销售漏斗图有什么作用?数据的依据来自哪里?

漏斗图在Google Analytics的报告里代表“目标和渠道”，在Web Trends里叫做“场景分析”，在Omniture的SiteCatalyst里被称为“产品转换漏斗”。虽然漏斗图称呼不一样，但它都是用来衡量网站中业务流程表现，并适用于电商等各个行业。漏斗图可以非常直观地看出网站业务流程中的问题所在，从而加以完善。

2、适用场景

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。最常见的分析场景有：

1）电商网站：通过转化率比较能充分展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率。

2）营销推广：反映搜索营销的各个环节的转化，从展现、点击、访问、咨询，直到生成订单过程中的客户数量及流失。

3）CRM：客户销售漏斗图用来展示各阶段客户各个阶段转化比较。

3、工具

能做漏斗图的数据工具有很多，我用过的有Excel、BDP个人版、Echart（需要写点代码）。

4、有何意义

1）快速发现问题，及时调整运营策略

漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，通过漏斗图可以很快发现流程中存在的问题，通过相应的方式进行优化，漏斗图又可以很直观的告诉我们流程的优化效果。

2）直观展示两端数据，了解目标数据

漏斗图最直观展示网站分析中的两个重要端点：流量导入端——产生收益端，有多少访客访问了网站，有多少人给网站带来了收益。当我们通过各种推广和营销方式把用户拉到网站后，如何尽可能让更多访客产生收益才是最重要，而漏斗图的作用就是描绘网站中后一端的数据情况。

3）提高业务的转化率（营销推广）

漏斗图直观暴露问题后，可以在不增加现有营销投入的情况下，通过优化业务流程来提高访客购买率，进而提高访客的价值，并且这种提高的效果是非常明显的。

4）提高访客的价值，提高最终的转化率（一般是购买率）

在现有访客数量不变的情况下，提高单个访客的价值，进而提高网站的总收益。

其实3）和4）都是通过漏斗图发现问题优化后的延伸意义了，最重要的是通过漏斗图，能够发现问题，并通过优化提高某些环节的转化率，起到最终提高整体效益的作用。

漏斗分析模型有如下几种：

1、AARRR模型

从用户增长各阶段入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户激活，Retention用户留存，Revenue用户产生收入，Refer自传播。改模型主要应用于互联网行业。

2、消费漏斗模型

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影响用户消费的问题是什么。主要流程是从广告引流—商品介绍—场景打造—下单购买。

3、电商漏斗模型

典型的用户购买行为由以下连续的行为构成：浏览首页—浏览商品—提交订单—支付订单。

4、AIDMA模型

主要的流程是注意 → 兴趣 → 欲望 → 记忆 → 行动（购买），适用于品牌营销。

5、AISAS模型

主要的流程是注意—兴趣—搜索—行动—分享，在AIDMA模型的基础上增加了用户反馈的环节。

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。

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，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。

个推·用户运营为APP提供事件分析、漏斗分析、自定义分析等十余种数据分析模型，帮助产品运营更好进行产品迭代效果分析、运营效果分析、路径转化分析等多场景分析。目前，个推·用户运营产品限时免费中，欢迎您免费体验

漏斗分析