摘要： 漏斗分析是一套流程数据分析，是一种重要的分析模型，可以科学地反映从起点到终点各个阶段的用户行为状况和用户转化率。

漏斗分析到底是什么？

漏斗分析是一套流程数据分析，是能够科学反映从起点到终点各个阶段的用户行为状况和用户转化率的重要分析模型。

漏斗分析模型已广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营和数据分析中。例如，在产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到消费。一般用户购物路径包括激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、消费赠品五个阶段。漏斗可以显示每个阶段的转变。通过漏斗各个环节相关数据的比较，可以直观地发现问题并解释问题，从而找到优化的方向。

漏斗分析模型的特点及价值

对于业务流程相对规范、周期长、环节多的流程分析，可以直观地发现和解释问题。值得强调的是，漏斗分析模型不仅仅是转化率的简单呈现。科学的漏斗分析模型可以实现以下价值：

1、企业可以监控各个层面的用户转化情况，关注整个用户购买过程中最有效的转化路径；同时，企业可以发现可以优化的缺点，以改善用户体验。

减少客户流失是运营商的一个重要目标。通过不同层面的转移情况，我们可以快速定位流失环节，并进行有针对性的持续分析，找到优化点，从而提高用户留存率。

2、多维度细分呈现用户转化状况，让订单瓶颈无处藏身。

科学的漏斗分析可以展现转化率趋势曲线，帮助企业精准捕捉用户行为变化。提高转化分析的准确性和效率，对于采购流程的异常定位和战略调整效果验证具有科学指导意义。

3、对比不同属性的用户群体的漏斗，从不同角度窥探优化思路。

漏斗比较分析是科学漏斗分析的重要组成部分。运营商可以观察不同属性的用户群体（如新注册用户和老客户、不同渠道的客户）的转化率，并比较各个流程步骤转化率的差异，了解转化率最高的用户群体并进行分析合理的漏斗特征，并对转化率异常的环节进行调整。

漏斗分析模型中，科学归因和属性相关性的重要性

我们先来说说归因

在科学漏斗分析中，需要科学的归因设置。每个转化节点应根据事件信用（事件对转化的贡献）的差异进行科学设置。企业始终致力于定义最佳的用户购买路径，并高效地集中资源。在企业的实际漏斗分析中，业务流程转型并不像理想中那么简单。

以营销为例，营销活动、线上运营、邮件营销等都可能引发用户购买。 A想购买一款化妆品，通过市场活动了解了M的产品。后来他在百度贴吧了解了更多，但始终没有下定决心购买。随后，他收到了M公司的营销邮件，A被其中的折扣信息和详细的客户评价所吸引，直接跳转到邮件中的网站购买了产品。

那么，在设置渠道时，转化归因应该归属于哪个渠道呢？在这种情况下，运营商愿意以实际转换事件的属性作为判断标准。邮件营销渠道在用户购买决策的整个过程中对用户的“信用”影响最大，权重较大，直接促进用户转化。科学的漏斗分析模型在对用户群体进行筛选和分组时，以实际发生转化事件——邮件营销的用户群体的属性为标准，大大增加了漏斗分析的科学性。

我们一起看看属性关联

在进行漏斗分析时，尤其是在电商行业的数据分析场景中，运营商在定义“转化”时，会要求漏斗转化前后的步骤具有相同的属性值。例如，只有相同的ID（包括类别ID和产品ID）才能作为转化条件——浏览，只有购买相同的商品才能定义为转化。因此，“属性关联”的设置功能是科学漏斗分析不可或缺的内容。

4. 他们如何使用漏斗分析

场景一：电商行业不同客群转化情况

某电商企业客户根据消费能力将客户分为普通会员、黄金会员、钻石会员。为了加强用户的转化引导，F拟针对不同的用户群体采取不同的操作方式。

普通会员与钻石会员渠道转化对比

通过对比可以明显看出，普通会员从“提交订单”到“支付订单”的转化率明显低于钻石会员。为了找到“支付订单”阶段转化率低的原因，F公司经营者应对普通会员的转化率进行深入分析，例如比较不同支付渠道（PC端）的转化率。 、移动等）寻找优化缺点。另外，您还可以尝试支付订单流程的新手指导，帮助新手顺利完成购买。

场景二：零售行业——中商惠民科学评估现场促销岗位效果

监控首页促销效果是网站运营的重要组成部分，数据监控和分析是一项重要工作。它为网站优化和页面体验改进提供指导。运营商可以通过用户的点击转化率和购买转化率来判断页面上不同促销位置的效果。下图是中商惠民首页两个促销活动的转化率对比：“一元促销”和“保洁特价”。 （注：因涉嫌商业秘密，以下场景均为模拟真实应用场景，数据均为虚拟。）

“一元促销”与“清扫特价”转化率对比

此外，漏斗分析模型已广泛应用于各行业的数据分析工作中，结合其他因素，评估整体转化率、各环节转化率、科学评估促销专项活动效果等。数据分析模型 深入分析用户行为，查找用户流失原因，提高用户量、活跃度、留存率，提高数据分析和决策的科学性。

希望漏斗分析能陪伴您度过天使轮IPO~

技术和营销之间的新团队角色；

懂数据、懂人性、懂方法、懂执行……