AIPL模型：消费者行为理论模型

AIPL模型

什么是AIPL模型？

AIPL模型是来源于美国的一个营销模型，AIPL的意思分别是认知、兴趣、购买和忠诚，就是用户从看到你（曝光，点击，浏览），倾向你（关注，互动，搜索，收藏，加购），购买你（支付下单），忠于你（正向评论，重复购买）。

AIPL模型可以帮助商家通过不同的付费工具，匹配不同的场景，加上溢价和创意，分别匹配不同的策略，满足不同阶段的客户需求。

AIPL模型如何使用？

AIPL模型是首次实现品牌人群资产定量化、链路化运营。

“品牌人群资产”很重要，比如可口可乐的传奇总裁罗伯特伍德鲁夫说：即使可口可乐全部工厂都被大火烧掉，给我三个月时间，我就能重建完整的可口可乐。最重要的是可口可乐品牌有强大的消费者人群资产，那些听过可口可乐的人、喝过的人、一年买很多次的人。这就是可口可乐的品牌人群资产，定量化就是把这些人群量化统计。

AIPL模型是一个可以把品牌在阿里系的人群资产定量化运营的模型，这也是支撑它全域营销概念落地的关键一环，怎么量化？就是把人群分为四类：

• A（Awareness），品牌认知人群。包括被品牌广告触达和品类词搜索的人；
• I（Interest），品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人；
• P（Purchase），品牌购买人群，指购买过品牌商品的人；
• L（Loyalty），品牌忠诚人群，包括复购、评论、分享的人。

品牌所有AIPL资产数据都可以被存在数据银行（Data Bank）中，靠的是用户在阿里体系那个共通的身份（UNI-ID）。

链路化运营简而言之就是，对于所处链路中不同位置的人群，品牌采用对应的沟通内容和渠道，最终的目的累积人群资产，并实现链路高效流转。

AIPL模型具体怎么执行

首先，需要通过数据银行账号分析：品牌当前的“A-I-P-L“人群资产存在什么问题？

比如是相对于竞品“A人群”量太少了、或者“I人群”到“P人群”流转率太低了、亦或者品牌旗舰店自身的“A-I-P-L“人群占比相对于其他C店、经销店太少了……

然后，就可以针对链路中具体问题采用对用的解决策略了。

比如：针对“A人群”量太少这个问题，除了在站内可以通过“一夜霸屏”资源投放品牌广告外，还可以整合品牌市场部的资源来做投放拉新。传统媒介投放都是媒体投完之后，媒介公司给到甲方一些传播层面的数据，比如有多少曝光、多少点击这样，但是如果这些媒体用Uni Desk做投放，这些触达的用户数据还可以通过阿里的Uni ID匹配沉淀到数据银行，成为新增“A人群”。

再比如：针对链路中“I人群”到“P人群”流转率太低的问题，说明店铺目前缺少销售转化机制，做法是先把“I人群”根据标签分成不同的群组，有的可能是对促销折扣敏感，那就可以通过钻展给他们推送店铺折扣信息来做收割；而有的是通过明星活动拉进来的，那或许可以通过一些明星周边货品来吸引他们做下一步的购买动作。