は 20 日ごとに注文  年間価値 1368.75
1 回のみ（1 人）
  [email protected]  唯一の注文から 397 日  購入額 60.00
アクティブ 3 人、新規 1 人。
スキップされた行 68：有効な日付、顧客、または金額がありません
2 人の顧客から、年間 9246.67 がリスクにさらされています。

特定の日付を基準にするには --as-of 2026-12-31 を、表示する顧客を増やすには --top 50 を、機械可読形式の出力には --json を追加します。

判定方法

ステータス	条件
アクティブ	通常の注文間隔の 2 倍以内に注文がある
リスクあり	通常の注文間隔の 2 倍を超え、最終注文から 30 日以上経過している
離脱	通常の注文間隔の 4 倍を超え、最終注文から 30 日以上経過している
新規	過去 90 日以内に注文が 1 回
1 回のみ	注文が 1 回で、90 日より前

通常の注文間隔は、顧客の注文間の日数の中央値です。年間価値は、平均注文額に 365 を掛けて、その間隔で割った値であり、推定値です。同じ日の行は 1 回の注文として数え、返金は注文として数えずに合計額から差し引かれます。

MCP ツール

ツール	機能
customers_check_lapsed	優先度別の顧客と概要を返します。大きなファイルでは件数を制限できます
customers_inspect_csv	行の内容を表示せずに、検出した列と行数を表示します

どちらも読み取り専用で、誰かに連絡する機能はありません。customers_check_lapsed は顧客名またはメールアドレスを MCP クライアントに返すため、使用する AI モデルに渡されます。CLI ではすべての処理が手元のマシンで完結します。

FAQ

休眠顧客を見つけるにはどうすればよいですか？ 注文を CSV としてエクスポートし、npx lapsewatch check orders.csv を実行します。

Shopify、WooCommerce、Stripe のエクスポートに対応していますか？ CSV を読み込み、Email、Total、Created at などの一般的な列名を認識します。また、--columns date=When,customer=Who,amount=Sum を使って、ほかの列名を指定できます。これらのプラットフォームには接続せず、各プラットフォームの実際のエクスポートデータでのテストもまだ行っていません。

名前とメールアドレスのどちらを使うべきですか？ メールアドレスが最適です。異なる値ごとに別の顧客として扱うためです。

制限事項

• 調査対象を見つけることはできますが、顧客が離れた理由まではわかりません。一度きりのニーズや季節性のある購入者が、離脱したように見えることがあります。
• 顧客が異なる名前やメールアドレスで登録されている場合、別々の顧客として数えられます。まずリストを整理するには、samecontact が役立ちます。
• 通貨の換算には対応していません。
• 読み込めるのは CSV のみで、ファイルサイズの上限は 50 MB です。
• これらのリストを使って顧客にメールを送信する場合は、お住まいの地域のマーケティングおよびプライバシーに関する規則に従ってください。
• これまでのテストには、実際のエクスポートデータではなく、架空のデータを使用しています。お手元のデータで問題が発生した場合は、データではなく列ヘッダーを添えて issue を作成してください。

貢献

人の方も、AI エージェントと作業する方も、貢献を歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。初めての方におすすめの issue：

• さらに多くのプラットフォームや言語の列名を追加する
• CSV に顧客呼び戻しリストを書き出す --out を追加する
• 季節性のある購入者を検出する機能を追加する
• コホート別の継続率テーブルを追加する
• プラグインアイコンを追加する

プルリクエストの流れ

1. PR を作成します。 リポジトリをフォークし、ブランチで作業して、変更を 1 つに絞ってください。ユーザーにとって何が変わるのかを示すタイトルを付けてください。タイトルは変更履歴の項目になるためです。feat: は Added の下に、fix: は Fixed の下に記載されます。
2. 自動チェック。 コードの変更にはテストが必要で、make test が成功しなければなりません。30 行を超える変更には、リンクされた未解決の issue（Closes #<number>）が必要です。また、PR の変更行数は最大 800 行です。不足がある場合は、修正点をコメントでお知らせします。
3. レビュー。 Claude が各 PR を自動的にレビューします。コードの PR にはセキュリティレビューも行われ、サンドボックスでテストされます。その後、レビューによって PR がマージされるか、変更が求められます。CI、エージェント設定、npm または Python の依存関係、ベンダーコード、ビルドファイルを変更する PR は、この方法ではマージできません。その場合はコメントでお知らせします。セキュリティレビューで承認されなかった変更も同様です。
4. リリース。 ユーザーがインストールするものに変更を加えるマージは、約 2 時間以内に新しいバージョンとしてリリースされ、GitHub Release が作成されます。プロジェクトに npm パッケージがある場合は、それもリリースされます。ドキュメントと CI の変更は次回のリリースまで保留されます。

AI に関する開示

このプロジェクトは主に Claude Code で生成され、メンテナーによるレビューを受けています。

自己紹介

私は Giulliano Macedo です。GoTech Solutions で開発者向けツールを作っています。最新情報をチェックしたり、お気軽にご連絡ください。

• GitHub：GillMacedo
• LinkedIn：giulliano
• X：@giumacedo

lapsewatch が顧客の呼び戻しに役立ったなら、スターを付けていただけると、ほかの方にも見つけてもらいやすくなります。

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MIT ライセンスです。

Giulliano Macedo（GoTech Solutions）が開発 · LinkedIn · X