Im heutigen digitalen Zeitalter war der Rauch des Krieges auf dem Schlachtfeld der Wirtschaft noch nie so intensiv. Während die Vorteile des Internets allmählich schwinden, steigen die Kosten für Public-Domain-Verkehr und der Wettbewerb zwischen Unternehmen um begrenzte Benutzerressourcen ist in ein erbittertes Stadium eingetreten. Hinter jedem Klick und jeder Bekanntmachung steckt ein hoher Preis, den Unternehmen zahlen müssen. Vor diesem Hintergrund steht das traditionelle Modell, bei der Gewinnung neuer Kunden auf öffentlichen Verkehr zu setzen, vor beispiellosen Herausforderungen, die Unternehmen dazu zwingen, ihre Marketingstrategien zu überdenken und nach kostengünstigeren und nachhaltigeren Wegen zum Aufbau von Kundenbeziehungen zu suchen.
Daher ist die effektive Umwandlung von öffentlichem Domänenverkehr in privaten Domänenverkehr und der Aufbau eines eigenen Benutzerpools für viele Unternehmen zu einer unvermeidlichen Wahl geworden, um die Belagerung zu durchbrechen und im harten Wettbewerb nach neuen Wachstumspunkten zu suchen. Dabei handelt es sich nicht nur um eine proaktive Anpassung an Veränderungen im Marktumfeld, sondern auch um eine Kernstrategie für Unternehmen, um das Benutzerverständnis zu vertiefen, den Customer Lifetime Value zu steigern und die Markentreue zu stärken.
In früheren Artikeln haben wir eine spezielle Einführung in das APMDR-Modell gegeben , dieses Modell konzentrierte sich jedoch nicht auf den Betrieb des privaten Domänenverkehrs. In diesem Artikel werden wir uns mit einem Lebenszyklusmodell befassen, das häufiger in privaten Domänenverkehrsszenarien verwendet wird – dem AIPL-Modell . Durch die Übernahme dieses Benutzerlebenszyklus-Verwaltungsmodells können Unternehmen den öffentlichen Domänenverkehr effizienter in privaten Domänenverkehr umwandeln Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit des Marktes.
Was ist das AIPL-Modell?
Das AIPL-Modell ist ein Modell zur Verwaltung des Benutzerlebenszyklus, das häufig im Bereich des digitalen Marketings verwendet wird . Sein vollständiger Name lautet Awareness, Interest, Purchase and Loyalty. Dieses Modell wird verwendet, um Unternehmen dabei zu helfen, den gesamten Lebenszyklus der Benutzer gründlich zu analysieren und effektiv zu verwalten, vom ersten Kontakt mit der Marke über die Bekanntheit, das Interesse, den Kauf bis hin zur Gewinnung treuer Fans.
● Bewusstsein
Dies ist der erste Schritt in der User Journey und das Ziel besteht darin, potenzielle Kunden dazu zu bringen, die Marke zum ersten Mal zu erkennen und wahrzunehmen. In dieser Phase steigern Unternehmen die Markenbekanntheit durch Werbung, soziale Medien, Content-Marketing und andere Mittel, um Benutzer über die Existenz der Marke und den Wert, den sie bieten kann, zu informieren.
● Interesse
Nachdem sich die Nutzer ein erstes Bild von der Marke gemacht haben, besteht der nächste Schritt darin, ihr Interesse zu wecken. Durch die Bereitstellung wertvoller Inhalte, Produktinformationen, Testerlebnisse oder interaktiver Aktivitäten können Benutzer ein tiefgreifendes Verständnis der Marke und der Produkte erlangen und so von Zuschauern zu aktiven Teilnehmern werden.
● Kaufen
Auf der Grundlage der Interessenphase ermutigen Unternehmen Benutzer durch Strategien wie Werbeaktionen, Gutscheine und personalisierte Empfehlungen zum Abschluss ihres ersten Kaufs. Diese Phase ist ein wichtiger Schritt zur Realisierung des Benutzerwerts und markiert den Übergang vom potenziellen Kunden zum tatsächlichen Verbraucher.
● Loyalität
Das Benutzermanagement nach dem Kauf ist besonders wichtig. Ziel ist es, die Zufriedenheit und Loyalität der Benutzer durch hochwertigen Kundenservice, Kundendienst, Mitgliedschaftsprogramme, personalisierte Erlebnisse usw. zu steigern und sie zu Wiederholungskäufen zu bewegen und möglicherweise zu Markenbotschaftern zu werden Durch Mund-zu-Mund-Propaganda fördern Sie das Wachstum neuer Benutzer.
Implementieren Sie das AIPL-Modell in der Customer Data Insight-Plattform
Nachdem wir die Phaseneinteilung des AIPL-Modells und die Benutzerpositionierung in verschiedenen Phasen verstanden haben, werden wir Benutzer, die in einem bestimmten E-Commerce-Marken-Miniprogramm einkaufen, als Beispiel nehmen, um die Anwendung des AIPL-Modells in Unternehmen und seine Verwendung im Känguru vorzustellen Cloud-Plattform zur Einsicht in Kundendaten .
Vorbereitung eines Geschäftsszenarios
Im Miniprogramm-Marken-Shopping-Szenario können die repräsentativen Verhaltensweisen jeder Phase des Benutzerlebenszyklus wie folgt zusammengefasst werden:
Basierend auf dem obigen Szenario ist es notwendig, das folgende Etikettensystem für Benutzer einzurichten und ein Modell zu generieren:
Jeder Benutzer hat in der aktuellen Phase nur eine Lebenszyklusphase. Wenn mehrere Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind, wird davon ausgegangen, dass sich der Benutzer in einer nachfolgenden Lebenszyklusphase befindet. Das heißt: Wenn der Benutzer gleichzeitig die Bedingungen A, I und P erfüllt, befindet er sich derzeit in der P-Phase des Lebenszyklus.
Konfigurieren Sie das AIPL-Modell in der Customer Data Insight-Plattform
Nachdem die Geschäftsdefinition festgelegt wurde, können die erforderlichen Tags in der Definition konfiguriert und in der „ Customer Data Insight Platform “ veröffentlicht werden. Die Tag-Konfigurationslogik wurde in früheren Artikeln besprochen, daher werde ich hier nicht auf Details eingehen, um mehr zu erfahren: Theorie + praktischer Betrieb | Beherrschen Sie die Implementierung des RFM-Modells in der Customer Data Insight-Plattform Artikel
Nach der Vorbereitung der Basisdaten können Sie im Modul „ Kundenmodell “ das AIPL-Modell konfigurieren und anwenden .
● Schritt 1: AIPL-Modell erstellen
Die Plattform verfügt über ein integriertes Kundenwertmodell und drei Lebenszyklusmodelle . Entsprechend unseren aktuellen Anforderungen wählen wir unter den Lebenszyklusmodellen das AIPL-Modell.
● Schritt 2: Konfigurieren Sie Modellregeln basierend auf zuvor definierten Phasenbedingungen
· Definition kognitiver Stufenregeln
· Definition der Zinsstufenregeln
· Definition der Regeln für die Einkaufsphase
· Definition der Regeln für die Treuephase
Nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist, kann die Crowd-Abdeckung in jeder Phase über die Funktion „ Geschätzte Personenzahl “ vorberechnet werden.
● Schritt 3: Aktualisieren Sie die Modelldaten, um die anschließende Modellanalyse zu erleichtern
Nachdem Sie ein Modell erstellt und Modelldaten generiert haben , können Sie die Benutzerverteilung in jeder Phase regelmäßig verfolgen.
Darüber hinaus können Sie zwei bestimmte Tage angeben, um Änderungen in den Benutzerphasen während dieses Zeitraums anzuzeigen.
Aus dem Datenfluss in der folgenden Abbildung können wir beispielsweise ersehen, dass am 24. April 3 Kunden von der Bekanntheitsphase in die Interessensphase wechselten; 1 Kunde befand sich in der Kaufphase Bekanntheitsphase und 1 Kunde in der Kaufphase. Die Benutzer in der Treuephase gingen in die Treuephase über und die Anzahl der eingehenden Kunden stieg um 133 %.
Basierend auf diesen Daten können die Besonderheiten dieser Gruppe von Benutzerzuflüssen weiter analysiert werden, um Marketingstrategien zu erkunden und die Bereitschaft und Geschwindigkeit des Transfers anderer Kunden zu verbessern. Aus der Abbildung ist ersichtlich, dass es derzeit keine Benutzerabwanderung gibt, was eine gute Leistung darstellt.
Zusammenfassen
Für Unternehmen und Vermarkter kann die Verwendung des AIPL-Modells zur Einteilung der Benutzer in Phasen dabei helfen, den gesamten Prozess der Benutzer vom ersten Kontakt bis zur Gewinnung treuer Kunden vollständig zu verstehen und so die Formulierung von Marketingstrategien wissenschaftlicher und systematischer zu gestalten.
Die Implementierung der Benutzerstufenklassifizierung und Datenverfolgung in die „ Customer Data Insight Platform “ bietet Unternehmen eine datengestützte Entscheidungsgrundlage, hilft bei der Optimierung von Marketingaktivitäten, reduziert Blindheit und verbessert die Wissenschaftlichkeit und Genauigkeit der Entscheidungsfindung. Gleichzeitig ermöglicht die datenbasierte Echtzeitverfolgung die Quantifizierung der Marken-Crowd-Assets, wodurch es einfacher wird, die Wirksamkeit von Marketingaktivitäten zu verfolgen, Benutzerkonversionsraten in verschiedenen Phasen zu bewerten, Strategien zeitnah anzupassen und das Gesamtmarketing zu optimieren Leistung.
Durch die „ Customer Data Insight Platform “ können durch die rechtzeitige Verfolgung des Benutzerlebenszyklus und seines Werts die Abläufe in jeder Phase weiter verfeinert, der Benutzerlebenszyklus verlängert, der Wertbeitrag des Benutzers erhöht, die Wiederkaufsrate der Benutzer und die Mundpropaganda erhöht werden Kommunikation und letztlich Maximierung des User Lifetime Value (CLV).
Downloadadresse „Industry Indicator System White Paper“: https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szsm
Download-Adresse „Dutstack Product White Paper“: https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
Downloadadresse „Data Governance Industry Practice White Paper“: https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm
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