En la era digital actual, el humo de la guerra en el campo de batalla empresarial nunca ha sido tan intenso. A medida que los dividendos de Internet se desvanecen gradualmente, el costo del tráfico del dominio público aumenta y la competencia entre empresas por los recursos limitados de los usuarios ha entrado en una etapa feroz. Detrás de cada clic y de cada exposición hay un alto precio que las empresas deben soportar. En este contexto, el modelo tradicional de depender del tráfico público para adquirir nuevos clientes enfrenta desafíos sin precedentes, lo que obliga a las empresas a reexaminar sus estrategias de marketing y explorar formas más rentables y sostenibles de construir relaciones con los clientes.
Por lo tanto, convertir efectivamente el tráfico de dominio público en tráfico de dominio privado y crear su propio grupo de usuarios se ha convertido en una opción inevitable para muchas empresas para romper el asedio y buscar nuevos puntos de crecimiento en la feroz competencia. Esto no es sólo una adaptación proactiva a los cambios en el entorno del mercado, sino también una estrategia central para que las empresas profundicen la comprensión del usuario, mejoren el valor de vida del cliente y fortalezcan la lealtad a la marca.
En artículos anteriores, hicimos una introducción especial al modelo APMDR , pero este modelo no se centró en la operación del tráfico de dominio privado. En este artículo, profundizaremos en un modelo de ciclo de vida que se utiliza con mayor frecuencia en escenarios de tráfico de dominio privado: el modelo AIPL . Al adoptar este modelo de gestión del ciclo de vida del usuario, las empresas pueden convertir el tráfico de dominio público en tráfico de dominio privado de manera más eficiente. mejorar la competitividad del mercado.
¿Qué es el modelo AIPL?
El modelo AIPL es un modelo de gestión del ciclo de vida del usuario comúnmente utilizado en el campo del marketing digital . Su nombre completo es Conciencia, Interés, Compra y Lealtad. Este modelo se utiliza para ayudar a las empresas a analizar en profundidad y gestionar eficazmente todo el ciclo de vida de los usuarios desde el primer contacto con la marca, pasando por el conocimiento, el interés, la compra y finalmente convertirse en fieles seguidores.
● Conciencia
Este es el primer paso en el recorrido del usuario y el objetivo es lograr que los clientes potenciales reconozcan y noten la marca por primera vez. En esta etapa, las empresas aumentan el conocimiento de la marca a través de publicidad, redes sociales, marketing de contenidos y otros medios para que los usuarios sepan la existencia de la marca y el valor que puede aportar.
● Interés
Una vez que los usuarios tienen una comprensión preliminar de la marca, el siguiente paso es estimular su interés. Al proporcionar contenido valioso, información de productos, experiencias de prueba o actividades interactivas, los usuarios pueden obtener una comprensión profunda de la marca y los productos, convirtiéndolos de espectadores en participantes activos.
● Compra
A partir de la etapa de interés, las empresas alientan a los usuarios a completar su primera compra a través de estrategias como promociones, cupones y recomendaciones personalizadas. Esta etapa es un paso clave para obtener valor para el usuario, marcando la transición de clientes potenciales a consumidores reales.
● Lealtad
La gestión de usuarios posterior a la compra es particularmente importante. El objetivo es mejorar la satisfacción y la lealtad de los usuarios a través de un servicio al cliente de alta calidad, soporte posventa, programas de membresía, experiencias personalizadas, etc., incitándolos a realizar compras repetidas y potencialmente convertirse en defensores de la marca. a través de recomendaciones de boca en boca impulsan el crecimiento de nuevos usuarios.
Implementar el modelo AIPL en la plataforma de conocimiento de datos del cliente.
Después de comprender la división de etapas del modelo AIPL y el posicionamiento del usuario en diferentes etapas, tomaremos a los usuarios comprando en un miniprograma de marca de comercio electrónico determinado como ejemplo para presentar la aplicación del modelo AIPL en los negocios y su uso en el Canguro. Plataforma de conocimiento de datos de clientes en la nube de aterrizaje.
Preparación de escenarios empresariales.
En el escenario de compra de marca del mini programa, los comportamientos representativos de cada etapa del ciclo de vida del usuario se pueden resumir de la siguiente manera:
Con base en el escenario anterior, es necesario establecer el siguiente sistema de etiquetas para los usuarios y generar un modelo:
Cada usuario solo tendrá una etapa del ciclo de vida en la etapa actual. Cuando se cumplen varias condiciones al mismo tiempo, se considera que el usuario se encuentra en una etapa del ciclo de vida posterior. Es decir: si el usuario cumple las condiciones de A, I y P al mismo tiempo, el usuario se encuentra actualmente en la etapa P del ciclo de vida.
Configure el modelo AIPL en la plataforma de conocimiento de datos del cliente
Una vez determinada la definición empresarial, las etiquetas requeridas en la definición se pueden configurar y publicar en la " Plataforma Customer Data Insight ". La lógica de configuración de etiquetas se analizó en artículos anteriores, por lo que no entraré en detalles aquí. Los amigos interesados pueden leer los artículos anteriores para obtener más información: Teoría + Operación práctica | Domine la implementación del modelo RFM en la plataforma de conocimiento de datos del cliente en uno. artículo
Después de preparar los datos básicos, puede ir al módulo " Modelo de cliente " para configurar y aplicar el modelo AIPL .
● Paso 1: crear el modelo AIPL
La plataforma tiene un modelo de valor para el cliente incorporado y tres modelos de ciclo de vida . Según nuestras necesidades actuales, elegimos el modelo AIPL entre los modelos de ciclo de vida.
● Paso 2: Configurar reglas del modelo basadas en condiciones de etapa previamente definidas
· Definición de reglas de etapa cognitiva
· Definición de regla de etapa de interés
· Definición de reglas de etapa de compras
· Definición de reglas de la etapa de fidelización
Una vez completada la configuración, la cobertura de multitudes en cada etapa se puede precalcular mediante la función " Número estimado de personas ".
● Paso 3: Actualizar los datos del modelo para facilitar el análisis posterior del modelo.
Después de crear un modelo y generar datos del modelo , puede realizar un seguimiento periódico de la distribución de usuarios en cada etapa.
Además, puede especificar dos días específicos para ver los cambios en las etapas de los usuarios durante este período.
Por ejemplo, en el flujo de datos de la figura siguiente, podemos ver que el 24 de abril, 3 clientes pasaron de la etapa de conocimiento a la etapa de interés; 4 clientes pasaron de la etapa de interés a la etapa de compra; había 1 cliente en la etapa de interés; etapa de conocimiento y 1 cliente en la etapa de compra respectivamente. Los usuarios en la etapa de fidelización pasaron a la etapa de fidelización y el número de clientes entrantes aumentó en un 133%.
Con base en estos datos, la particularidad de este lote de entradas de usuarios se puede analizar más a fondo para explorar estrategias de marketing y mejorar la disposición y la velocidad de transferencia de otros clientes. Se puede ver en la figura que actualmente no hay pérdida de usuarios, lo cual es un buen desempeño.
Resumir
Para las empresas y los especialistas en marketing, utilizar el modelo AIPL para dividir a los usuarios en etapas puede ayudarlos a comprender completamente todo el proceso de los usuarios desde el contacto inicial hasta convertirse en clientes leales, haciendo que la formulación de estrategias de marketing sea más científica y sistemática.
La implementación de la clasificación de etapas del usuario y el seguimiento de datos en la " Plataforma de conocimiento de datos del cliente " proporciona a las empresas una base para la toma de decisiones respaldada por datos, ayuda a optimizar las actividades de marketing, reduce la ceguera y mejora la cientificidad y precisión de la toma de decisiones. Al mismo tiempo, el seguimiento en tiempo real basado en datos permite cuantificar los activos de la marca, lo que facilita el seguimiento de la efectividad de las actividades de marketing, evaluar las tasas de conversión de los usuarios en diferentes etapas, ajustar las estrategias de manera oportuna y optimizar el marketing general. actuación.
A través de la " Plataforma Customer Data Insight ", el seguimiento oportuno del ciclo de vida del usuario y su valor puede lograr operaciones refinadas en cada etapa, extender el ciclo de vida del usuario, aumentar la contribución de valor del usuario, aumentar la tasa de recompra del usuario y el boca a boca. comunicación y, en última instancia, maximizar el valor de vida del usuario (CLV).
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