[大数据]漏斗分析法

一、什么是漏斗分析

究竟什么是漏斗分析？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。

二、漏斗分析模型的特点与价值

对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。值得强调的是，漏斗分析模型并非只是简单的转化率的呈现，科学的漏斗分析模型能够实现以下价值：

1.企业可以监控用户在各个层级的转化情况，聚焦用户选购全流程中最有效转化路径；同时找到可优化的短板，提升用户体验。

降低流失是运营人员的重要目标，通过不同层级的转情况，迅速定位流失环节，针对性持续分析找到可优化点，如此提升用户留存率。

2.多维度切分与呈现用户转化情况，成单瓶颈无处遁形。

科学的漏斗分析能够展现转化率趋势的曲线，能帮助企业精细地捕捉用户行为变化。提升了转化分析的精度和效率,对选购流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义。

3.不同属性的用户群体漏斗比较，从差异角度窥视优化思路。

漏斗对比分析是科学漏斗分析的重要一环。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。

三、漏斗分析法的3个特点

漏斗的结构和属性决定了漏斗分析法具有三个特点：

1.“四分”反映结构：所谓“四分”是指流程分步骤，时间分先后，结果分层级，用户有分流。漏斗分析中的节点将流程分解为多个步骤，各个步骤有先后顺序和时间间隔，经过中间步骤的筛选得到的结果形成自然的分层，每次中间步骤的过滤是对用户的分流。

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。这些指标可分为用户类指标、时长类指标和比率类指标等。

3.过程影响结果：漏斗的作用过程是环环相扣的，前面的步骤会影响后续的步骤，上个步骤的结果会影响下个步骤的表现，过程的不断累积会影响到最终的结果。

四、漏斗分析法的3个步骤

构建一个漏斗分析模型通常分为三个步骤：

第一步：梳理关键节点，绘制流程与路径。根据业务场景的设定规则或节点的定义，绘制事件的流程；比如：电商购物、APP获客等场景下都有一些通用的流程与路径描述模板，借助这些模板可以快速定义关键节点、绘制出漏斗的大致轮廓。

第二步：收集对各环节的痕迹数据，进行数据分析。针对整个漏斗形成过程首先要进行指标的定义和数据的收集。指标的定义不外乎从行为、时间、比率等角度入手，指标对应数据的获取可以通过爬虫、埋点等方式。收集到相应数据后就可以开始进行数据分析了。基于数据分析，用EXCEL等工具绘制出漏斗图，标上相应的指标数据。

第三步：确定需要优化的节点。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。

五、五步法完成漏斗构建

第一部分：整理目标结构框架

第二部分：选定待分析路径

第三部分：确定相关参数变量

第四部分：数据观察与比较