100%全掌握消费者购买意图:DCIU模型

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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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