漏斗模型实
漏斗模型作为数据分析的一种常用方法，主要作用于流程的分布分析，比如用户的登录注册流程、电商的下单支付流程。漏斗模型虽然看似简单，但是能够有效的帮助我们定位问题，是一种很有效的基础分析手段。
电商罗盘的漏斗怎么分析 电商罗盘实时直播
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具体的实可以分为五个流程：
选择时间 。首先我们需要确认数据的时间范围，漏斗模型是属于纵向分析，因此要根据产品形态定义好想要的时间范围，尽可能剔除特殊时间，比如分析日常的订单转化率，就要剔除掉促销活动期间的数据。
样本规模 。样本的规模会导致结论的偏，反推大数定律，少量的数据是很容易造成误导的，因此要确定好样本的规模，心理学中说大约2000人就能有较为准确的结论，这一推论仅供参考。大部分C端产品的样本规模应该不是问题，B端的人数较少，就需要慎重考虑下样本规模的影响了。
建立模型需要确定几个字段：层数、指标、名称、ID、衡量方法。
层数 其实也就是流程有几步，这个是和业务息息相关的。
指标 主要是流程的命名。
名称 和 ID 。这个要结合具体的打点规则，我个人是需要通过名称和ID来进行检索回溯，确保这个的数据不会有歧义。
衡量方法 。有些数据是公司内部分析，有些可能是第三方分析工具，比如友盟，不同的数据来源统计方式是会有别的，防止在进行回溯的时候会对数据的来源不清楚。
这个是所有数据分析必不可少的一步，因为在实际过程中，可能有各种数据问题，比如选错了、同一个没有区分来源、数据统计有误等等。一切的数据分析都是建立在数据准确之上，可以根据名称和ID来进行校验，如果发现异常及时去和开发确认问题。
之前的一切准备工作做好后，就可以直接套用漏斗模型进行分析了，在形成图表之后，需要思考一下几个问题：
确定基线 。设计尚未改动时统计数据就是基线，是改进的参照点。我们需要收集长期数据来确定基线，防止意外数据波动的影响。
分析用户流失 。数据展示相关性，具体的因果性还要深入到业务中去思考，比如文案提示是否合适，UI交互是否合理，跳转步骤是不是等等，可以观察用户使用、做用户调研等方式来发掘问题。
分析变化点 。改进之后，与基线进行校准，对比下效果，尽量减少数据波动以及其他因素的干扰。如果数据明显得到提升，那么恭喜你改动是正确的，相反就要重新考虑设计方案。
改进方案 。如果分析完后，发现还有提高的空间，可以记录进一步的方案，做二次分析优化。每次的改动尽量少，这样才能更加准确评估每个设计改进点的效果，小步快跑的持续改进会更有利于方案的优化。
在进行分析完毕后，同样要对模型进行优化，一方面不同的模型应该在不同的业务形态中不断变化达到适合的状态，另一方面在之前的分析中可能粒度太粗，需要进一步细化。
比如说，我们在注册环节流失率很高，之前的模型只是记录了注册成功的点，但是注册本身还分为很多环节，比如忘记密码、第三方注册，输入账号密码等等，拆解出更加细节的环节，配合小步迭代，能够对每一个细节都了如指掌，就不会出现拍脑袋或者懵逼的状态了。
销售漏斗图有什么作用?数据的依据来自哪里?
回答于:2011/10/21 10:29 1、销售漏斗是一个非常直观的销售机会状态统计报表； 2、通常情况下，把每一个阶段的销售机会的数量用一个横条图代表的话，因为每个阶段的数量不一样，所以横条也就有长有短，如果把所有的图按照阶段靠前的在上的规则进行上下排列的话（比如“需求了解”阶段的客户就应该排在“签订合同”的客户的上面），由于一般情况下整个销售机会中阶段越靠前数量越多，阶段越靠后数量越少，所以整个图形为漏斗状，因此叫销售漏斗
漏斗分析模型有哪些?
漏斗分析模型有AARRR模型，零售漏斗模型，电商漏斗模型，AIDMA模型。结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，终制定不同的运营策略。分析电商的转化，我们要做的就是每个层级上的用户转化，寻找每个层级的优化点。
分析消费者如何从接触到信息到达成购买的一种逻辑。可以借此模型去检验品牌的获客模型是否有效。
漏斗模型的理论基本原理
漏斗分析模型现在主要应用于流量、产品目标与数据分析相关的工作中，因为漏斗分析能轻松展现出各个阶段的转化率，可以聚焦用户选购全流程中有效转化路径，也可以能够非常清晰的发现问题所在，从而找到优化方向。
让成单瓶颈无处遁，还可以对比不同用户群体漏斗分析图，从异角度窥视优化思路。
什么是数据分析的漏斗模型？
1、什么是漏斗模型？
漏斗模型是数据分析较常使用的一种方法，其适用的场景主要是对经过一连串用户作才能完成任务，同时需要和分析任务终完成的效果，以及每一步可能存在的问题。其场景具有以下2个本质特点：用户作链路长，步骤多，每一步用户均有可能放弃或者继续存在一个终的用户行为，该行为的完成情况是产品核心指标，用于衡量整个产品效果
漏斗模型的核心思想，是从终目标入手，找出每一步用户的转化或者流失情况，配以每一步的转化率或者流失率指标来效果，并终通过提升用户转化率，或者降低用户流失率，从而优化终指标并实现商业价值。
对业务流程和用户场景的理解广度和深度，是漏斗模型能否正确使用的前提。以下结合互联网产品常用的4个场景进一步探讨漏斗模型的使用。
2、漏斗模型如何使用？场景化案例分析实际在进行漏斗模型的分析时，结合不同的业务场景和产品类型，漏斗模型大致可分为以下几种：用户获取模型消费漏斗模型电商漏斗模型功能优化漏斗模型
用户获取漏斗模型（AARRR）：AARRR从整个用户生命周期入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户转化，Retention用户留存与活跃，Rnue用户产生收入，到发起传播Refer。
互联网产品的新用户获取流程很长，从获客成本和用户质量两个核心指标入手，需要拆解用户获取的每一个环节，并观察和优化其核心指标，从而实现低获客成本，且高用户质量的商业诉求。在利用AARRR模型分析用户获取，需要从宏观和微观角度进行，宏观有助于对整体业务效果的，微观分析则有利于找出优化环节并为产品优化提供数据决策依据。
消费漏斗（流量分布图）
消费漏斗一般用于页面结构和内容较为复杂的业务，从用户内容消费和流量走向的角度，宏观层面用于回答用户消费什么内容，微观层面则用于分析影响用户消费的问题是什么。
结合今日APP的例子，宏观层面的消费漏斗，用于回答用户使用今日，都去哪些地方进行内容消费了（数据属于设）。总体的消费漏斗，有助于查看产品信息架构是否合理，用户行为走向是否符合产品设计的预期：电商购买转化漏斗用户商品的购买属于决策行为，将整个用户购买流程进行拆分，从浏览商品到支付订单，期间需要经过至少要经过以下4个环节，每一个环节用户均有可能因为各种原因流失掉，通过分析每个步骤的转化率，有利于发现问题，提升整体的交易：功能优化漏斗漏斗分析也适用于产品功能自身的优化，从终目标入手，拆分业务环节，提取和优化核心指标，从而提升整体功能的转化率。以手机消息推送为例子，消息推送初看是一个非常复杂的，且技术难度很高的产品功能，但是利用漏斗模型，层层拆解各环节，可发现一个完整的消息流程需要经过至少5个环节，通过观察和分析各个环节的转化率，优化每个环节的折损，从而达到更多用户点击查看消息的产品目标。
数据转化如何看，漏斗图告诉你！
漏斗图是一种形如漏斗状的图形，用以明晰的展示和项目各环节的数据变化情况。图形一般由竖形条状或横行条状拼接而成，每一层表示不同的阶段，从而呈现出这些阶段之间的某项要素/指标递减的趋势。
漏斗图适合用于分析周期长、环节多和规范性的业务流程，可用于展示各步骤业务的数据比较。比如电商里面常用于分析浏览量→加入购物车→创建订单→支付订单→完成交易。生物信息分析时候我们可以分析所有基因→高表达基因→显著异基因→功能富集基因的统计。
漏斗图不适合表示无逻辑顺序的分类对比，如果要表示无逻辑顺序的分类对比情况，请使用柱状图。漏斗图也不适合表示占比情况，如果要表示占比情况，请使用饼图。
接下来，我们一起来看看如何快速借助第三方工具绘制酷炫的交互漏斗图吧！
首先，登入基因云（ ）, 进入【云图汇→ 交互漏斗图 】
准备图2所示数据文件。列分类名称，第二列数据。
上传数据后，一键提交绘图即可。
在【图表设置】里面，可以切换图表类型的为2D，3D，平面三种样式。
在【图表设置】里面，还可以控制标签显示与否，在【数值设置】里面，可更改标签的文字与大小等。
今天就分享这个工具咯，赶紧去试一试吧。
漏斗分析模型有哪些？
漏斗分析模型有如下几种：
1、AARRR模型
从用户增长各阶段入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户激活，Retention用户留存，Rnue用户产生收入，Refer自传播。改模型主要应用于互联网行业。
2、消费漏斗模型
一般用于页面结构和内容较为复杂的业务，从用户内容消费和流量走向的角度，宏观层面用于回答用户消费什么内容，微观层面则用于分析影响用户消费的问题是什么。主要流程是从广告引流—商品介绍—场景打造—下单购买。
3、电商漏斗模型
典型的用户购买行为由以下连续的行为构成：浏览首页—浏览商品—提交订单—支付订单。
4、AIDMA模型
主要的流程是注意 → 兴趣 → 欲望 → 记忆 → 行动（购买），适用于品牌营销。
5、AISAS模型
主要的流程是注意—兴趣—搜索—行动—分享，在AIDMA模型的基础上增加了用户反馈的环节。
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于流量、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。
例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。