#15 - 用戶歷程、購買意圖、DCIU模型

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。

零售的科學 By Happy LeeHappy Lee 李昆謀

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-Attribution（ 3 ）
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）