À l’ère numérique d’aujourd’hui, la fumée de guerre sur le champ de bataille des entreprises n’a jamais été aussi intense. À mesure que les dividendes de l'Internet s'estompent progressivement, le coût du trafic du domaine public augmente et la concurrence entre les entreprises pour des ressources utilisateur limitées est entrée dans une phase féroce. Derrière chaque clic et chaque exposition se cache un prix élevé que les entreprises doivent supporter. Dans ce contexte, le modèle traditionnel consistant à s’appuyer sur le trafic public pour acquérir de nouveaux clients est confronté à des défis sans précédent, obligeant les entreprises à réexaminer leurs stratégies marketing et à explorer des moyens plus rentables et plus durables pour établir des relations clients.
Par conséquent, convertir efficacement le trafic du domaine public en trafic du domaine privé et créer leur propre pool d'utilisateurs est devenu un choix inévitable pour de nombreuses entreprises afin de briser le siège et de rechercher de nouveaux points de croissance dans une concurrence féroce. Il s'agit non seulement d'une adaptation proactive aux changements de l'environnement du marché, mais également d'une stratégie fondamentale permettant aux entreprises d'approfondir la compréhension des utilisateurs, d'améliorer la valeur de vie du client et de renforcer la fidélité à la marque.
Dans les articles précédents, nous avons fait une introduction particulière au modèle APMDR , mais ce modèle ne s'est pas concentré sur le fonctionnement du trafic du domaine privé. Dans cet article, nous examinerons un modèle de cycle de vie plus fréquemment utilisé dans les scénarios de trafic de domaine privé : le modèle AIPL . En adoptant ce modèle de gestion du cycle de vie des utilisateurs, les entreprises peuvent ainsi convertir plus efficacement le trafic du domaine public en trafic de domaine privé. améliorer la compétitivité du marché.
Qu'est-ce que le modèle AIPL ?
Le modèle AIPL est un modèle de gestion du cycle de vie des utilisateurs couramment utilisé dans le domaine du marketing numérique . Son nom complet est Conscience, Intérêt, Achat et Fidélité. Ce modèle est utilisé pour aider les entreprises à analyser en profondeur et à gérer efficacement l'ensemble du cycle de vie des utilisateurs, depuis le premier contact avec la marque, en passant par la notoriété, l'intérêt, l'achat et enfin la fidélité des fans.
● Sensibilisation
Il s’agit de la première étape du parcours utilisateur et l’objectif est d’amener les clients potentiels à reconnaître et à remarquer la marque pour la première fois. À ce stade, les entreprises accroissent la notoriété de leur marque grâce à la publicité, aux médias sociaux, au marketing de contenu et à d’autres moyens permettant de faire connaître aux utilisateurs l’existence de la marque et la valeur qu’elle peut apporter.
● Intérêts
Une fois que les utilisateurs ont une première compréhension de la marque, l’étape suivante consiste à stimuler leur intérêt. En fournissant du contenu précieux, des informations sur les produits, des expériences d'essai ou des activités interactives, les utilisateurs peuvent acquérir une compréhension approfondie de la marque et des produits, les transformant ainsi de spectateurs en participants actifs.
● Acheter
Sur la base du stade d'intérêt, les entreprises encouragent les utilisateurs à effectuer leur premier achat grâce à des stratégies telles que des promotions, des coupons et des recommandations personnalisées. Cette étape est une étape clé dans la réalisation de la valeur utilisateur, marquant le passage du client potentiel au consommateur réel.
● Fidélité
La gestion des utilisateurs après l'achat est particulièrement importante. L'objectif est d'améliorer la satisfaction et la fidélité des utilisateurs grâce à un service client de haute qualité, un support après-vente, des programmes d'adhésion, des expériences personnalisées, etc., les incitant à effectuer des achats répétés et potentiellement à devenir des défenseurs de la marque. Grâce aux recommandations de bouche à oreille, vous stimulez la croissance de nouveaux utilisateurs.
Implémenter le modèle AIPL dans la plateforme d'analyse des données clients
Après avoir compris la division par étapes du modèle AIPL et le positionnement de l'utilisateur à différentes étapes, nous prendrons comme exemple les utilisateurs effectuant leurs achats dans un certain mini-programme de marque de commerce électronique pour présenter l'application du modèle AIPL en entreprise et son utilisation dans le Kangourou. Plateforme d'analyse des données client cloud d'atterrissage.
Préparation de scénarios d'affaires
Dans le scénario d'achat de marque du mini programme, les comportements représentatifs de chaque étape du cycle de vie de l'utilisateur peuvent être résumés comme suit :
Sur la base du scénario ci-dessus, il est nécessaire d'établir le système d'étiquetage suivant pour les utilisateurs et de générer un modèle :
Chaque utilisateur ne disposera que d'une seule étape du cycle de vie dans l'étape actuelle. Lorsque plusieurs conditions sont remplies en même temps, l'utilisateur est considéré comme se trouvant dans une étape ultérieure du cycle de vie. Autrement dit : si l'utilisateur remplit les conditions A, I et P en même temps, l'utilisateur est actuellement dans l'étape P du cycle de vie.
Configurer le modèle AIPL dans la plateforme d'analyse des données clients
Une fois la définition commerciale déterminée, les balises requises dans la définition peuvent être configurées et publiées dans la « Customer Data Insight Platform ». La logique de configuration des balises a été abordée dans les articles précédents, je n'entrerai donc pas dans les détails ici. Les amis intéressés peuvent lire les articles précédents pour en savoir plus : Théorie + Fonctionnement pratique | Maîtriser la mise en œuvre du modèle RFM dans la plateforme d'analyse des données clients en un seul. article
Après avoir préparé les données de base, vous pouvez vous rendre dans le module « Modèle client » pour configurer et appliquer le modèle AIPL .
● Étape 1 : Créer un modèle AIPL
La plateforme dispose d'un modèle de valeur client intégré et de trois modèles de cycle de vie . En fonction de nos besoins actuels, nous choisissons le modèle AIPL parmi les modèles de cycle de vie.
● Étape 2 : Configurer les règles du modèle en fonction des conditions d'étape précédemment définies
· Définition des règles des étapes cognitives
· Définition des règles d'étape d'intérêt
· Définition des règles des étapes d'achat
· Définition des règles des étapes de fidélisation
Une fois la configuration terminée, la couverture de foule à chaque étape peut être précalculée grâce à la fonction « Nombre estimé de personnes ».
● Étape 3 : Mettre à jour les données du modèle pour faciliter l'analyse ultérieure du modèle
Après avoir créé un modèle et généré les données du modèle , vous pouvez suivre régulièrement la répartition des utilisateurs à chaque étape.
De plus, vous pouvez spécifier deux jours spécifiques pour afficher les modifications apportées aux étapes utilisateur au cours de cette période.
Par exemple, à partir du flux de données dans la figure ci-dessous, nous pouvons voir que le 24 avril, 3 clients sont passés de l'étape de sensibilisation à l'étape d'intérêt ; 4 clients sont passés de l'étape d'intérêt à l'étape d'achat ; il y avait 1 client dans l'étape d'achat ; respectivement 1 client en phase de sensibilisation et 1 client en phase d'achat. Les utilisateurs en phase de fidélité sont passés à la phase de fidélité et le nombre de clients entrants a augmenté de 133 %.
Sur la base de ces données, la particularité de ce lot d'afflux d'utilisateurs peut être analysée plus en détail pour explorer les stratégies marketing et améliorer la volonté et la rapidité de transfert des autres clients. On peut voir sur la figure qu'il n'y a actuellement aucun désabonnement des utilisateurs, ce qui est une bonne performance.
Résumer
Pour les entreprises et les spécialistes du marketing, l'utilisation du modèle AIPL pour diviser les utilisateurs en étapes peut les aider à comprendre pleinement l'ensemble du processus des utilisateurs, depuis le premier contact jusqu'à devenir des clients fidèles, rendant ainsi la formulation de stratégies marketing plus scientifique et systématique.
La mise en œuvre de la classification des étapes utilisateur et du suivi des données dans la « Customer Data Insight Platform » fournit aux entreprises une base de prise de décision étayée par des données, aide à optimiser les activités de marketing, réduit la cécité et améliore la scientificité et l'exactitude de la prise de décision. Dans le même temps, le suivi en temps réel basé sur les données permet de quantifier les actifs de la marque, ce qui facilite le suivi de l'efficacité des activités marketing, l'évaluation des taux de conversion des utilisateurs à différentes étapes, l'ajustement des stratégies en temps opportun et l'optimisation globale du marketing. performance.
Grâce à la « Customer Data Insight Platform », le suivi en temps opportun du cycle de vie de l'utilisateur et de sa valeur peut permettre d'affiner davantage les opérations à chaque étape, de prolonger le cycle de vie de l'utilisateur, d'augmenter la contribution à la valeur de l'utilisateur, d'augmenter le taux de rachat des utilisateurs et le bouche-à-oreille. communication, et finalement maximiser la valeur de vie de l'utilisateur (CLV).
Adresse de téléchargement du « Livre blanc sur le système d'indicateurs industriels » : https://www.dtstack.com/resources/1057?src=szsm
Adresse de téléchargement du « Livre blanc sur les produits Dutstack » : https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
Adresse de téléchargement du « Livre blanc sur les pratiques de l'industrie de la gouvernance des données » : https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm
Pour ceux qui souhaitent en savoir ou en savoir plus sur les produits Big Data, les solutions industrielles et les cas clients, visitez le site officiel de Kangaroo Cloud : https://www.dtstack.com/?src=szkyzg
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