說起漏斗分析，這是數(shù)據(jù)領(lǐng)域最常見的一種“程式化”數(shù)據(jù)分析方法，它能夠科學(xué)地評估一種業(yè)務(wù)過程，從起點(diǎn)到終點(diǎn)，各個階段的轉(zhuǎn)化情況。通過可以量化的數(shù)據(jù)分析，幫助業(yè)務(wù)找到有問題的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，并進(jìn)行針對性的優(yōu)化。

漏斗分析模型常應(yīng)用于網(wǎng)站用戶行為分析和APP用戶行為分析中，在流量監(jiān)控、產(chǎn)品目標(biāo)轉(zhuǎn)化等日常數(shù)據(jù)運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析工作中應(yīng)用很廣泛。漏斗分析最常用的是轉(zhuǎn)化率和流失率兩個互補(bǔ)型指標(biāo)，流失率=1-轉(zhuǎn)化率。

漏斗分析的作用：對于業(yè)務(wù)流程相對規(guī)范，周期較長、環(huán)節(jié)較多的流程進(jìn)行分析，能夠直觀地發(fā)現(xiàn)和說明問題所在，可以更快地找出某個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)問題。

1、企業(yè)可以監(jiān)控用戶在各個層級的轉(zhuǎn)化情況降低流失是運(yùn)營人群的重要目標(biāo)，通過不同層級的情況，迅速定位流失環(huán)節(jié)，針對性持續(xù)分析找到可優(yōu)化點(diǎn)，如此提升用戶留存率。

2、多維度切分與呈現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化情況科學(xué)的漏斗分析能夠展現(xiàn)轉(zhuǎn)化率趨勢的曲線，能幫助企業(yè)精細(xì)地捕捉用戶行為變化，提升了轉(zhuǎn)化分析的精度和效率，對選購流程的異常定位和策略調(diào)整效果驗(yàn)證有科學(xué)指導(dǎo)意義。

3、不同屬性的用戶群體漏斗比較漏斗對比分析是科學(xué)漏斗分析的重要一環(huán)，運(yùn)營人員可以通過不同屬性的用戶群體（如新注冊用戶與老客戶）各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，各流程步驟轉(zhuǎn)化率的差異對比，了解轉(zhuǎn)化率最高的用戶群體，分析漏斗合理性，并針對轉(zhuǎn)化率異常環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整。

常見的漏斗模型：在實(shí)際業(yè)務(wù)中，每個業(yè)務(wù)都有自己特有的漏斗，但是進(jìn)行分類總結(jié)，常見的業(yè)務(wù)漏斗模型主要有以下幾種：

（1）AARRR模型

做用戶增長和生命周期最常用的漏斗模型，從用戶增長各階段入手，包括Acquisition用戶獲取，Activation用戶激活，Retention用戶留存，Revenue用戶產(chǎn)生收入，Refer自傳播等用戶的生命階段，進(jìn)行漏斗分析，判斷用戶流失大致處于哪個階段，進(jìn)而對問題階段的用戶進(jìn)行細(xì)分，精細(xì)化運(yùn)營，完成用戶向成熟用戶和付費(fèi)用戶的引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)用戶增長。

（2）電商漏斗模型

典型電商用戶的行為是由以下連續(xù)事件組成，打開首頁→點(diǎn)擊廣告頁→進(jìn)入詳情頁→加入購物車→完成支付，五個步驟。通過分析電商用戶從瀏覽頁面到完成購買的步驟之間的轉(zhuǎn)化率與總體的轉(zhuǎn)化率，找出每個層級需要優(yōu)化的地方，從而提升轉(zhuǎn)化率，最終提高銷售業(yè)績。計(jì)算每一個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化有助于我們分析人（是否是商品的定位用戶？）貨（商品是否有熱銷？）場（產(chǎn)品功能、體驗(yàn)如何）哪個因素的問題。

（3）AIDMA模型

AIDMA是消費(fèi)者行為學(xué)領(lǐng)域很成熟的理論模型之一，由美國廣告學(xué)家E.S.劉易斯在1898年提出。該理論認(rèn)為，消費(fèi)者從接觸到信息到最后達(dá)成購買，會經(jīng)歷這5個階段：注意→興趣→欲望→記憶→行動，俗稱種草模型。消費(fèi)者們從不知情者變?yōu)楸粍恿私庹咴僮優(yōu)橹鲃恿私庹撸詈笥杀粍淤徺I者變?yōu)橹鲃淤徺I者的過程，從商品角度看可以看到市場從不了解、了解、接受的過程，在品牌營銷領(lǐng)域應(yīng)用得很廣泛。