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データ駆動型運用:AIPLモデルの原則とユーザーセグメンテーション運用の適用シナリオ

この記事では、AIPLモデルとユーザーセグメンテーション運用のケーススタディを紹介します。これにより、ユーザーの購入決定の心理をより深く理解し、コンバージョン分析を通じてロイヤルユーザーベースを拡大することができます。ユーザーオペレーションに携わる方におすすめの一冊です。

AIPLモデルは、米国発祥のマーケティングモデルです。その中核となるコンセプトは、ブランドや製品の認知から関心、購入、そして最終的なロイヤルティに至るまでのユーザープロセス全体を記述することです。中国では、広告管理プラットフォーム(DMP)や内部トラフィック管理プラットフォーム(CDP)など、様々なデジタルマーケティングシステムに幅広く応用されています。

I. AIPLモデル原則

1. 認知:この段階では、ユーザーはブランドや製品に出会い始めますが、理解はそれほど深くありません。ブランドは広告、ソーシャルメディア、広報活動などを通じて露出を増やし、ユーザーが最初に製品やサービスを認識できるようにします。タグを構築する際には、広告、SMSアウトリーチ、その他プラットフォーム内外のチャネルを通じてユーザーにリーチすることができます。

2. 関心:認知に基づいて、ユーザーは製品やサービスに興味を持ち、関連情報を積極的にフォローおよび検索し始め、広告をクリックしたり、製品の詳細ページを閲覧したり、トライアルを受けたり、ブランドを購読/フォロー/参加したりするなど、ブランドとのやり取りに参加します。

3. 購入:ユーザーが商品やサービスに強い関心を持つと、購入に至ります。ブランドは、ウェブサイト、アプリ、実店舗など、便利な購入チャネルと質の高いショッピング体験を提供し、ユーザーの購入を促進する必要があります。

4. ロイヤルティ:購入後、ユーザーが製品やサービスに満足すると、ロイヤルティが形成され、リピート購入、肯定的なレビュー、シェアといった形で現れます。ブランドは、会員プログラム、パーソナライズされたサービス、新製品への早期アクセス、限定オファーなどを通じて、ユーザーロイヤルティを育む必要があります。

II. ユーザーセグメンテーション操作の適用事例

AIPLモデルは、ブランド顧客資産をバリューチェーンに沿って定量化し、管理するのに適しています。顧客を認知、関心、購入、ロイヤルティの4つのグループに分類することで、ブランドはユーザーニーズをより正確に把握し、ターゲットを絞ったマーケティング戦略を策定できます。例えば、eコマースでは、ブランドはAIPLモデルを活用し、様々な有料ツール、シナリオ、プレミアム価格、クリエイティブコンテンツを通じて、様々な段階の顧客ニーズに対応し、マーケティング効果を向上させることができます。例えば、ナイキはAIPLモデルをスポーツシューズやアパレル製品のプロモーションに活用しています。

1. 認知度:ナイキは、テレビコマーシャル、オンライン動画、ソーシャルメディアへの投稿、スポーツイベントへのスポンサーシップといった広告キャンペーンを通じてブランド認知度を高めています。同時に、著名なアスリートとコラボレーションし、彼らの影響力を活用してブランド露出をさらに高めています。

2. 関心:ナイキは、最新のランニングシューズテクノロジーや限定版スニーカーなど、革新的な製品をリリースすることで消費者の関心を喚起しています。さらに、アスリートやインフルエンサーとのコラボレーション、ユーザー生成コンテンツなどを含むソーシャルメディア戦略は、ナイキ製品に対する消費者の関心とエンゲージメントをさらに高めています。

3. 購入: Nike は、Web サイト、アプリ、実店舗など、シームレスなショッピング体験を提供しており、消費者が興味のある製品を簡単に購入できるようにしています。パーソナライズされた推奨事項、メンバー限定割引、便利なオンライン支払いオプションも購入を促進します。

4. ロイヤルティ:ナイキは、パーソナライズされたサービス、新製品への早期アクセス、限定オファーなどを提供するメンバーシッププログラム「NikePlus」を通じて、顧客ロイヤルティを育んでいます。さらに、ナイキはユーザーにコミュニティ活動やチャレンジへの参加を促し、ブランドへの帰属意識とロイヤルティを高めています。

III. AIPLおよびCDP製品の応用

CDP製品を設計する際に、AIPLモデルを一般的なユーザーセグメンテーションラベルとして使用することで、運用担当者がユーザーセグメンテーションをリアルタイムで理解し、さまざまな段階でユーザー運用戦略を実行し、ユーザーの変換を分析し、最終的に忠実なユーザーを継続的に拡大する効果を実現できます。

著者: 銭冰宜

出典:WeChat公式アカウント:「データ愛好家(ID:zhuangxiu1314)」