大家好，今天来介绍漏斗分析模型介绍(漏斗分析模型有哪些方法)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

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操作才能完成任务，同时需要监控和分析任务最终完成的效果，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：用户操作链路长，步骤多，每一步用户均有可能放弃或者继续存在一个最终的用户行为，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，是从最终目标入手，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监控效果，并最终通过提升用户转化率，或者降低用户流失率，从而优化最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，Revenue用户产生收入，到发起传播Refer。

互联网产品的新腊竖用户获取流程很长，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监控，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轮行大影响用户消费的问题是什么。

结合今日头条APP的例子，宏观层面的消费漏斗，用于回答用户使用今日头条，都去哪些地方进行内容消费了（数据属于假设）。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，期间需要经过至少带拿要经过以下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，提升整体的交易成功率：功能优化漏斗漏斗分析也适用于产品功能自身的优化，从最终目标入手，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。

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，电商漏斗模型旦姿芦，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，最终制定不同的运营策略。分析电商的转化，我们要做的就是监控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最后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

漏斗分析模型现在模带主要应用于流量监控、产品目标与数册凳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最有效转化路径，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，从差异角度窥视优化思路。

什么是漏斗分析有什么作用

漏斗分析是通过将用户行为起始的各个行为节点作为分析模型节点，来衡量每个节点的转化效果。APP运营可使用漏斗分析模型梳理业务的关键流程环节，定位用户转化提升的关键环节，及裤局时对低转化率环节进⾏优化，提升用户转化效率。
例如，电商类APP用户付费流程通常为：用户登录–浏览商品页面–点击立即购买–完成付款。针对用户付费转化进行分析，我们可以将该付费流程中的各个节点，定义为用户付费行为漏斗分析的节点，建立用户付费转化的漏斗分析孙唤，助力运营快速评估、发现有待提升的环节，进行针对性的优化，高效提升用户转化率。同时也能为后续产品运营优化提供数据支撑，打造APP运营数据闭环则纯凯。

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漏斗分析

数据分析中的漏斗模型

数据分析有很多模型，其中最常见的就是AARRR模型和漏斗模型，相信大家对AARRR模型有了一个比较深入的了解，其实在数据分析中漏斗模型也是一个十分常见的模型。在这篇文章中我们就简单为大家介绍一下关于漏斗模型的知识，以便于让大家更好地了解漏斗模型。
其实漏斗碧键芦模型广悔带泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。之所以称为漏斗，就是因为用户或者流量集中从某个功能点进入，当然这是可以根据业务需求来自行设定的，可能会通过产品本身设定的流程完成操作。而如果按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，就可以寻找到每个层级的可优化点，当然，对于没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。
那么漏斗模型有哪些案例呢？其实运用漏斗模型比较典型的案例就是电商网站的转化，用户在选购商品的时候必然会按照预先设计好的购买流程进行下单，最终完成支付。这就是漏斗模型最好的模型以及最常见的使用场景。
那么漏斗模型有什么需要注意的相关事项呢？其实在使用漏斗模型的时候需要注意的是：单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析。首先我们需要分析的是趋势，也就是从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控，从中我们可以观察出趋势。第二就是比较，具体就是通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题。第三就是细分，具体的内容就是去找到细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及亮察ROI。注意到这三点，我们就能够使用好漏斗模型。
我们在这篇文章中给大家介绍了数据分析中的一个常见的数据分析模型，那就是漏斗模型，文章中具体为大家介绍了漏斗模型的定义、漏斗模型的案例以及漏斗模型的使用注意事项，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据分析模型以及数据分析知识体系。

常见用户行为分析模型解析(转)之漏斗分析模型

refer1: https://www.douban.com/group/topic/113056536/
refer2: http://www.woshipm.com/data-analysis/697156.html

现代营销观念认为：“营销管理重在过程，控制了过程就控制了结果。”用户行为分析之漏斗分析模型是企业实现精细化运营、进行用户行为分析的重要数据分析模型，其精细化程度影响着营销管理的成败，以及用户行为分析的精准度。粗陋的漏斗分析模型因为过程管理不透明、数据分析不精细、用户行为分析不科学而造成结果失控。因此，我们经常能够听到一些产品经理的抱怨不绝于耳：从启动 APP 到“支付成功”，用户转化率为何仅仅 0.8 %？

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。

漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、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、礼物花费五大阶段，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。

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，聚焦用户选笑局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敏升渗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。

先谈归因

在科学的漏斗分析中，需要科学归因设置。每一次转化节点应根据事件功劳差异（事件对转化的功劳大小）而科学设置。企业一直致力定义最佳用户购买路径，并将资源高效集中于此。而在企业真实的漏斗分析中，业务流程转化并非理想中那么简单。

以市场营销为例，市场活动、线上运营、邮件营销都可能触发用户购买。A 欲选购一款化妆品，通过市场活动了解 M 产品，后来在百度贴吧了解更多信息，但是始终没有下定决心购买。后来收到 M 公司的营销邮件，A 被打折信息及详实的客户评价所吸引，直接邮件内跳转至网站购买了该商品。

那么，在漏斗设置时，转化归因应该“归”哪一个渠道呢？在这个案例中，运营人员愿意以实际转化的事件的属性为准。邮件营销的渠道在用户购买决策的全流程中对用户影响的“功劳”最大、权重较大，直接促进用户转化。在科学的漏斗分析模型中，用户群体筛选和分组时，以实际转化事件——邮件营销来源的用户群体的属性为准，则大大增大了桥脊漏斗分析的科学性。

再一起看属性关联

在进行漏斗分析时，尤其电商行业的数据分析场景中，运营人员在定义“转化”时，会要求漏斗转化的前后步骤有相同的属性值。比如同一 ID（包括品类 ID、商品 ID）才能作为转化条件——浏览 iphone6，购买同一款 iphone6 才能被定义为一次转化。因此，“属性关联”的设置功能是科学漏斗分析不可或缺的内容。