#15 - 用戶歷程、購買意圖、DCIU模型

Happy Lee 李昆謀
Happy Lee 李昆謀

Table of Contents

疫情打亂了大家的生活,所以零售的科學也因此拖稿了一年(理由伯)。

總之這一年世界局勢多變,但我們還是樂觀看待未來,希望大家一切健康平安,準備更好的自己,迎接來年的種種機遇。景氣循環、否極泰來、時來運轉,一切震盪都是循環有時。


之前的系列主題:「大數據玩行銷」,終於花了兩年的時間(一年拖稿),完成了最後一部曲:猜一猜?消費者的購買意圖:DCIU模型

猜一猜?消費者購買意圖:DCIU模型
每一個點擊,都在透露消費者的購買意圖。DCIU模型從網站的用戶歷程做分析,在消費者還沒真正結帳之前,就能預測到他的購買意圖。

百貨專櫃裡,往往有一些很厲害的店員,他從你進門以後,就觀察你的穿著,看著你行進的步伐,紀錄你停留的位置,盤算著你觸摸的商品,然後大概就可以猜到,你是不是一個客人,你會不會買,還有大概想找什麼。

這需要的不是人工智慧,是人生智慧。

人生智慧是很多經驗的累積,而人工智慧則需要透過很多「數據」的累積。

透過CDP所累積的「用戶歷程數據」,加上人工智慧的協助,我們就可以有效預測「高購買意圖」的消費者,可以更精準的做溝通。

這也是91APP近期開始在市場溝通的「DCIU購買意圖模型」,這一篇文章「猜一猜?消費者的購買意圖:DCIU模型」也就是揭開了DCIU模型的計算概念。

同時也簡單比較「CRM v.s. CDP」以及「NAPL v.s. DCIU」兩個模型的不同。分享給大家,希望可以激發大家更多的想法。也歡迎透過網站上「關於我」的各種管道,與我做交流。感謝。

「大數據玩行銷」系列五部曲

  1. DMP 與 CDP - 網路廣告的數據基石 ( 1 )
  2. 廣告追蹤碼到底在追蹤什麼?—重建「顧客旅程」(Customer Journey) ( 2 )
  3. 廣告成效是怎麼計算的?認識成效歸因-Attribution3
  4. OMO的顧客旅程:Show-rooming展廳現象與Web-rooming反展廳現象(4)
  5. 猜一猜?消費者的購買意圖:DCIU模型(5)

相關標籤