随着转化用户的不断增加，留存用户的规模也在不断增大，产品的盈利规模也会随之增加。 某业务环节整体转化率：某业务环节用户数/第1业务环节数量，是为了衡量从第一步到该环节为止，总体的转化情况。 （2）指标描述漏斗：漏斗的形成过程会自然的生产出数据，指标是从数据的角度对漏斗模型的描摹，用指标可以全面解读漏斗模型。
虽然现在可以进行数据分析了，但在实际的业务场景中，一种现象并不是单一的数据结果所能够解释的，往往需要通过多个角度的分析，来还原一个更准确和全面的答案。 其二，漏斗分析，往往配合多维度之间的对比，针对不同的人群、渠道做差异化的分析，如新用户、老客户，如新渠道、老渠道，分析转化率最好和最差的维度，从而提升运营精度和效率。 大多数据互联网产品，其本身的商业逻辑就是一个虚拟的漏斗，而我们的目的就在于如何让用户顺利的到达我们所设定的“目标行为”，如支付、注册。 总之，种种问题，不是单靠漏斗分析能回答清楚的。
漏斗分析: # 3.2 漏斗中展示的数字代表什么
当我们无法确定问题发生在哪个环节时，一般会通过将业务流程进行拆解，比较各个环节之间的转化率/流失率，通过这种漏斗分析的方法来定位问题原因，今天我们就来一起学习它。 其三，不同维度对比，筛选不同的渠道、用户分组，将转化率和变化趋势进行对比。 例如，在电商广告场景下，广告主可以通过各种方法，向用户宣传自己的产品。
通过漏斗图，可以很轻松的看到问题发生在哪里，但是无法解释：为什么问题发生在这里。 比如传统门店的：进店→选货→试穿→谈价→成交；比如传统会议的：签到→听讲→互动→谈价→成交；其实也有几个前后关联的步骤，但是很多情况下没有数据记录，就无法做漏斗了。 全部做完，一共经历了：首页→广告页→详情页→购物车→支付，五个步骤。 因此，在封闭式漏斗下，路径3会计算为在B环节发生了流失；而在开放式漏斗中，路径3 其实是计算成了两个环节：A→B，D→E，然后分别计入了漏斗中。 与归因分析、路径分析等不同的是，大部分互联网从业者，都听过漏斗分析。 难道漏斗分析只是简单的几个递减、转化率的漏斗？
漏斗分析: 漏斗的三元素
第二，是节点，指漏斗的每一环节的配置方法，在业务上具备可操作性，同时也是产品的关键路径，方便分析人员自由的搭配查看。 其次，如果不能够得出明确的结论，需要再返回之前的步骤，思考是按照关键词进行分类，或者是新增某个环节的分析，或者是向其他部门寻求类似场景的分析思路，然后再对刚才的过程进行复盘和优化，直到找到最可靠的原因。 例如我们可以将渠道作为分析维度，将展示、搜索、点击过程中产生的曝光量、点击量作为分析的一个过程，也可以通过点击/搜索/下单产生的用户数，作为分析的一个过程，也可以将用户进行分组，查看分组的结果。 神策在这里可以设定窗口期，但是针对的是整体漏斗第一步到最后一步的窗口，而不是任意两个阶段之间的。 另外，在报告页，时间筛选时，用户可以不使用窗口期。
- 从整体漏斗分析原因，定位问题发生环节，从各个可能的细分维度分析转化漏斗，尝试解释为什么会发生这个问题，进而推进问题环节优化，从定位问题，到分析问题再到解决问题，完成漏斗分析的整个过程。
- 這顯示可能有出版偏差或是在較小與較大的研究之間有系統性的差異（small study effects）。
- 数值量级差距过大，数值间波动相互关系很难被察觉，容易遗漏信息。
- 对于业务流程相对规范，周期较长、环节较多的流程进行分析，能够直观地发现和说明问题所在，可以更快地找出某个环节的转化率出现问题。
- 在這裡，消費者已經在衡量是否要購買，只差臨門一腳就會付諸行動購買你的產品。
在 GA4 的介面中，你可以在最左側的列表當中，找到探索的選項（左圖 1），點擊後會看到範本庫中的「程序探索」，點擊進去之後即是這篇文章會使用到的漏斗分析報表（右圖 2）。 數位馬克町是由一群數位行銷工作者組成的網路媒體。 我們來自宏將傳媒集團旗下的展將數位科技，提供品牌企業數位廣告、網紅行銷、口碑/內容行銷等數位整合行銷服務。 展將數位編輯團隊 | 宏將傳媒集團旗下的展將數位科技，由一群熱愛數據分析、網路科技的數位行銷人所組成。 漏斗分析2023 期望透過網路媒體的力量，傳遞更多數位行銷知識給處在數位時代浪頭的你。
漏斗分析: 漏斗分析的作用
他所使用的就是“漏斗模型”，那么这么有用的数据分析思维到底是什么？ 今天我们将会从以下几个方面来说说漏斗模型，希望对你的工作有所益处。 用户转化：经过各个业务环节转化下来的用户，会产生更大的价值。
比如，用户从漏斗中间环节进入的流程，是否要计算？ 漏斗分析 在给定的范围内如果发生了其他未定义的行为，该如何处理？ 整体的漏斗能反映整体的转化现状，定位具体的问题环节，知其然，但是为什么会出现这个问题，就是知其所以然的过程，需要从各个维度对漏斗进行切分。 比如新注册用户vs老用户、不同渠道来源的用户等在各环节的转化漏斗差异，不同维度下的漏斗差异，可能让我们眼前一亮，啊！ 我们知道，业务设计都是有流程的，而从业务流程起点开始到最后目标完成的每个环节都会存在着用户流失，因此我们需要一种分析方法来衡量业务流程每一步的转化效率和用户流失情况，而漏斗分析方法就是这样的一种分析方法。
漏斗分析: 漏斗分析的步骤
我们一般会通过各种手段将外部各种不同渠道的流量引流到首页，这时流量的质量就显得很重要，通常用来衡量页面流量质量的指标有页面UV点击率、页面停留时间、跳出率。 用户对首页感兴趣，就会产生必要的点击行为，而点击行为会产生页面UV点击率和跳出率两个数据。 例如，传统的漏斗图是以AARRR模型为基础，即：获客-留存-活跃-变现-推荐，这是以用户增长为核心的漏斗图。 漏斗分析 但是对于非社区类产品，比如低频且成交周期长的购车场景而言，传统的AARRR模型无法真正表达出汽车行业的业务需求。 需要将那么将漏斗分析方法和购车的业务流程结合起来，这就形成了：线索-进件-过审-签约-交车的漏斗图。 所以，行业发生变化的过程中，漏斗分析方法需要从用户增长转移到汽车行业，这样的漏斗分析方法才可以产生指导作用。
若大于某个阈值，即使符合我们上面的各类条件，也不认为是完成了漏斗转化。 从这个图中我们可以了解到漏斗的一些基础特征：（1）漏斗分析是分多层、多个环节的。 漏斗分析 比如上图包括了浏览商品环节、加购环节、生成订单环节等。 （2）各个环节是有明显转化率（或者流失）效应的。 例如上图中，随着每个环节的递进，都会有用户的流失。 4.漏斗模型也可以逆向使用，推断产品正常运行所需要的一些基本数据，比如一个主打弹幕的视频网站需要20人同时在线发弹幕，根据3层漏斗模型，可以大致推算出网站首页的PV必须超过20000，这时可以指导我们如何寻找流量。
漏斗分析: 漏斗分析
漏斗圖的縱軸之刻度大小也可能大大改變漏斗圖的外觀－－不管其乃是反比平方誤差或是研究大小所致[5][6]。 举例来说，某个步骤可以是触发“创建视频”且“使用了推荐模板”。 或者，“进入推荐页”且“点赞视频博主”等于“女性”等。 通过几个人群的对比，我们发现“付款失败”组的人群离线环境陡增约14%。 另外，其3G、2G网络的比例要高于成功付款人群（5.68% vs 1.36%），且设备品牌中，相对机型较小众、低端。
本文作者就此做了总结，并对一个漏斗分析案例进行了拆解，一起来看一下。 通过在关键指标上与同类用户的平均水平、行业平均水平等进行比较，分析差距、找到自身的薄弱环节；通过与自身历史同期水平进行比较，确定某一流程中需要优化的节点，采取措施进行针对性整改。 當我們在分析時，只將合理的窗口時間納入流程，會幫助我們更好的判斷各個區隔的成效。 例如我們想更好的歸因，那些透過特定廣告渠道進來的用戶，是否真的是因為該廣告購買，就可以設定較短的窗口期（例如 24 小時），如果該用戶真的在看到商品頁後的 24 小時內完成購買，那麼我們就將此筆訂單歸因到該廣告渠道。 以註冊為例，通常我們不會單看註冊人數有多少，而是會去觀察有多少人進到註冊頁面、完成註冊。 如果把這個流程用漏斗的方式檢視，那你要觀察的指標可能會包含 1.
漏斗分析: 发现问题节点
完成信箱驗證，然後將他們的轉換率算出來，以此了解產品有哪些頁面需要優化。 漏斗分析中展示的数字代表转化/流失的独立用户数，而非触发的事件次数。 在该时间范围内，即使一个用户多次完成漏斗，也仅计数一次。 可以发现，用户路径图的每条路径，实际上就是一个个“天然”的漏斗。 所以，当我们不知道如何设置漏斗时，可以先利用用户路径图查看所有的用户轨迹，并对异常的用户轨迹用漏斗进行分析。 如果对用户路径图感兴趣的朋友欢迎查看我的上篇文章，下面开始介绍漏斗。
消費者開始對品牌或產品產生興趣，並且會想挖掘更多與你相關的資訊，所以有些版本的行銷漏斗理論也會把這個階段稱為Discovery(發現)。 無論產業或是銷售的是有形還是無形的產品，行銷工作者的目的都是將潛在客戶群，或是透過各種方式獲取的名單，轉化成為訂單，也就是讓客戶成功購買。 在理想的狀況下，行銷人員透過曝光接觸大量客戶後(越多越好)，再慢慢透過一連串的行銷手法逐漸引導潛在客戶進入漏斗，最後成功將所有接觸過的客戶名單都轉化成為一筆筆訂單。
