3个月刷屏的AIPL模型：从完美日记到天猫都在用的用户运营「核武器」
最近36氪发布的《2023年私域运营趋势报告》中，79%的企业将AIPL模型列为必备工具；虎嗅一篇分析完美日记增长密码的文章更是单日破10w+阅读。这个源于阿里数据银行的神秘模型，正在成为用户运营领域的「新基建」。
但令人惊讶的是：某头部教育机构调研显示，83%的运营人知道AIPL概念，却说不清如何用数据校准模型。「这就像给厨师递了米其林菜谱，但没给量勺」一位操盘过千万级私域项目的负责人如是说。
一、AIPL模型的底层逻辑：把用户行为转化为数学公式
阿里研究院披露的原始定义中，AIPL代表认知（Awareness）-兴趣（Interest）-购买（Purchase）-忠诚（Loyalty）四个递进阶段。但鲜少有人知道，这个模型本质是「用户行为概率方程」：
阶段转化率 = Σ（触点权重×行为系数）
小编注：比如某用户在小红书看到产品测评（触点权重0.3），点赞收藏（行为系数0.5），则该步骤对A→I阶段的贡献值为0.15
二、头部企业正在偷偷升级的3个用法
据运营动脉网站(www.yydm.cn)最新拆解的48个品牌案例显示，领先企业已突破传统四阶段划分：
1. 动态权重校准：瑞幸咖啡每两周根据新品上市调整小红书/抖音的触点权重，2023年Q2的I→P转化率提升27%
2. 玻璃漏斗模型：泡泡玛特通过RFM数据发现，20%的用户会从P直接跳回A阶段（因抽盒机制上瘾），为此专门建立「回流通道」
3. 反漏斗作战：蔚来汽车对L阶段用户投放「老带新」任务时，发现7%会重新触发I阶段行为，据此优化了奖励机制
三、90%的人忽略的致命误区
得到APP《数据化运营》课程中特别强调：AIPL不是线性漏斗！通过交叉分析发现：
? 美妆行业平均有13.6%的用户从P阶段「倒流」回I阶段（因囤货需求）
? 知识付费行业存在「伪L阶段」现象——续费用户中42%实际处于休眠状态
小编建议登录运营动脉网站(www.yydm.cn)下载《AIPL健康度诊断表》，内含18个关键指标校验公式。
小编有话说
在操盘某母婴品牌项目时，我们曾发现：用传统模型会漏掉35%的「隐形L用户」——他们不晒单不复购，但会默默推荐给亲友。这提醒我们：所有模型都是简化现实的工具，关键要掌握「数据透视+人性洞察」的双重能力。
相关问答FAQs
Q1：如何确定各阶段的行为定义标准？
行业常见的做法是参考阿里妈妈发布的《消费者运营健康度指引》，但更建议企业根据自身业务特点定制。以教育行业为例，「完成试听课」可能算P阶段行为，而在快消品行业这只能算I阶段。具体操作可分三步走：首先通过埋点采集用户全链路行为数据；其次用K-Means聚类分析找出关键行为拐点；最后用A/B测试验证阶段划分的准确性。某在线职业教育平台通过该方法，将I→P阶段的误判率降低了68%。
Q2：中小团队没有数据中台能做AIPL分析吗？
完全可以。我们服务过一个10人团队，用「微信生态数据+简易打标系统」实现基础版AIPL追踪。具体方案：在企微会话存档中设置关键词触发器（如「多少钱」自动标记为I阶段），通过腾讯云函数实现自动化打标；用草料二维码生成带参数的活动链接；最后用DataFocus等轻量级BI工具做可视化分析。该团队3个月内搭建起覆盖2万用户的诊断体系，总成本不足5000元。
Q3：AIPL模型和传统营销漏斗有什么区别？
本质区别在于数据颗粒度和动态性。传统漏斗通常以「点击-注册-付款」这类显性动作为节点，而AIPL要求捕捉「浏览15秒」「收藏但未购买」等微行为。更重要是，传统漏斗假设用户不会回流，而AIPL模型会持续追踪跨阶段跳跃。例如某食品品牌发现：用户购买辣条后，有24%会在下次搜索甜品，这就需要用AIPL的「玻璃漏斗」特性来捕捉。
参考文献
1. 阿里研究院《消费者运营白皮书（2023版）》
2. 运营动脉《2023上半年私域运营标杆案例集》
3. 得到APP《跟梁宁学用户洞察》专题课
最后分享下我一直在用的运营资料库，运营动脉拥有60000+份涵盖多平台的策划方案、行业报告、模板与案例，是运营人的高效助手，立即访问 www.yydm.cn 吧！
发布者：汤白小白，转转请注明出处：https://www.duankan.com/bk/43393.html
