漏斗分析

关于实际应用场景中漏斗模型，人们期望的无非就两点：
1）最终漏出的数量多
2）最终漏出的比率高
针对这两点目标，可行的措施是：
1）增加最初的流入量
2）提高每一个关键点的留存率/转换率

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。在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率。

例子1： 经典的“销售漏斗”

例子2： APP产品营销
数据分析需求：产品运营部门想要提升APP产品的成功注册用户数，需要数据分析师给予决策依据。
拿到这个分析专题，首先要理解业务意图。用户注册时一般需要完成几个步骤，每一步都完成后才能完成成功注册，由于外部和内部各种可控的、不可控的原因，用户可能在任何一个步骤会终止注册。
再制定分析计划的时候，需要对这个看似很小的业务场景进一步拆分，拆分为几个关键的步骤，这里假设该注册过程需要完成4步操作。在开展数据分析，依据业务的拆分选取数据指标，每个步骤中选取了一个关键页面，每个页面选取PV（Page View）、平均停留时间这两个指标，如下图所示：

总体来看，成功注册的整体转化率为39.8%。观察四个关键页面的转化率以及平均停留时间，可以看到Page2到Page3的转化率限制了整体的成功注册率，初步锁定问题到Page2处。再结合该页面的平均停留时间数据来看，在有531人放弃继续注册的情况下，Page2页面的平均停留时间仍居高不下为，猜测页面设计或要求填写的内容可能导致用户最终放弃注册。分析师给出的结论就是，需要从Page2处着重开展运营，改善效果将显著。
案例所见的“销售漏斗”都是相对简单的，为了简化模型的设计及实现，其建模中通常只是抓取了几个比较大的、数据获取相对容易的关键节点去分析。但数据分析从来都是慢工出细活，要想锁定转化的问题所在，实际工作场景中往往需要构建更细致的模型。

总体来看，成功注册的整体转化率为39.8%。观察四个关键页面的转化率以及平均停留时间，可以看到Page2到Page3的转化率限制了整体的成功注册率，初步锁定问题到Page2处。再结合该页面的平均停留时间数据来看，在有531人放弃继续注册的情况下，Page2页面的平均停留时间仍居高不下为，猜测页面设计或要求填写的内容可能导致用户最终放弃注册。分析师给出的结论就是，需要从Page2处着重开展运营，改善效果将显著。

案例所见的“销售漏斗”都是相对简单的，为了简化模型的设计及实现，其建模中通常只是抓取了几个比较大的、数据获取相对容易的关键节点去分析。但数据分析从来都是慢工出细活，要想锁定转化的问题所在，实际工作场景中往往需要构建更细致的模型。

备注：占位数，目的是将人数系列的条形进行居中显示，占位数的计算方法是“（第一环节访问人数-当前环节访问人数）/2

finbi制作：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-1050.html

excel制作：https://blog.csdn.net/zhanghongju/article/details/18901857

wps会员制作：

漏斗图示例数据.xlsx