了解阿里全域营销AIPL、FAST、GROW三大数字模型

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之前经历主要混迹在运营与产品圈子。

最近因为工作关系，开始研究营销相关内容。

也不是说之前就没关注，只是因为行业的各种形态变化太快，所以市场、运营、品牌、营销的界限在逐渐模糊，也就有了更多融合实践的机会。

而且不夸张的说国内的电商行业的营销理论已经能够扛起国际大旗。

阿里、字跳、腾讯都是国内外主要研究的对象。

最近一直在看顾明毅老师的课，所以就当写一些学习笔记，与大家分享。

我之前在做产品的时候，就在思考一个问题，市场部提出的需求还算可量化，品牌的需求怎么量化？如果不能量化，这类需求接还是不接？

在《数字驱动营销》这本书里讲到：

品牌主会通过电视广告、事件赞助、产品放置等方式开展传统的营销传播。

必须关注下面10指标

非财务指标：

1、基本认知指标   品牌认知度=让客户回忆起产品或服务的能力

2、基本评价指标   试用驱动=客户在购买产品或服务前的测试

3、基本忠诚度指标 流失=现有客户中停止购买产品或服务的比例，通常以年度来衡量

4、营销的黄金指标 客户满意度（CSAT）=通过询问“你是否会将这个产品或服务推荐给你的朋友或同事”来衡量客户满意度

5、基本执行有效率指标 命中率=接受营销的比例

基本财务指标：

6、利润=收入-成本

7、NPV=净现值

8、IRR=内部收益率

9、回收期=在偿还主动投入成本前的营销投入时间

客户价值指标：

10、基本客户价值指标 CLTV=客户生命周期价值

在整个购买闭环里，认知是离客户最远的部分，从认知到购买就会有非常长的延时。

而从认知-熟悉-思考-购买-忠诚，传统的购买决策模型是一个线性的漏斗模型。

随着互联网的兴起，麦肯锡之后提出了「消费者决策历程」，来渠道传统消费决策模型，去适应互联网时代的消费者变化。

麦肯锡「消费者决策历程」

消费新旅程的升级里通过新的方式（技术 、数字 、体验、内容、点赞、评价及扩散）压缩了考虑步骤和短路径甚至完全取消评估步骤，直接传递客户到忠诚的闭环，将他们锁定在内。

比如传统的电视广告、赞助对比现在的营销裂变、社交电商、社群运营、KOL、KOC等方式。

但是如今在数字化浪潮的影响下，新营销时代来临，消费者又变了。

如果在这个时代，还在用传统的老营销模型，因为存有品效合一的难度，就容易会有一种我投了这钱会不会打水漂的错觉，，当然不是说那些模型不好，只是不一定合适了。

电商行业走的最快的肯定就是阿里了，在17年提出“全域营销(Uni Marketing)”概念，18年上线，19年这概念已经得到了发展，这套模型牛皮的地方就是在于，他不是纯学术派理论，他被提出的同时，也开始在阿里内部实践了，并顺应潮流进行了迭代。

那这套中国领先全球的数字用户增长模型讲的是什么？

下面部分内容描述为顾老师课程内的原文，文字描述非常的硬，有什么就讲什么，简单粗暴。

• AIPL模型：目标实现品牌人群资产定量化、链路化运营。
• FAST模型：从数量和质量上衡量消费者运营健康度模型。
• GROW模型：指导大快消行业品类有的放矢的增长模型。

整套模型全面使用行为数据分析。

其中销售额(GMV)=人均购买数 x 商品均价 x 流量 x 转化率

AIPL模型

目标实现品牌人群资产定量化、链路化运营。

• A（Awareness）,品牌认知人群。包括被品牌触达和品类词搜索的人；
• I（Interest）,品牌兴趣人群。包括广告点击、浏览品牌/店铺主页、参与品牌互动、浏览产品详情页、品牌词搜索、领取试用、订阅/关注/入会、加购收藏的人；
• P（Purchase）,品牌购买人群，指购买过品牌商品的人，针对新客；
• L（Loyalty）,品牌忠诚度人群，包括复购、评论和分享等，针对老客。

四大板块中的前两部分AI，意在通过多种技术性玩法实现拉新，策略明确（品牌增长的是新客，平台品牌不止增长新客，还增长品类新客）；

PL部分侧重收割，在用户来过之后，品牌通过全链路多场景去引导用户进行更多的点击行为，从而最大程度提升ROI，实现购买甚至复购。这也使得PL部分与AI部分的策略有所不同，PL更侧重留存和运营。

结合全域营销产品框架来看将整个营销旅程，分出了三大块。

全域策略、全域传播、全域运营，实现了品牌资产的实时量化，检测，计算，阿里实现了将品牌资产化无形为有形，将人用数字化的形式建构出来，以Uni-ID的形式储存在数据银行中。

消费者的一举一动都被实时监测，甚至data bank能比消费者更先一步知道TA接下来想要什么，那么营销（活动）所要做的就是将消费者从A转化到L，而每个人被标记以不同的方式成为A1-I1或A1-I2（是通过什么方式进行转换，可能是被内容吸引或者是主播带动），就像是人被放在了阿里搭建的传送带上，一环一环被锁定在整个链路中，直到消费者进入忠诚闭环。

最终呈现出来会有三样东西：

1. 用户行为画像数据产品
2. 媒体画像数据产品
3. 产品/品牌画像数据产品

这样看来，无数据不营销，大大小小的企业必须构建自己的私域流量池，才有可能建立与消费者长时间而有效的沟通，如果一个企业不了解自己的消费者或者不明白自己的流量池已经圈住了哪部分消费者，那它就是失败的，而这种了解已经不仅仅止步于我们所谓的基本信息（姓名、电话、地域、收入等），更包括个性、兴趣、对品牌的态度，复购意愿，推荐意愿等等。

AIPL模型已经通过了实践 理论来自证其说。

FAST模型

从数量和质量上衡量消费者运营健康度模型。

• F（Fertility），AIPL人群总数量指数：曾经达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化的结果。
• A（Advancing），AIPL人群加深率：存在AIPL状态提升的消费者去重总量在AIPL人群总量占比的指数。
• S（Superiority），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。
• T（Thriving），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）的超级用户在超级用户人群总量的占比。

简单的来说就是AIPL计算了品牌人群的资产总量，以及全链路的人群数量，而FAST则是在AIPL的基础上的延伸，主要通过数量和质量两个维度衡量消费者运营健康度的模型。

其中F和S是数量维度，A与T是质量模型，所以一个是看量一个是算率。

FAST模型可以有效指导营销策略，提高运营效率，促进转化，把总的GMV目标拆解成新客销售目标和老客销售目标，使得营销计划和预算数字化可见，通过增粉-钻粉-粉丝裂变-粉丝变现的运营策略，有效实现拉新和固粉。

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。

可以看到，从原先的销售管理到会员管理再到分层管理，最终演变为FAST，阿里在逐渐构建消费者全景，通过多维量化指标帮助品牌和平台制定细分优化策略，共同增长，实现数字化转型。

GROW模型 

指导大快消行业品类有的放矢的增长模型。

Gain，Retain，bOOst，Widen分别代表了品类增长的“决策因子”，启发行业未来增长机会如何整合。

2019年8月，阿里提出GROW 1.0模型，从增长的视角进行品类管理，帮助品牌更精准定位增长机会。其中提及的六大行业的“品类地图”和十四大“落地场景”。

（GROW1.0）

而天猫x阿里妈妈x贝恩咨询2020年4月1日又联合发布的GROW2.0版本内将场景升级到20个，都是从行业层面解析了未来营销策略的增长潜力和落地措施，进一步提升了头部商家运营能力。并将「延伸力」调整为「新品力」（Widen）作为衡量品牌增长能力的重要指标。