#15 - 用戶歷程、購買意圖、DCIU模型
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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
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