在當今這個數字化時代，商業戰場的硝煙從未如此濃烈。隨著網際網路紅利的逐漸消退，公域流量的成本水漲船高，企業間對於有限使用者資源的爭奪已進入白熱化階段。每一次點選、每一個曝光背後，都是企業不得不承擔的高昂代價。在此背景下，傳統的依賴公域流量獲取新客的模式正遭受前所未有的挑戰，迫使企業不得不重新審視其營銷策略，探索更為經濟高效、可持續發展的顧客關係構建之道。
因此，將公域流量有效轉化為私域流量，構建屬於自己的使用者池，成為了眾多企業突破重圍、在激烈競爭中尋求新增長點的必然選擇。這不僅是對市場環境變化的主動適應，更是企業深化使用者理解、提升顧客終身價值、強化品牌忠誠度的核心策略。
在之前的文章中我們針對 APMDR 模型做過專門的模型介紹，但這個模型並未聚焦在私域流量的運營上。本文我們將深入探討一個在私域流量場景下使用頻率更高的生命週期模型——AIPL 模型，透過採用這種使用者生命週期管理模型，企業可以更高效地將公域流量轉化為私域流量，從而提升市場競爭力。
什麼是 AIPL 模型？
AIPL 模型是數字營銷領域常用的一種使用者生命週期管理模型，全稱為 Awareness（認知）、Interest（興趣）、Purchase（購買）、Loyalty（忠誠）。這個模型用於幫助企業深入分析並有效管理使用者從初次接觸品牌，經歷認知、興趣、購買到最終成為忠實粉絲的整個生命週期。
● Awareness（認知）
這是使用者旅程的第一步，目標是讓潛在客戶首次認識並注意到品牌。在這個階段，企業透過廣告、社交媒體、內容營銷等手段提高品牌知名度，讓使用者知道品牌的存在及其所能提供的價值。
● Interest（興趣）
當使用者對品牌產生了初步的認知後，下一步是激發他們的興趣。透過提供有價值的內容、產品資訊、試用體驗或互動活動，使使用者深入瞭解品牌和產品，促使他們從旁觀者轉變為積極參與者。
● Purchase（購買）
在興趣階段的基礎上，企業透過促銷、優惠券、個性化推薦等策略，鼓勵使用者完成首次購買。這一階段是使用者價值實現的關鍵步驟，標誌著從潛在客戶轉變為實際消費者的轉變。
● Loyalty（忠誠）
購買後的使用者管理尤為重要，目標是透過優質的客戶服務、售後支援、會員計劃、個性化體驗等，增強使用者的滿意度和忠誠度，促使他們重複購買，並可能成為品牌的倡導者，透過口碑推薦帶動新使用者的增長。
在客戶資料洞察平臺中落地 AIPL 模型
瞭解了 AIPL 模型的階段劃分以及不同階段的使用者定位後，我們接下來以使用者在某電商品牌小程式購物為例，介紹一下 AIPL 模型在業務上的應用及其在袋鼠雲客戶資料洞察平臺中的落地。
業務場景準備
小程式品牌購物場景下，使用者生命週期各階段代表行為可以總結為如下幾點：
基於上述場景需要為使用者建立如下標籤體系並生成模型：
每一個使用者在當前階段僅會存在一個生命週期階段，同時命中多個條件時認為使用者在後置的生命週期階段中。即：若使用者同時滿足 A、I、P 的條件，則使用者當前處於生命週期 P 階段。
在客戶資料洞察平臺配置 AIPL 模型
確定好了業務定義後，即可將定義中所需標籤在「客戶資料洞察平臺」中配置併發布。標籤配置邏輯之前的文章有講到過，此處不再贅述，感興趣的朋友可以翻看之前的文章進行了解：理論+實操｜一文掌握 RFM 模型在客戶資料洞察平臺內的落地實戰
準備好了基礎資料後，即可前往「客戶模型」模組進行 AIPL 模型配置與應用。
● 第一步：建立 AIPL 模型
平臺內建了一種客戶價值模型和三種生命週期模型，根據我們當前需要，選擇生命週期模型中的 AIPL 模型。
● 第二步：基於之前定義的階段條件進行模型規則配置
· 認知階段規則定義
· 興趣階段規則定義
· 購買階段規則定義
· 忠誠階段規則定義
配置完成後，可透過「預估人數」功能預計算各階段人群覆蓋情況。
● 第三步：更新模型資料，便於後續做模型分析
建立模型並生成模型資料後，即可定期追蹤使用者各階段分佈情況。
此外，可以指定特定的兩天，檢視這段時間使用者階段變化情況。
例如，從下圖中的資料流轉可看出，4月24日有3個客戶從認知階段流入興趣階段；4個客戶從興趣階段流入購買階段；分別有1個認知階段、1個購買階段的使用者流入忠誠階段，且流入客戶量新增了133%。
基於該資料可以進一步分析這批使用者流入的特殊性，以此挖掘營銷策略，提升其他客戶的流轉意願與速度。從圖中可以看出目前尚無使用者流失情況出現，是一個好的表現。
總結
對於企業和營銷人員來說，使用 AIPL 模型對使用者做階段劃分，可以幫助企業和營銷人員全面理解使用者從最初接觸到成為忠誠客戶的整個過程，使營銷策略的制定更為科學和系統化。
而將使用者階段劃分與資料追蹤落地到「客戶資料洞察平臺」，則為企業提供了資料支援下的決策依據，幫助最佳化營銷活動，減少盲目性，提升決策的科學性和準確性。同時，基於資料的實時追蹤，使品牌人群資產得以量化，便於追蹤營銷活動的效果，評估使用者在不同階段的轉化率，及時調整策略，最佳化整體營銷績效。
透過「客戶資料洞察平臺」及時追蹤使用者生命週期及其價值，可以進一步實現在每個階段的精細化運營，延長使用者的生命週期，增加使用者的價值貢獻，提高使用者復購率和口碑傳播，最終實現使用者終身價值（CLV）的最大化。
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《數棧產品白皮書》下載地址：https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm
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