乐学 电商AIPL分析模型
在传统的线下环境中，要准确衡量一个品牌的购买、忠诚用户不难，只要用成交数据做统计即可，但衡量认知及兴趣是很难的。我作为一个用户，可能是偶尔看到了一个品牌，品牌商怎么会知道我有认知呢？
但在纯线上的电商环境下，衡量用户品牌全链路的AIPL，成为了可能。
AIPL模型，本质上是将各类的电商行为数据进行了一系列清洗，建立了一个综合数据模型。包括品牌商品的曝光、点击、浏览，用户的搜索、成交、加购、分享等等行为。是一个对品牌消费者情况比较全面的衡量。
针对认知、兴趣用户，可以进行促购买转化；
针对购买用户，可以进行复购转化；
针对忠诚用户，可以进行深层次需求挖掘，提升品牌忠诚度。
根据用户的的分层，可以进行的营销方式就更加有了针对性。
原文： >第一、RFM模型
通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、RFM模型
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
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