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。
电商漏斗怎么做 淘宝漏斗模型分析
电商漏斗怎么做 淘宝漏斗模型分析
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。
如何制作网站数据分析漏斗图
漏斗图在Google Analytics的报告里代表“目标和渠道”，在Web Trends里叫做“场景分析”，在Omniture的SiteCatalyst里被称为“产品转换漏斗”。虽然漏斗图称呼不一样，但它都是用来衡量网站中业务流程表现，并适用于电商等各个行业。漏斗图可以非常直观地看出网站业务流程中的问题所在，从而加以完善。适用场景：漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。常见的分析场景有：以电商为代表的网站（APP）：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的终转化率，漏斗图是评判产品健康程度的图表，由网站的每一个设计步骤的数据转化反馈得到结论，然后通过各阶段的转化分析去改善设计，提升用户体验的同时也提高网站的终转化率。营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。CRM：客户销售漏斗图用来展示各阶段客户各个阶段转化比较。能做漏斗图的数据工具有很多，我用过的有Excel、BDP个人版、Echart（需要写点代码）。漏斗图是对业务流程直观的一种表现形式，通过漏斗图可以很快发现流程中存在的问题，通过相应的方式进行优化，漏斗图又可以很直观的告诉我们流程的优化效果。漏斗图直观展示网站分析中的两个重要端点：流量导入端——产生收益端，有多少访客访问了网站，有多少人给网站带来了收益。当我们通过各种推广和营销方式把用户拉到网站后，如何尽可能让更多访客产生收益才是重要，而漏斗图的作用就是描绘网站中后一端的数据情况。
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。
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。
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。
大道至简，所有商业模式无非“漏斗式”和“飞轮式”。
所有商业行为都有它的底层运作思路。掌握了底层运作思路便能看清很多行为背后的深沉意义，并尽早预知未来发展。在深入研究了几百个社交电商品牌后发现其实他们的核心无外乎就这两种。“漏斗式”和“飞轮式”。
“漏斗式”是一种占据传统营销模式95%的方式。它的理论基础是先让客户知道你的品牌和你的产品。然后在然后由于某个场景或生活习惯下，促使他需要购买同类产品时，便会去搜索品牌详情和产品细节。在足够信任你之后，便会决定购买你的产品。
这种营销模式离不开一个筛选客户的过程。如果有100个人进店或者接收了你的品牌信息后，由于种种原因，成交的可能只有10位。
传统的微信营销也是一样。早期的时候流量成本相对低廉。所以崛起了一大批微商品牌。
随着新零售时代的到来，这种模式逐渐陷入一种怪圈。因为它需要不断的去获取新的客户，并通过漏斗去不断筛选。导致广告铺天盖地，人们对于广告的抵触情绪愈发凸显。获取流量的成本也越来越高。导致各大公司的重心都放在了如何获取客户上，对于产品及服务的质量下降。长期如此必将走向灭亡。
“飞轮式”相当于是一种逆向的“漏斗式”模式。在新零售这个风口上，擅用这种模式的商家和个人无不赚得盆满钵满。这种模式是以人为出发口。先持续不断的输出你的个人价值吸引关注。当关注人数达到一定程度后，再释放产品或服务信号。
由于获客成本比较低，就能投入更多的资金到服务客户和产品中。客户长时间体验到优质的产品及的服务，便会形成一种习惯。从而持续为你带来价值。并帮你不断扩大影响，带来新客户。
你开始着手打造你的“信用飞轮”了吗？
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。