產(chǎn)品迭代中常見的數(shù)據(jù)方法有 事件分析容握、漏斗分析翩迈、留存分析衬吆、用戶路徑等，而這些分析方法也大都集成在數(shù)據(jù)分析工具中(growingIO,神策, amplitude融师，interana 等)，熟練掌握數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)對應(yīng)的應(yīng)用場景堰燎，有助于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化楣责。本系列文章將向大家系統(tǒng)的介紹以上提到的數(shù)據(jù)方法、在各數(shù)據(jù)分析工具中的使用姿勢坯台、應(yīng)用場景炬丸，今天向大家介紹使用高頻方法“漏斗分析”。

1.什么是漏斗分析&能解決什么問題

漏斗分析是衡量流量轉(zhuǎn)化蜒蕾、頁面轉(zhuǎn)化的高頻數(shù)據(jù)分析方法稠炬。

在新增用戶部分--經(jīng)常遇到產(chǎn)品在各個渠道買量很多，但能夠觸發(fā)核心行為的用戶卻少之又少：(1)用戶在哪個環(huán)節(jié)流失了：跳轉(zhuǎn)下載咪啡？下載安裝首启？安裝使用？以確認哪個環(huán)節(jié)是用戶放棄最多的撤摸；(2)哪個渠道的用戶質(zhì)量好毅桃，能夠有效的觸發(fā)核心行為呢？對于電商：在活躍(非新增)用戶部分准夷，(1)電商用戶體驗流程是 瀏覽商品钥飞、查看商品詳情、加入購物車衫嵌、提交訂單读宙、付款成功,每一個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化情況是否良好？ (2)如何提高購物車-提交訂單的轉(zhuǎn)化率楔绞？這些問題都可以借助漏斗來分析结闸，這個優(yōu)化點。

2.漏斗分析使用姿勢

漏斗分析需要設(shè)置 窗口期(轉(zhuǎn)化周期)酒朵、 結(jié)合時間范圍桦锄、過濾(篩選條件)、分組(維度)來查看耻讽。

窗口期(轉(zhuǎn)化周期)：用戶完成漏斗的時間限制察纯，也只有在這個時間內(nèi)，用戶從第一個步驟，進行到最后的一個步驟饼记，才能被視為一次成功轉(zhuǎn)化香伴。例如，窗口期=7天具则，一個用戶只要在7天內(nèi)完成了漏斗中的步驟就會被視為“完成漏斗”即纲。

時間范圍：支持選擇任意時間段。

過濾(篩選條件)：可以精細化查看符合某些具體條件漏斗博肋。1.用戶屬性的篩選低斋，比如選擇性別=“男”，來查看男生的轉(zhuǎn)化過程匪凡。2.指定步驟的屬性的篩選膊畴，比如在“瀏覽商品詳情 -> 添加購物車 -> 支付?”電商典型漏斗中，支付的屬性為“支付寶”病游。

分組(維度)：支持將某指標基于 分組(維度) 進行更為精細化的漏斗分析唇跨，如：將“瀏覽商品詳情 -> 添加購物車-> 支付?”基于“地域信息”來拆分，看到各地域的漏斗信息衬衬。

以上組合起來： 某個時間段內(nèi)买猖，特定人群（eg.用戶屬性或者觸發(fā)某個事件）的轉(zhuǎn)化過程(漏斗分析)，并可以按照分組來查看滋尉。

注意：

（1）大多數(shù)分析工具中的漏斗分析都是針對“獨立用戶數(shù)”玉控，而不是次數(shù)。

（2）漏斗沒有強順序狮惜，中間可以穿插其他的事件高诺，只要在窗口期內(nèi)完成即可。窗口期為1天的“A->B->C->D->E”漏斗讽挟，在用戶觸發(fā)A->B后懒叛，又到了A(屬于漏斗流程的其他事件)或者F(屬于漏斗流程的事件)，會記錄A->B一次耽梅，由于A->B已經(jīng)記錄過一次，則A不會被記錄第二次胖烛，而F由于不屬于漏斗內(nèi)事件眼姐，則不參與統(tǒng)計。

神策佩番、growingIO众旗、諸葛IO 漏斗分析對比

備注：用戶屬性： 代表用戶自身特質(zhì)的一些屬性，包括預(yù)定義屬性和自定義屬性趟畏。事件屬性：事件的通用屬性或者某個事件的自定義屬性贡歧。

多組對比時，漏斗展示形式：

(1)諸葛IO可以展示2組及以上；

諸葛IO 漏斗圖

(2)神策利朵、growingIO最多只能展示展示2組

神策漏斗圖

綜上律想，對比神策、growingIO绍弟、諸葛IO：個人神策的自由度大一些技即，尤其是體現(xiàn)在窗口期上、篩選方式樟遣。(1)窗口期神策能夠自定義分鐘&小時粒度的而叼，而growingIO，諸葛IO只能支持到天粒度豹悬。 (2)篩選器葵陵，神策支持多個事件之間使用and或or 的邏輯，growingIO事件間僅支持and瞻佛，則無法得到“訪問頁面=“詳情頁”或者 訪問終端=“PC”的組合”）埃难。

此外，漏斗分析在umeng涤久、騰訊分析涡尘、百度分析等統(tǒng)計分析工具中也有體現(xiàn)。

3.應(yīng)用場景舉例

（1）渠道分析

通過“廣告的曝光->點擊->下載” 漏斗分析响迂，找到最佳投放廣告的渠道考抄。如下圖展示可以看到baidu的總體轉(zhuǎn)化率高于全部 6個點。

廣告的曝光->點擊->下載

（2）通過漏斗分析聚焦用戶差異蔗彤。

新增用戶的關(guān)鍵行為轉(zhuǎn)化過程：啟動app->登錄->進入直播間->直播互動->送禮物

對比查看不同國家的川梅，圖中可以看到中國與總體在后兩個轉(zhuǎn)化中差異大于1%，尤其是在進入直播間->直播互動然遏，當然差異的背后還需要進一步的洞察贫途，以更好的利用這個差一點。

啟動app->登錄->進入直播間->直播互動->送禮物

4.碎碎念

漏斗分析也多集成在各中分析工具待侵、自家平臺 提供給數(shù)據(jù)丢早、產(chǎn)品同學的是可以提高工作效率的“術(shù)”，而達成KPI秧倾、優(yōu)化產(chǎn)品怨酝、用戶增長 都不能業(yè)務(wù)的“道”，希望大家在結(jié)合業(yè)務(wù)優(yōu)勢 通過數(shù)據(jù) 驅(qū)動產(chǎn)品持續(xù)優(yōu)化那先。

分析工具的體驗地址农猬，只需要注冊下就可以使用：神策產(chǎn)品體驗地址、GrowingIO體驗地址售淡、interana體驗地址斤葱、amplitude體驗地址?慷垮、https://demo.zhugeio.com，后續(xù)也將對比各款數(shù)據(jù)分析工具揍堕。