FAST指标体系-用户矩阵分析模型：描述品牌消费者健康情况

文章目录

FAST指标体系-用户矩阵分析模型：描述品牌消费者健康情况
- 1- 模型简介
- 2- 模型示例
- 3- 指标详解
- - *备注- 关于AIPL*
- 4- 模型功能

1- 模型简介

消费者运营健康度指标（FAST）衡量体系是由阿里开发出的用于描述品牌消费者健康情况的数据模型，其FAST指标从数量和质量双层角度考察品牌健康度。
FAST指标主要由四部分构成。分别是消费者资产中的人群总量(Fertility)、加深率(Advancing)、超级用户数(Superiority)、超级用户活跃度(Thriving)。
这四个指标不仅评估消费资产的数量(F和S)，也包含消费者资产的质量(A和T)。

FAST指标体系能够更加准确的衡量品牌营销运营效率，同时FAST也将品牌运营的视角从一时的输赢(GMV)拉向了对品牌价值健康、持久的维护。

2- 模型示例

3- 指标详解

Fertillty（F）AIPL人群总数量指数：曾达到过AIPL状态的消费者去重总量。其中AIPL指消费者历程中从认知（Aware）、兴趣（Interest）到购买（Purchase）最后到忠诚（Loyalty）的消费者总数量。
Advancing（A）AIPL人群加深率：存在AIPL状态提升（包括从A提升到I、P、L，提升到P、L及P提升到L）的消费者去重总量在F总量占比指数。
Superiority（S）超级用户人群总量指数：高净值、高价值及高传播力消费者，即有意向与品牌产生互动的人群，如会员，去重总量指数化后的结果。
Thriving（T）超级用户人群活跃率：有过活跃行为（包括180天内有加购、收藏、领取权益或积分、互动等行为）超级用户在人群总量的占比。

备注- 关于AIPL

AIPL是指消费者历程中从认知（Aware）,兴趣（Interest），到购买（Purchase），再到忠诚消费者（Loyalty）的消费者数量。AIPL总量是基于消费者历程中各阶段消费者数量得出的，其准确性基于阿里巴巴长期对消费者行为数据的积累。

4- 模型功能

FAST体系将消费人群进行了划分，品牌运营可以向精细化发展。
FAST体系，在数量维度层面，提供全网消费人群总量(Fertility)和高互动的超级用户数(Superiority)；在质量维度层面，提供了加深率(Advancing)和超级用户活跃度(Thriving)。从原来的流量导向转向高质量的流量导向，让品牌的运营更加精准。
新老客户运营侧重点不同。
针对新客户，一方面，扩大认知（A）和兴趣（I）的人群基数；另一方面，提升加深率(Advancing)，尤其是从兴趣（I）向购买（P）的转化率。
针对老客户，因为针对新客户的投入产出比率较低，充分挖掘老客户的价值，可以有效保障品牌稳健增长。

往期指引：
数据分析思维 – 第一步：明确分析问题
数据分析思维 – 第二步：开启分析思路
数据分析思维 – 第三步：打开分析视角

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