新零售场景下的AIPL分析

新零售的时代，消费者产生消费的场景越来越复杂，传统营销意义上的AIPL模型也延伸出无数的可能性。AIPL链路分析的重点是针对每个消费者在不同阶段的特征进行深入挖掘，进而支撑市场、运营、商品等进行策略调整。

一.触达渠道

从引起消费者关注的场景来看，目前消费者可触达到品牌进而产生关注的渠道有非常多，包括自有的渠道以及外部合作渠道，场景也从单一的线上/线下场景，变成线上线下融合的无界限交互场景。分析师开展消费者分析的时候，首先得先做消费者触达渠道细分，每一个渠道都要做好数据埋点。目前来说，很多中小型公司是没有做数据埋点规范的，这需要分析师针对各个细分场景，与相关的实施部门沟通，建立相关规范。

二.用户路径

消费者从渠道触达进入平台，会产生一系列的浏览行为，这一浏览行为通常称为用户路径。新零售时代的用户路径可分为几种：纯线上访问的用户路径、纯线下门店浏览只在结算时产生结算行为的用户路径、线下门店浏览扫码产生的线上访问路径、其他线下场景扫码产生的线上访问路径等。

用户访问的路径统计一般通过在各个需要统计数据的位置埋点上报而来，因此，埋点上报的数据非常重要，一般需要包含几大相关信息：用户ID、会员ID、访问位置/页面/板块/商品/门店、访问时间、下一步点击、下一步点击时间等。无线上平台访问的用户行为一般通过门店摄像头识别，带有唯一的faceID，以便与会员ID相关联。

用户访问的路径可以直接反馈用户对平台的兴趣点在哪里。例如，很多用户访问后直接跳出/离开/不进店，这时候就要从数据上排查原因。

1.进入的客户是否与平台定位相匹配。如果平台定位为小众产品，受众属于某一小圈子兴趣爱好者，但是推广渠道引入/门店周边的客户群体大部分并非这个圈子的人群，那么，用户访问跳出率/离开率/不进店率就非常高。

2.考虑引流的商品是否具有竞争优势。一般竞争优势包括：价格优势、独家销售商品、门店周边无类似竞争对手等。

3.线上平台/门店的用户体验。

（1）线上平台/门店给用户的设计是要简洁高效的。在生活压力如此大的时代，人们的生活节奏在加快，因此，如何高效的让用户获取相应的信息并转化，是非常重要的。

（2）设计要跟平台定位一致，保持美观舒适，让用户在浏览的时候能够保持轻松愉悦的心情。

（3）交互体验便捷，门店操作指引清晰，能让用户不需要费脑就可以轻松的进行下一步的操作。

这三点如果都做到了，但是产生兴趣的用户非常少，那就是平台知名度的问题了，这时候就要回到AIPL链路的第一站，如何引起关注了。对于一个新兴的品牌来说，品牌曝光度非常重要，首先你得让用户对平台有所感知，进而对平台产生初步的信任感，才能进行下一步的转化。

再说回用户路径，用户路径有两种

用户的转化路径，也就是我们经常看到的那个转化漏斗，从访客到注册到购买然后再到复购。新零售场景下，转化漏斗应该加上线上线下的相互引流数据。这里面就涉及了那条被错以为是公式的非公式：销售额=流量*转化率*客单价*复购率，实际上如果要公式成立，最后一个指标应该改为人均购买次数/订单数。当然，这四个指标反映了平台的价值，如果要衡量一个平台本身是否具有商业价值，可以先从这四个简单的指标入手，再深入展开去分析。

用户的浏览路径。用户浏览路径有很多条，有时候用户会反复返回同一个页面或是同一个货架，或是浏览同一个商品，通过可视化图表可以看到各个访问页面的大体情况，进行数据分析的时候可以结合一起分析。尤其是在大促的情况下，运营的同事有侧重的专题页，得配合专题页的入口位置、内容设计、来源渠道等一起分析。

图片来源：网络截图

对于门店购买客户的浏览轨迹，可以通过摄像头捕捉、客户扫码商品的次序与商品陈列的相关度等等来进行分析。

在促使客户产生购买行为方面，很多人都能说出很多方法，例如商品结构优惠、下单流程优化等等。但是，实际上要促使客户购买，主要跟商品有关系，而平台的各种体验流程优化，则是为了尽可能的降低客户放弃购买的行为。所以很多平台会通过搜索优化、推荐优化、促销降价优惠券等各种手段来促使客户下单购买。

客户产生首次购买行为后，是否回访及回购，则跟客户在平台的一系列的体验相关。例如，商品的质量、物流配送时效及质量、平台后续的售后服务、营销触达等等。我们通常以忠诚度来衡量一个平台客户的质量。忠诚度的指标包含复购率、活跃度（访问、评价、分享、购买等）、非促销场景购买等。

AIPL链路是环环相扣的闭环，用户在任意的环节都可能流失，然后又因为各种品牌曝光环节又重新关注平台。而平台的定位、属性等也有可能随着时间的迁移而更改，用户的消费能力、消费特征等也会随着家庭收支的变化以及家庭需求的变化而产生变化。因此，AIPL链路分析的重点是针对每个消费者在不同阶段的特征进行深入挖掘，进而支撑市场、运营、商品等进行策略调整。

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