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如何用 AIPL 模型實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)?

如何用 AIPL 模型實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)?

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2022-11-28 16:55

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你好,我是林驥。

有一天,我在微信公眾號(hào)上看到一條廣告,點(diǎn)擊打開(kāi)了一個(gè)小程序,看到自己感興趣的商品,就下單購(gòu)買了一件。在使用了一段時(shí)間之后,我覺(jué)得體驗(yàn)非常好,所以又買了一件。

我的這段消費(fèi)旅程,經(jīng)歷了看到廣告、產(chǎn)生興趣、下單購(gòu)買、重復(fù)購(gòu)買的過(guò)程,正好符合下面將要介紹一種模型:AIPL 模型,它反映了消費(fèi)者行為的 4 個(gè)階段,可以幫助我們更加全面地認(rèn)識(shí)消費(fèi)者群體,從而更有針對(duì)性地制定運(yùn)營(yíng)或營(yíng)銷的策略,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)。

1. 模型介紹

AIPL 是以下英文單詞的縮寫:

① Awareness 認(rèn)知② Interest 興趣③ Purchase 購(gòu)買④ Loyalty 忠誠(chéng)

① Awareness 認(rèn)知

通過(guò)廣告投放、品類詞搜索等渠道,吸引消費(fèi)者的注意,讓消費(fèi)者對(duì)品牌有基礎(chǔ)的認(rèn)知。

這個(gè)階段的消費(fèi)者,如同新生的嬰兒,需要精心地呵護(hù),讓他們快速長(zhǎng)大。

關(guān)鍵指標(biāo):覆蓋率、競(jìng)得率。

② Interest 興趣

消費(fèi)者對(duì)品牌產(chǎn)生興趣,有一定的購(gòu)買傾向性,但還處于猶豫的狀態(tài)。

比如,點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)鏈接,產(chǎn)生點(diǎn)贊、關(guān)注、收藏、加入購(gòu)物車等行為。

這個(gè)階段的消費(fèi)者,對(duì)品牌的情緒較為平穩(wěn),產(chǎn)生了較為濃厚的興趣,但是對(duì)品牌尚未形成足夠的信任,容易受環(huán)境的影響,退回到認(rèn)知階段。

此時(shí)企業(yè)需要給予消費(fèi)者足夠的「誘惑」或「安全感」,促使消費(fèi)者繼續(xù)往前走,進(jìn)入下一個(gè)階段。

關(guān)鍵指標(biāo):進(jìn)店率、點(diǎn)擊率。

③ Purchase 購(gòu)買

消費(fèi)者購(gòu)買商品,成為品牌用戶,這個(gè)階段屬于核心階段,前面所有的鋪墊,都是希望消費(fèi)者能夠順利購(gòu)買。

這個(gè)階段的消費(fèi)者,有些可能是被低價(jià)促銷活動(dòng)吸引來(lái)的,在嘗試使用商品之后,如果體驗(yàn)不好,就無(wú)法發(fā)展成為忠誠(chéng)用戶。

此時(shí)企業(yè)需要給予消費(fèi)者足夠的「關(guān)懷」,提供超出消費(fèi)者期望的價(jià)值。

關(guān)鍵指標(biāo):成交率、轉(zhuǎn)化率。

④ Loyalty 忠誠(chéng)

消費(fèi)者重復(fù)購(gòu)買,成為品牌的忠誠(chéng)用戶,意味著對(duì)品牌產(chǎn)生可持續(xù)的貢獻(xiàn)。

這個(gè)階段的消費(fèi)者,有一定概率成為品牌的「宣傳大使」,忍不住想要推薦給朋友,讓品牌的影響力進(jìn)一步擴(kuò)大。

此時(shí)企業(yè)要高度重視這些高價(jià)值客戶,比如,提供一些個(gè)性化的 VIP 服務(wù),提升品牌在忠誠(chéng)用戶心中的價(jià)值感。

關(guān)鍵指標(biāo):復(fù)購(gòu)率、分享率。

從 AIPL 模型的內(nèi)容來(lái)看,它有點(diǎn)類似于客戶生命周期模型:

兩者具有交集:AIPL 中的 P、L 是在消費(fèi)者成為品牌用戶之后的發(fā)展階段,這兩個(gè)階段是和客戶生命周期的發(fā)展階段重合的。

業(yè)務(wù)目標(biāo)一致:兩個(gè)模型都是為品牌用戶運(yùn)營(yíng),幫我們更好地理解客戶,從而有利于營(yíng)銷活動(dòng)的策劃和運(yùn)營(yíng)管理的決策。

但是,二者也存在一定的差異:

統(tǒng)計(jì)起點(diǎn)不同:AIPL 模型是從消費(fèi)者開(kāi)始認(rèn)識(shí)品牌開(kāi)始統(tǒng)計(jì)的,而客戶生命周期模型是從消費(fèi)者購(gòu)買商品之后開(kāi)始的。

描述路徑不同:AIPL 模型是消費(fèi)者從認(rèn)知到忠誠(chéng)的旅程,而客戶生命周期模型是消費(fèi)者從購(gòu)買到流失的旅程。

2. 應(yīng)用舉例

下面我們以一個(gè)小程序的運(yùn)營(yíng)為例,演示如何用 AIPL 模型實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)。

首先,對(duì) A、I、P、L 各階段的用戶屬性進(jìn)行定義,簡(jiǎn)單示例如下:

① A:15 天內(nèi)瀏覽過(guò)小程序的用戶

② I:15 天內(nèi)有過(guò)互動(dòng)交流的用戶

③ P:2 年內(nèi)下單購(gòu)買過(guò)的用戶

④ L:1 年內(nèi)多次復(fù)購(gòu)的用戶

其次,統(tǒng)計(jì)階段的用戶數(shù)量,假設(shè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下:

運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的對(duì)比思維,與上月同期進(jìn)行縱向和橫向的對(duì)比分析:

A 類人群:環(huán)比增加 20%,說(shuō)明品牌宣傳效果較好,建議復(fù)盤一下宣傳策略,總結(jié)值得推廣的經(jīng)驗(yàn),進(jìn)一步放大宣傳的效果,覆蓋更多潛在的用戶。

I 類人群:環(huán)比增加 12.5%,說(shuō)明互動(dòng)性的營(yíng)銷活動(dòng)取得較好效果,成功讓大部分 A 類人群對(duì)品牌產(chǎn)生了興趣。

P 類人群:環(huán)比減少 20%,購(gòu)買用戶人數(shù)明顯下降,針對(duì)興趣人群的刺激轉(zhuǎn)化不夠,建議運(yùn)用數(shù)據(jù)分析的溯源思維,對(duì)交易成交數(shù)據(jù)做更細(xì)致的分析,找到影響成交轉(zhuǎn)化的根本原因,采取相應(yīng)的改進(jìn)措施,提高成交的轉(zhuǎn)化率。

L 類人群:環(huán)比減少 23.1%,說(shuō)明用戶的忠誠(chéng)度在急速下降,建議確認(rèn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,分析忠誠(chéng)階段的定義是否合理,如果數(shù)據(jù)無(wú)誤,而且定義合理,那么需要引起高度重視,結(jié)合業(yè)務(wù)的實(shí)際情況,進(jìn)行更加詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析。

最后的話

AIPL 模型本身并不復(fù)雜,但是,在實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中,關(guān)鍵是在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中,要對(duì) A、I、P、L 各階段進(jìn)行適當(dāng)?shù)囟x,以便對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),計(jì)算各階段的縱向轉(zhuǎn)化率和橫向遷移率,從數(shù)據(jù)的變化中,通過(guò)對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)可能存在的問(wèn)題及其原因,進(jìn)而有針對(duì)性地制定相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)或營(yíng)銷策略。

比如,這個(gè)月的目標(biāo)是成交 200 個(gè)用戶,但是實(shí)際上只成交了 100 個(gè),就可以通過(guò) AIPL 模型來(lái)分析是哪個(gè)環(huán)節(jié)出了問(wèn)題:是覆蓋率不夠?還是點(diǎn)擊率不足?或是成交率太低?

如果覆蓋率不夠,那么可以加大宣傳的力度;如果點(diǎn)擊率不足,那么可以通過(guò)內(nèi)容營(yíng)銷吸引用戶點(diǎn)擊;如果成交率不足,那么可以通過(guò)促銷活動(dòng)刺激用戶下單購(gòu)買。

著名推銷大師海因茲·姆·戈德曼,曾經(jīng)總結(jié)了一個(gè) AIDA 公式,音譯為「愛(ài)達(dá)公式」,分成 4 個(gè)步驟:

① Attention 吸引注意② Interest 喚起興趣③ Desire 刺激欲望④ Action 促成行動(dòng)

我認(rèn)為,這個(gè) AIDA 公式與 AIPL 模型背后的原理其實(shí)也是相通的,關(guān)鍵在于結(jié)合業(yè)務(wù)的實(shí)際場(chǎng)景,靈活加以運(yùn)用。

總之,結(jié)合數(shù)據(jù)分析的思維和方法,利用模型的力量,做到有的放矢,才能更好地實(shí)現(xiàn)用戶增長(zhǎng)。參考:《數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)》《推銷技巧》

來(lái)源:縱橫線Python與軟考筆記

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