AIPL模型的出生背景？
在天猫和淘宝上的商家或品牌都关注的几个指标是：成交额和成交人数。
在AIPL模型出现之前，商家和品牌只能知道他们在天猫和淘宝上的成交的用户人数，具体这些人是怎么转化来的，哪个转化环节出现了问题，对商家来说都是一个盲区。
为了帮助商家更好的认识自己的用户人数，更好的精细化运营用户，阿里提出了AIPL消费者行为全链路可视化模型，它是阿里数据银行和全域营销概念中至关重要的一个环节。
AIPL模型长什么样？
A：为Awareness，代表对品牌有一定的认知；
I：为Interest，代表对品牌产生了兴趣，在产品内有过点击、使用等行为的人；
P：为Purchase，代表发生过购买行为；
L：为Loyalty，代表成为品牌的忠实用户，经常复购甚至分享传播。
AIPL模型认为商家的最终成交用户是认知开始的，用户先对商家和品牌有认知，之后产生兴趣，有了兴趣之后产生购买行为，多次购买之后形成忠诚用户。
把不同阶段的用户规模和行为转化关系进行量化追踪和全链路可视化，这就是AIPL模型：用户规模量化后即为用户数量，转化关系量化后即为各种转化率（见下图）。
AIPL模型用来干啥？
AIPL模型由阿里提出和开发，展示给商家使用，帮助商家或者品牌去全面认识自己的用户/消费者资产，判断哪个环节导致成交用户不足，从而有针对性的制定用户运营或营销策略。
比如，商家打算这个月成交100个用户，但是实际上只成交了50个用户，则可以通过AIPL模型判断哪个环节出了问题：是覆盖率少了？还是进店率不足？还是成交率低？若覆盖率少，则可以加大曝光；若进店率不足，则可以通过内容营销、活动营销等吸引用户进店；若成交率不足，则可以通过促销活动、权益活动吸引客户购买。
此外，AIPL模型还可以帮助商家进行销售额目标和实际的gap管理，比如商家要达成5000万的销售额目标，通过历史数据就可以测算需要多少认知用户数量、多少兴趣用户数量和多少成交用户数量，从而帮助商家决定购买阿里的哪些营销产品，需要花费多少营销预算。
总之，AIPL模型就是阿里帮助商家认识用户规模和转化现状，帮助商家制定用户增长和运营策略，最终达成销售业绩目标的一个工具。一句话，说服商家心甘情愿的花钱购买阿里营销产品的一个工具。