外贸官网建站,做网站没有做退钱,怎样用阿里云建设网站,仿win8 html5微网站纯手工代码在当今这个数字化时代#xff0c;商业战场的硝烟从未如此浓烈。随着互联网红利的逐渐消退#xff0c;公域流量的成本水涨船高#xff0c;企业间对于有限用户资源的争夺已进入白热化阶段。每一次点击、每一个曝光背后#xff0c;都是企业不得不承担的高昂代价。在此背景下商业战场的硝烟从未如此浓烈。随着互联网红利的逐渐消退公域流量的成本水涨船高企业间对于有限用户资源的争夺已进入白热化阶段。每一次点击、每一个曝光背后都是企业不得不承担的高昂代价。在此背景下传统的依赖公域流量获取新客的模式正遭受前所未有的挑战迫使企业不得不重新审视其营销策略探索更为经济高效、可持续发展的顾客关系构建之道。
因此将公域流量有效转化为私域流量构建属于自己的用户池成为了众多企业突破重围、在激烈竞争中寻求新增长点的必然选择。这不仅是对市场环境变化的主动适应更是企业深化用户理解、提升顾客终身价值、强化品牌忠诚度的核心策略。
在之前的文章中我们针对 APMDR 模型做过专门的模型介绍但这个模型并未聚焦在私域流量的运营上。本文我们将深入探讨一个在私域流量场景下使用频率更高的生命周期模型——AIPL 模型通过采用这种用户生命周期管理模型企业可以更高效地将公域流量转化为私域流量从而提升市场竞争力。
什么是 AIPL 模型
AIPL 模型是数字营销领域常用的一种用户生命周期管理模型全称为 Awareness认知、Interest兴趣、Purchase购买、Loyalty忠诚。这个模型用于帮助企业深入分析并有效管理用户从初次接触品牌经历认知、兴趣、购买到最终成为忠实粉丝的整个生命周期。 ● Awareness认知
这是用户旅程的第一步目标是让潜在客户首次认识并注意到品牌。在这个阶段企业通过广告、社交媒体、内容营销等手段提高品牌知名度让用户知道品牌的存在及其所能提供的价值。
● Interest兴趣
当用户对品牌产生了初步的认知后下一步是激发他们的兴趣。通过提供有价值的内容、产品信息、试用体验或互动活动使用户深入了解品牌和产品促使他们从旁观者转变为积极参与者。
● Purchase购买
在兴趣阶段的基础上企业通过促销、优惠券、个性化推荐等策略鼓励用户完成首次购买。这一阶段是用户价值实现的关键步骤标志着从潜在客户转变为实际消费者的转变。
● Loyalty忠诚
购买后的用户管理尤为重要目标是通过优质的客户服务、售后支持、会员计划、个性化体验等增强用户的满意度和忠诚度促使他们重复购买并可能成为品牌的倡导者通过口碑推荐带动新用户的增长。
在客户数据洞察平台中落地 AIPL 模型
了解了 AIPL 模型的阶段划分以及不同阶段的用户定位后我们接下来以用户在某电商品牌小程序购物为例介绍一下 AIPL 模型在业务上的应用及其在袋鼠云客户数据洞察平台中的落地。
业务场景准备
小程序品牌购物场景下用户生命周期各阶段代表行为可以总结为如下几点 基于上述场景需要为用户建立如下标签体系并生成模型 每一个用户在当前阶段仅会存在一个生命周期阶段同时命中多个条件时认为用户在后置的生命周期阶段中。即若用户同时满足 A、I、P 的条件则用户当前处于生命周期 P 阶段。
在客户数据洞察平台配置 AIPL 模型
确定好了业务定义后即可将定义中所需标签在「客户数据洞察平台」中配置并发布。标签配置逻辑之前的文章有讲到过此处不再赘述感兴趣的朋友可以翻看之前的文章进行了解理论实操一文掌握 RFM 模型在客户数据洞察平台内的落地实战
准备好了基础数据后即可前往「客户模型」模块进行 AIPL 模型配置与应用。
● 第一步创建 AIPL 模型
平台内置了一种客户价值模型和三种生命周期模型根据我们当前需要选择生命周期模型中的 AIPL 模型。 ● 第二步基于之前定义的阶段条件进行模型规则配置
· 认知阶段规则定义 · 兴趣阶段规则定义 · 购买阶段规则定义 · 忠诚阶段规则定义 配置完成后可通过「预估人数」功能预计算各阶段人群覆盖情况。 ● 第三步更新模型数据便于后续做模型分析
创建模型并生成模型数据后即可定期追踪用户各阶段分布情况。 此外可以指定特定的两天查看这段时间用户阶段变化情况。 例如从下图中的数据流转可看出4月24日有3个客户从认知阶段流入兴趣阶段4个客户从兴趣阶段流入购买阶段分别有1个认知阶段、1个购买阶段的用户流入忠诚阶段且流入客户量新增了133%。 基于该数据可以进一步分析这批用户流入的特殊性以此挖掘营销策略提升其他客户的流转意愿与速度。从图中可以看出目前尚无用户流失情况出现是一个好的表现。
总结
对于企业和营销人员来说使用 AIPL 模型对用户做阶段划分可以帮助企业和营销人员全面理解用户从最初接触到成为忠诚客户的整个过程使营销策略的制定更为科学和系统化。
而将用户阶段划分与数据追踪落地到「客户数据洞察平台」则为企业提供了数据支持下的决策依据帮助优化营销活动减少盲目性提升决策的科学性和准确性。同时基于数据的实时追踪使品牌人群资产得以量化便于追踪营销活动的效果评估用户在不同阶段的转化率及时调整策略优化整体营销绩效。
通过「客户数据洞察平台」及时追踪用户生命周期及其价值可以进一步实现在每个阶段的精细化运营延长用户的生命周期增加用户的价值贡献提高用户复购率和口碑传播最终实现用户终身价值CLV的最大化。
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