如何用 AIPL 模型实现用户增长?
林骥
共 2337字,需浏览 5分钟
· 2022-06-29
你好,我是林骥。
有一天,我在微信公众号上看到一条广告,点击打开了一个小程序,看到自己感兴趣的商品,就下单购买了一件。在使用了一段时间之后,我觉得体验非常好,所以又买了一件。
我的这段消费旅程,经历了看到广告、产生兴趣、下单购买、重复购买的过程,正好符合下面将要介绍一种模型:AIPL 模型,它反映了消费者行为的 4 个阶段,可以帮助我们更加全面地认识消费者群体,从而更有针对性地制定运营或营销的策略,进而实现用户增长。
![](https://filescdn.proginn.com/249f375a4671772f017fe1aab1fe5569/c83958804416ff77b0c172fd95ba8dca.webp)
两者具有交集:AIPL 中的 P、L 是在消费者成为品牌用户之后的发展阶段,这两个阶段是和客户生命周期的发展阶段重合的。
业务目标一致:两个模型都是为品牌用户运营,帮我们更好地理解客户,从而有利于营销活动的策划和运营管理的决策。
统计起点不同:AIPL 模型是从消费者开始认识品牌开始统计的,而客户生命周期模型是从消费者购买商品之后开始的。
描述路径不同:AIPL 模型是消费者从认知到忠诚的旅程,而客户生命周期模型是消费者从购买到流失的旅程。
![](https://filescdn.proginn.com/58b4a38bf055aef09099e81d9f343dbd/ec7645e980eae5a121391f6744a62809.webp)
A 类人群:环比增加 20%,说明品牌宣传效果较好,建议复盘一下宣传策略,总结值得推广的经验,进一步放大宣传的效果,覆盖更多潜在的用户。
I 类人群:环比增加 12.5%,说明互动性的营销活动取得较好效果,成功让大部分 A 类人群对品牌产生了兴趣。
P 类人群:环比减少 20%,购买用户人数明显下降,针对兴趣人群的刺激转化不够,建议运用数据分析的溯源思维,对交易成交数据做更细致的分析,找到影响成交转化的根本原因,采取相应的改进措施,提高成交的转化率。
L 类人群:环比减少 23.1%,说明用户的忠诚度在急速下降,建议确认数据的准确性,分析忠诚阶段的定义是否合理,如果数据无误,而且定义合理,那么需要引起高度重视,结合业务的实际情况,进行更加详细的数据分析。
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