AIPL模型:消费者行为理论模型

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AIPL模型

什么是AIPL模型?

AIPL模型是来源于美国的一个营销模型,AIPL的意思分别是认知、兴趣、购买和忠诚,就是用户从看到你(曝光,点击,浏览),倾向你(关注,互动,搜索,收藏,加购),购买你(支付下单),忠于你(正向评论,重复购买)。

AIPL模型可以帮助商家通过不同的付费工具,匹配不同的场景,加上溢价和创意,分别匹配不同的策略,满足不同阶段的客户需求。

AIPL模型如何使用?

AIPL模型是首次实现品牌人群资产定量化、链路化运营

“品牌人群资产”很重要,比如可口可乐的传奇总裁罗伯特伍德鲁夫说:即使可口可乐全部工厂都被大火烧掉,给我三个月时间,我就能重建完整的可口可乐。最重要的是可口可乐品牌有强大的消费者人群资产,那些听过可口可乐的人、喝过的人、一年买很多次的人。这就是可口可乐的品牌人群资产,定量化就是把这些人群量化统计。

AIPL模型是一个可以把品牌在阿里系的人群资产定量化运营的模型,这也是支撑它全域营销概念落地的关键一环,怎么量化?就是把人群分为四类:

  • A(Awareness),品牌认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人;
  • I(Interest),品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人;
  • P(Purchase),品牌购买人群,指购买过品牌商品的人;
  • L(Loyalty),品牌忠诚人群,包括复购、评论、分享的人。

品牌所有AIPL资产数据都可以被存在数据银行(Data Bank)中,靠的是用户在阿里体系那个共通的身份(UNI-ID)。

链路化运营简而言之就是,对于所处链路中不同位置的人群,品牌采用对应的沟通内容和渠道,最终的目的累积人群资产,并实现链路高效流转。

AIPL模型具体怎么执行

首先,需要通过数据银行账号分析:品牌当前的“A-I-P-L“人群资产存在什么问题?

比如是相对于竞品“A人群”量太少了、或者“I人群”到“P人群”流转率太低了、亦或者品牌旗舰店自身的“A-I-P-L“人群占比相对于其他C店、经销店太少了……

然后,就可以针对链路中具体问题采用对用的解决策略了。

比如:针对“A人群”量太少这个问题,除了在站内可以通过“一夜霸屏”资源投放品牌广告外,还可以整合品牌市场部的资源来做投放拉新。传统媒介投放都是媒体投完之后,媒介公司给到甲方一些传播层面的数据,比如有多少曝光、多少点击这样,但是如果这些媒体用Uni Desk做投放,这些触达的用户数据还可以通过阿里的Uni ID匹配沉淀到数据银行,成为新增“A人群”。

再比如:针对链路中“I人群”到“P人群”流转率太低的问题,说明店铺目前缺少销售转化机制,做法是先把“I人群”根据标签分成不同的群组,有的可能是对促销折扣敏感,那就可以通过钻展给他们推送店铺折扣信息来做收割;而有的是通过明星活动拉进来的,那或许可以通过一些明星周边货品来吸引他们做下一步的购买动作。

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