今日のデジタル時代において、ビジネスの戦場における戦争の煙はかつてないほど激しくなりました。インターネットの利益が徐々に薄れるにつれて、パブリック ドメイン トラフィックのコストは上昇しており、限られたユーザー リソースをめぐる企業間の競争は熾烈な段階に入っています。すべてのクリックとすべての露出の背後には、企業が負担しなければならない高い代償が伴います。このような背景から、公共トラフィックに依存して新規顧客を獲得する従来のモデルは前例のない課題に直面しており、企業はマーケティング戦略を再検討し、顧客関係を構築するためのより費用対効果が高く持続可能な方法を模索する必要に迫られています。
したがって、パブリック ドメイン トラフィックをプライベート ドメイントラフィックに効果的に変換し、独自のユーザー プールを構築することは、多くの企業にとって包囲網を突破し、熾烈な競争の中で新たな成長ポイントを模索する上で避けられない選択となっています。これは、市場環境の変化に積極的に適応するだけでなく、企業がユーザー理解を深め、顧客生涯価値を高め、ブランドロイヤルティを強化するための中核戦略でもあります。
以前の記事ではAPMDR モデルを特別に紹介しましたが、このモデルはプライベート ドメイン トラフィックの運用に焦点を当てていませんでした。この記事では、プライベート ドメイン トラフィックのシナリオでより頻繁に使用されるライフ サイクル モデル、つまりAIPL モデルについて詳しく説明します。このユーザー ライフ サイクル管理モデルを採用することで、企業はパブリック ドメイン トラフィックをより効率的にプライベート ドメイン トラフィックに変換できます。市場競争力の強化。
AIPLモデルとは何ですか?
AIPL モデルは、デジタル マーケティングの分野で一般的に使用されるユーザー ライフ サイクル管理モデルであり、その正式名称は、Awareness、Interest、Purchase、Loyalty です。このモデルは、企業がブランドとの最初の接触から、認知、関心、購入、そして最終的に忠実なファンになるまでのユーザーのライフサイクル全体を深く分析し、効果的に管理するために使用されます。
● 意識向上
これはユーザー ジャーニーの最初のステップであり、目標は、潜在的な顧客に初めてブランドを認識させ、注目してもらうことです。この段階では、企業は広告やソーシャルメディア、コンテンツマーケティングなどを通じてブランドの認知度を高め、ブランドの存在やブランドが提供できる価値をユーザーに知ってもらいます。
● 利息
ユーザーがブランドについて予備的に理解したら、次のステップはユーザーの興味を刺激することです。価値のあるコンテンツ、製品情報、トライアル体験、インタラクティブなアクティビティを提供することで、ユーザーはブランドや製品を深く理解し、傍観者から積極的な参加者に変わることができます。
● 購入する
企業は、関心段階に基づいて、プロモーション、クーポン、パーソナライズされた推奨事項などの戦略を通じて、ユーザーが最初の購入を完了することを奨励します。この段階は、潜在顧客から実際の消費者への移行を示す、ユーザー価値を実現するための重要なステップです。
● 忠誠心
購入後のユーザー管理は特に重要であり、その目標は、高品質の顧客サービス、アフターセールスサポート、会員プログラム、パーソナライズされたエクスペリエンスなどを通じてユーザーの満足度とロイヤルティを向上させ、ユーザーが繰り返し購入し、潜在的にブランドの支持者になることを促すことです。口コミによる推奨を通じて、新規ユーザーの増加を促進します。
顧客データ洞察プラットフォームに AIPL モデルを実装する
AIPL モデルの段階区分とさまざまな段階におけるユーザーの位置付けを理解した後、特定の電子商取引ブランドのミニプログラムで買い物をするユーザーを例として、AIPL モデルのビジネスへの適用とカンガルーでの使用を紹介します。クラウド顧客データ洞察プラットフォームの着陸。
ビジネスシナリオの準備
ミニ プログラムのブランド ショッピング シナリオでは、ユーザー ライフ サイクルの各段階の代表的な行動は次のように要約できます。
上記のシナリオに基づいて、ユーザーに対して次のラベル システムを確立し、モデルを生成する必要があります。
各ユーザーは、現在のステージで 1 つのライフ サイクル ステージのみを持ちます。複数の条件が同時に満たされた場合、そのユーザーは次のライフ サイクル ステージにいるとみなされます。つまり、ユーザーが A、I、P の条件を同時に満たす場合、ユーザーは現在ライフ サイクルの P ステージにいます。
顧客データ洞察プラットフォームで AIPL モデルを構成する
ビジネス定義が決定したら、定義内で必要なタグを設定し、「 Customer Data Insight Platform 」で公開します。タグ構成ロジックについては以前の記事で説明したので、ここでは詳しく説明しません。興味のある方は、以前の記事を読んで詳細をご覧ください:顧客データ インサイト プラットフォームでの RFM モデルの実装を 1 つでマスターする |記事
基本データを準備した後、「顧客モデル」モジュールに移動して、AIPL モデルを構成および適用できます。
● ステップ 1: AIPL モデルを作成する
このプラットフォームには、顧客価値モデルと 3 つのライフ サイクル モデルが組み込まれており、現在のニーズに応じて、ライフ サイクル モデルの中から AIPL モデルを選択します。
● ステップ 2: 事前に定義したステージ条件に基づいてモデル ルールを構成する
・認知段階ルールの定義
· インタレストステージルールの定義
・購買段階ルールの定義
· ロイヤルティステージルールの定義
設定完了後、 「推定人数」機能により各ステージの混雑状況を事前計算できます。
● ステップ 3: モデル データを更新して、後続のモデル分析を容易にする
モデルを作成し、モデル データを生成した後、各段階でユーザーの分布を定期的に追跡できます。
さらに、特定の 2 日を指定して、この期間中のユーザー ステージの変化を表示することができます。
たとえば、次の図のデータ フローから、4 月 24 日には 3 人の顧客が認知段階から関心段階に流れ、4 人の顧客が興味段階から購入段階に流れたことがわかります。認知段階のユーザーが 1 名、購入段階の顧客が 1 名となり、ロイヤルティ段階のユーザーがロイヤルティ段階に流入し、流入顧客数は 133% 増加しました。
このデータに基づいて、この一連のユーザー流入の特殊性をさらに分析して、マーケティング戦略を検討し、他の顧客の移行の意欲と速度を向上させることができます。この図から、現在ユーザーの離脱がなく、良好なパフォーマンスであることがわかります。
要約する
企業やマーケティング担当者にとって、AIPL モデルを使用してユーザーを段階に分割することは、ユーザーの最初の接触から忠実な顧客になるまでのプロセス全体を完全に理解するのに役立ち、マーケティング戦略の策定をより科学的かつ体系的に行うことができます。
ユーザー段階分類とデータ追跡を「Customer Data Insight Platform」に導入することで、企業にデータに裏付けられた意思決定の基盤が提供され、マーケティング活動の最適化、失明の軽減、意思決定の科学性と正確性の向上に役立ちます。同時に、データに基づくリアルタイム追跡により、ブランドクラウド資産の定量化が可能になり、マーケティング活動の効果の追跡、さまざまな段階でのユーザーコンバージョン率の評価、タイムリーな戦略の調整、および全体的なマーケティングの最適化が容易になります。パフォーマンス。
「Customer Data Insight Platform」を通じて、ユーザーのライフサイクルとその価値をタイムリーに追跡することで、各段階での運用のさらなる洗練を実現し、ユーザーのライフサイクルを延長し、ユーザーの価値貢献度を高め、ユーザーの再購入率と口コミを増加させることができます。コミュニケーションを強化し、最終的にはユーザーの生涯価値 (CLV) を最大化します。
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