如何根据AIDA模型优化用户行为分析？
AIDA模型是许多营销人员熟知的理论框架，但如何将这一模型与自己的业务实践相结合，提升转化效果呢？
AIDA模型将用户的行为分为五个主要阶段：
注意（Awareness）
兴趣（Interest）
欲望（Desire）
行动（Action）
留存（Retention）
为了更深入地理解用户在这些阶段中的行为，我们通常会关注和分析他们与网站的互动。通过追踪关键的接触点，我们可以了解用户在各个阶段的变化。但仅凭数据本身，我们难以知道背后的原因。数据可以帮助我们找到优化的方向，但真正的原因还需要通过进一步的分析来揭示。
接下来，我将通过网站为例，详细讲解如何使用Google Analytics（GA）和Google Tag Manager（GTM）来设置，按AIDA模型的阶段进行细化分析。
需要注意的是，用户从“意识”阶段到“行动”阶段的具体表现与网站及其业务模式密切相关。我们将不涉及“留存”阶段的分析。如果你的业务模型包括留存分析，可以根据需要添加该阶段。
如何实现AIDA模型的与分析？
我们需要根据AIDA模型中的每个阶段为每项操作设置自定义指标。例如，我们可以为“注册表单提交”这一操作设置一个事件，并在每次用户完成该操作时，通过自定义指标将其值增加1。
我们还可以利用Google Analytics中的目标功能进行类似的设置，每个视图最多支持设置20个目标。GA的目标是基于会话进行统计的，意味着一个动作在一个会话内发生多次时，只会记录一次。而自定义指标则会在每次操作发生时增加计数。
最佳实践是：为每个关键用户操作设置目标，并在流量报告中使用这些目标来评估渠道的效果。自定义指标更适合用来进行细化分析，帮助我们为各个阶段构建清晰的用户渠道。
配置Google Analytics
进入GA的“管理”界面，点击“自定义”->“自定义指标”->“+新建自定义指标”。在这里，我们可以为每个阶段创建一个自定义指标。例如，“阶段-意识”就是针对意识阶段的自定义指标。
由于我们需要在匹配级别上操作，因此该自定义指标的范围设置为“匹配”，并选择整数类型，确保显示数字值。在“最小值”和“最大值”框中可以暂时不填，稍后在GTM中分配相应的值。
创建完“意识”阶段的自定义指标后，我们可以继续创建其他阶段的指标，直到完成所有五个阶段的设置。完成后，我们会得到五个不同的自定义指标，每个阶段对应一个指标。
为了进一步实施这些指标，我们需要获取它们的索引号，在GTM中进行后续的设置。
Google Tag Manager（GTM）配置
在GTM中，我们将根据页面路径来触发不同阶段的自定义指标。例如，在“意识”阶段，我们希望用户查看某些页面，而无需专门为这些页面设置事件来。我们可以创建一个正则表达式（RegEx）表变量，将适当的页面路径与相应的自定义指标索引进行关联，并将其发送到GA的Pageview标签中。
具体操作是，选择“页面路径”作为输入变量，在“模式”栏中输入相应的页面路径，并在“输出”栏中添加对应的自定义指标索引。例如，当用户访问/about或/insights页面时，将触发意识阶段的自定义指标（索引为2）；而/case-studies、/services、/training和/events页面的路径将触发兴趣阶段的自定义指标（索引为3）。
接下来，在Pageview标签中启用“覆盖设置”选项，展开更多设置，并在自定义指标部分添加相应的RegEx变量。每当用户访问相关页面时，相应的指标值将被设置为“1”，并发送到GA。
对于“需求”阶段，我们假设网站上有一个注册表单。用户填写并提交表单时，我们希望追踪该行为。为此，我们可以使用GA事件代码，在GTM中为表单提交创建事件标签。在这里，我们为自定义指标设置索引号（例如，4），并确保每次表单提交时该指标的值增加1。
如果需要分析“留存”阶段的行为，也可以通过在事件标签或页面浏览标签中为相应操作添加自定义指标来实现。
一切设置完成后，我们需要进行测试，确保每个指标都能正常工作，确认无误后即可发布。
如何报告数据？
接下来的任务是创建一个自定义报告，利用设置的自定义指标来分析用户的行为流。进入“渠道”->“所有流量”报告，检查不同渠道带来的流量质量。
为了让报告更加具有洞察力，我们可以创建计算指标，显示各个阶段的完成率，并帮助分析从一个阶段过渡到另一个阶段的用户比例。
例如，我们可以创建一个名为“阶段-完成（动作/意识）”的计算指标。公式为“阶段-行动”自定义指标除以“阶段-意识”自定义指标，这样我们就可以看到从“意识”阶段转化到“行动”阶段的用户比例。
类似地，还可以为“兴趣/意识”、“欲望/兴趣”、“行动/欲望”以及“留存/意识”（如果包含留存阶段）等其他阶段创建计算指标。计算完这些指标后，我们就可以更准确地分析用户行为。
创建序列段（Segment）也是报告分析中非常重要的一步。通过创建不同的细分，我们可以深入了解经历了AIDA各个阶段的用户来源，评估广告系列的效果，查看用户使用的设备类型等。
下一步该怎么做？
如果你的业务模型复杂，拥有多个不同的用户旅程（如B2B与B2C），你可以为每个旅程的每个阶段创建不同的自定义指标。例如，如果某个旅程有两个“行动”阶段，你可以将两个“行动阶段”自定义指标合并，并使用计算指标来衡量合并后的转化效果。
无论如何，理解用户的完整旅程并进行细致分析都是提高网站转化率的关键。通过应用细分和阶段性指标，你可以更加清楚地看到哪些渠道最有效，哪些用户行为最能带来高转化，进而优化网站的整体用户体验和营销策略。
在分析过程中，记住一个关键点：持续测试和优化。只有不断试验新的策略和方法，才能确保你的营销方案始终处于最佳状态。