오늘날 디지털 시대, 비즈니스 전장에서 전쟁의 연기가 그토록 강렬한 적은 없었습니다. 인터넷의 배당금이 점차 줄어들면서 퍼블릭 도메인 트래픽의 비용이 상승하고 있으며, 제한된 사용자 자원을 두고 기업 간 경쟁이 치열한 단계에 접어들었습니다. 모든 클릭과 모든 노출 뒤에는 기업이 감당해야 하는 높은 가격이 있습니다. 이러한 배경에서, 새로운 고객을 확보하기 위해 대중 교통에 의존하는 전통적인 모델은 전례 없는 도전에 직면해 있으며, 이로 인해 기업은 마케팅 전략을 재검토하고 고객 관계를 구축하기 위한 보다 비용 효율적이고 지속 가능한 방법을 모색해야 합니다.
따라서 퍼블릭 도메인 트래픽을 프라이빗 도메인 트래픽 으로 효과적으로 전환 하고 자체 사용자 풀을 구축하는 것은 많은 기업이 치열한 경쟁 속에서 포위망을 뚫고 새로운 성장 포인트를 모색하기 위한 불가피한 선택이 되었습니다. 이는 시장 환경 변화에 대한 선제적 대응일 뿐만 아니라, 기업이 사용자에 대한 이해를 심화하고, 고객 생애 가치를 높이고, 브랜드 충성도를 강화하기 위한 핵심 전략이기도 합니다.
이전 기사에서는 APMDR 모델 을 특별히 소개했지만 이 모델은 프라이빗 도메인 트래픽 운영에 중점을 두지 않았습니다. 이 기사에서는 프라이빗 도메인 트래픽 시나리오에서 더 자주 사용되는 라이프사이클 모델인 AIPL 모델을 살펴보겠습니다 . 이 사용자 라이프사이클 관리 모델을 채택하면 기업은 퍼블릭 도메인 트래픽을 프라이빗 도메인 트래픽으로 보다 효율적으로 변환할 수 있습니다. 시장 경쟁력 강화.
AIPL 모델이란 무엇입니까?
AIPL 모델 은 디지털 마케팅 분야에서 일반적으로 사용되는 사용자 라이프사이클 관리 모델 입니다 . 정식 명칭은 Awareness, Interest, 구매 및 충성도입니다. 이 모델은 기업이 브랜드와의 첫 접촉부터 인지도, 관심, 구매, 최종적으로 충성도 높은 팬이 되기까지 사용자의 전체 라이프사이클을 심층적으로 분석하고 효과적으로 관리하는 데 사용됩니다.
● 인지도
이는 사용자 여정의 첫 번째 단계이며 목표는 잠재 고객이 처음으로 브랜드를 인식하고 알아차리게 하는 것입니다. 이 단계에서 기업은 사용자에게 브랜드의 존재와 브랜드가 제공할 수 있는 가치를 알리기 위해 광고, 소셜 미디어, 콘텐츠 마케팅 및 기타 수단을 통해 브랜드 인지도를 높입니다.
● 이자
사용자가 브랜드에 대한 사전 이해를 마친 후 다음 단계는 관심을 자극하는 것입니다. 귀중한 콘텐츠, 제품 정보, 체험 경험 또는 인터랙티브 활동을 제공함으로써 사용자는 브랜드와 제품에 대한 심층적인 이해를 얻고 방관자에서 적극적인 참여자로 전환할 수 있습니다.
● 구매
기업은 관심단계를 기반으로 프로모션, 쿠폰, 개인화 추천 등의 전략을 통해 사용자의 첫 구매를 완료하도록 유도합니다. 이 단계는 잠재 고객에서 실제 소비자로 전환되는 사용자 가치 실현의 핵심 단계입니다.
● 충성도
구매 후 사용자 관리는 특히 중요합니다. 고품질 고객 서비스, 판매 후 지원, 멤버십 프로그램, 개인화된 경험 등을 통해 사용자 만족도와 충성도를 높여 사용자가 반복 구매를 유도하고 잠재적으로 브랜드 옹호자가 되는 것이 목표입니다. 입소문 추천을 통해 신규 사용자의 성장을 유도합니다.
고객 데이터 인사이트 플랫폼에 AIPL 모델 구현
AIPL 모델의 단계 구분과 다양한 단계에서의 사용자 포지셔닝을 이해한 후, 사용자가 특정 전자상거래 브랜드 미니 프로그램에서 쇼핑하는 것을 예로 들어 AIPL 모델의 비즈니스 적용과 캥거루에서의 활용을 소개합니다 . 클라우드 고객 데이터 인사이트 플랫폼 .
비즈니스 시나리오 준비
미니 프로그램 브랜드 쇼핑 시나리오에서 사용자 라이프사이클 각 단계의 대표적인 행동은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
위의 시나리오를 기반으로 사용자를 위해 다음과 같은 라벨 시스템을 구축 하고 모델을 생성해야 합니다.
각 사용자는 현재 단계에서 하나의 라이프사이클 단계만 갖게 됩니다. 여러 조건이 동시에 충족되면 사용자는 다음 라이프사이클 단계에 있는 것으로 간주됩니다. 즉, 사용자가 A, I, P의 조건을 동시에 충족한다면 사용자는 현재 수명주기의 P 단계에 있는 것입니다.
고객 데이터 통찰력 플랫폼에서 AIPL 모델 구성
비즈니스 정의가 결정된 후 정의에 필요한 태그를 구성하고 " Customer Data Insight 플랫폼 " 에 게시 할 수 있습니다. 태그 구성 논리는 이전 기사에서 논의되었으므로 여기에서는 자세히 설명하지 않겠습니다. 관심 있는 친구는 이전 기사를 읽고 더 자세히 알아볼 수 있습니다. 이론 + 실제 운영 | 고객 데이터 통찰력 플랫폼에서 RFM 모델 구현을 하나로 마스터하세요. 기사
기본 데이터를 준비한 후 " Customer Model " 모듈 로 이동하여 AIPL 모델을 구성하고 적용할 수 있습니다 .
● 1단계: AIPL 모델 생성
플랫폼에는 고객 가치 모델 과 세 가지 수명주기 모델이 내장되어 있습니다 . 현재 요구 사항에 따라 수명주기 모델 중에서 AIPL 모델을 선택합니다.
● 2단계: 이전에 정의된 단계 조건을 기반으로 모델 규칙 구성
· 인지단계 규칙의 정의
· 관심단계 규칙 정의
· 구매단계 규칙 정의
· 충성도 단계 규칙의 정의
구성이 완료되면 " 예상 인원수 " 기능을 통해 각 단계의 군중 범위를 미리 계산할 수 있습니다 .
● 3단계: 후속 모델 분석을 용이하게 하기 위해 모델 데이터 업데이트
모델을 생성하고 모델 데이터를 생성한 후 각 단계의 사용자 분포를 정기적으로 추적할 수 있습니다.
또한 이 기간 동안 사용자 단계의 변경 사항을 보려면 특정 날짜를 2일로 지정할 수 있습니다.
예를 들어, 아래 그림의 데이터 흐름을 보면 4월 24일에 인지 단계에서 관심 단계로 3명의 고객이 유입되었고, 관심 단계에서 구매 단계로 유입된 고객은 1명이었습니다. 인지단계 사용자 1명, 구매단계 고객 1명으로 충성도 단계 사용자가 유입되어 신규 고객 수가 133% 증가했습니다.
이 데이터를 기반으로 이 사용자 유입 집단의 특수성을 추가로 분석하여 마케팅 전략을 탐색하고 다른 고객의 이전 의지와 속도를 향상시킬 수 있습니다. 현재는 사용자 이탈이 없는 것을 그림으로 볼 수 있는데, 이는 좋은 성과입니다.
요약하다
기업과 마케팅 담당자는 AIPL 모델을 사용 하여 사용자를 단계별로 구분하면 사용자가 초기 접촉부터 충성 고객이 되기까지의 전체 프로세스를 완전히 이해하는 데 도움이 되어 마케팅 전략 수립을 보다 과학적이고 체계적으로 만들 수 있습니다.
" Customer Data Insight Platform " 에 사용자 단계 분류 및 데이터 추적을 구현하면 기업에 데이터가 지원하는 의사결정 기반을 제공하고 마케팅 활동을 최적화하며 맹목성을 줄이고 의사결정의 과학성과 정확성을 향상시킵니다. 동시에 데이터를 기반으로 한 실시간 추적을 통해 브랜드 크라우드 자산의 정량화가 가능해 마케팅 활동의 효과를 추적하고, 다양한 단계에서 사용자 전환율을 평가하고 적시에 전략을 조정하고 전반적인 마케팅을 최적화할 수 있습니다. 성능.
" Customer Data Insight Platform "을 통해 사용자 라이프사이클과 그 가치를 적시에 추적하면 각 단계에서 더욱 정교한 운영을 달성하고 사용자 라이프사이클을 연장하며 사용자 가치 기여도를 높이고 사용자 재구매율과 입소문을 높일 수 있습니다. 궁극적으로 사용자 생애가치(CLV)를 극대화합니다.
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