DCIU模型: 100%全掌握消费者购买意图

什么是DCIU模型？

DCIU模型就是Decision（已决定）、Consideration（考虑中）、Interesting（有兴趣）、 （没兴趣）。

台湾的资料科学家团队，花了好几年的时间，把利用行为数据为基础的模型，变成直接提供给客户使用的分群懒人包。透过协助每一个品牌客户收集品牌自己的第一方行为数据，计算每个品牌客户自己的访客浏览历程样貌，分成以下的四个群：

• Decision（已决定）：近期购买意图最强烈的一群人，通常在会员书中，人数佔比最低，但却最容易驱动转换的一群人。
• Consideration（考虑中）：近期高购买意图的一群人，近期有考虑购物的可能，人数佔比通常比D多一些，也是可以驱动转换的一群人。
• Interesting（有兴趣）：近期购买意图一般的一群人，也就是所谓的意义明确但意图不明。
• Uninteresting（没兴趣）：近期没有购买意图的人，很有可能是刚买过，也很有可能是刚认识你。

这个分群方式，“时间”的因子影响非常的大，都是反应“近期”的分群情形，通常是一个两週甚至一週的週期。

也就是说，每个礼拜进来看这个分群，裡面的会员分佈都是不同的，例如：两週前可能在DCIU分在D（最高购买意图），但两週后因为他刚买过，结果变成跑到了U（没兴趣），因为他才刚买过啊。

但过了一点时间，也许是一个月，他作为一个A（高活跃）的会员，在DCIU又跑到了D也是合情合理的。

DCIU的精准沟通成效范例

DCIU 相对来说得分群是更精准的，大多数情况，我们可以看到 D 加 C 两群人，可能只佔了总会员数的 10%以下，但却可以得到活动期间超过 60%的业绩，比起NAPL大多看到的 20/80 法则还要再更近一步。

主要是透过消费者的浏览行为来预测购买意图，例如消费者近期大量进出购物车，合理猜测这些会员近期真的很想买东西，原本就可以把购买意图高的消费者分群出来，理论上对这群人做沟通，几乎可以得看超过20%以上的转换率。

掌握消费者的购买意图

百货专柜裡，往往有一些很厉害的店员，他从你进门以后，就观察你的穿著，看著你行进的步伐，纪录你停留的位置，盘算著你触摸的商品，然后大概就可以猜到，你是不是一个客人，你会不会买，还有大概想找什麽。

这需要的不是人工智慧，是人生智慧。

人生智慧是很多经验的累积，而人工智慧则需要透过很多“数据”的累积。

电子商务网站是一种自动贩卖机，也就是大多数时候，消费者是自己在逛商店，没有店员在服务。

但这台自动贩卖机却跟店员一样，可以记录下消费者逛商店的“足迹”。

也就是跟那些厉害的店员一样，网站背后的系统，可以完整记录每个消费者的“浏览历程”：你从进来网站开始、看过什麽商品、停留多少时间、把什麽商品加入购物车

每一个点击，都会被记录下来，变成重要的“用户历程”数据，这些数据都变成人工智慧的养分，而人工智慧就可以开始猜测你的“购买意图”，跟那些厉害的店员一样。

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