如何用 AIPL 模型實現(xiàn)用戶增長？

你好，我是林驥。

有一天，我在微信公眾號上看到一條廣告，點擊打開了一個小程序，看到自己感興趣的商品，就下單購買了一件。在使用了一段時間之后，我覺得體驗非常好，所以又買了一件。

我的這段消費旅程，經(jīng)歷了看到廣告、產(chǎn)生興趣、下單購買、重復(fù)購買的過程，正好符合下面將要介紹一種模型：AIPL 模型，它反映了消費者行為的 4 個階段，可以幫助我們更加全面地認(rèn)識消費者群體，從而更有針對性地制定運營或營銷的策略，進(jìn)而實現(xiàn)用戶增長。

• 兩者具有交集：AIPL 中的 P、L 是在消費者成為品牌用戶之后的發(fā)展階段，這兩個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：兩個模型都是為品牌用戶運營，幫我們更好地理解客戶，從而有利于營銷活動的策劃和運營管理的決策。

• 統(tǒng)計起點不同：AIPL 模型是從消費者開始認(rèn)識品牌開始統(tǒng)計的，而客戶生命周期模型是從消費者購買商品之后開始的。

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

• A 類人群：環(huán)比增加 20%，說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，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%，說明互動性的營銷活動取得較好效果，成功讓大部分 A 類人群對品牌產(chǎn)生了興趣。

• P 類人群：環(huán)比減少 20%，購買用戶人數(shù)明顯下降，針對興趣人群的刺激轉(zhuǎn)化不夠，建議運用數(shù)據(jù)分析的溯源思維，對交易成交數(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%，說明用戶的忠誠度在急速下降，建議確認(rèn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，分析忠誠階段的定義是否合理，如果數(shù)據(jù)無誤，而且定義合理，那么需要引起高度重視，結(jié)合業(yè)務(wù)的實際情況，進(jìn)行更加詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析。