一什么是漏斗分析？
漏斗分析是数据领域最常见的一种“程式化”数据分析方法，它能够科学地评估一种业务过程，从起点到终点，各个阶段的转化情况。通过可以量化的数据分析，帮助业务找到有问题的业务环节，并进行针对性的优化。
如购物网站的交流流程举例
首先需要构建基于当前业务的整个流程图，明确流程图中的先后顺序和各分支情况；再对各个流程上的节点统一业务和数据口径，避免统计口径不一致形成的数据偏差；最后基于业务流程图校验统计数据。漏斗分析的最终目的是为了给运营和决策者提供数据支持，帮助理解问题和分析问题。
漏斗分析模型已经广泛用于网站用户行为和APP用户行为分析中，在流量监控、产品目标转化等日常数据运营和数据分析工作中得到广泛应用。漏斗分析中最常见的是转化率和流失率两个互补的指标。1-转化率=流失率。
二、漏斗分析的作用
对于业务流程相对规范，周期较长、环节较多的流程进行分析，能够直观地发现和说明问题所在，可以更快地找出某个环节的转化率出现问题。
1、企业可以监控用户在各个层级的转化情况降低流失是运营人群的重要目标，通过不同层级的情况，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、**优化运营决策提升用户体验。**不同属性的用户群体漏斗比较漏斗对比分析是科学漏斗分析的重要一环，运营人员可以通过不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户）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。
三、常见的漏斗模型
1、AARRR模型
从用户生命周期的角度来看问题，构建基于用户生命周期的漏斗模型。
做用户增长和生命周期最常用的漏斗模型，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自传播等用户的生命阶段，进行漏斗分析，判断用户流失大致处于哪个阶段，进而对问题阶段的用户进行细分，精细化运营，完成用户向成熟用户和付费用户的引导，实现用户增长。
用户全生命周期：用户获取----->用户激活----->用户留存----->用户产生收入----->用户自传播
2、电商漏斗模型
典型电商用户的行为是由以下连续事件组成，打开首页→点击广告页→进入详情页→加入购物车→完成支付，五个步骤。通过分析电商用户从浏览页面到完成购买的步骤之间的转化率与总体的转化率，找出每个层级需要优化的地方，从而提升转化率，最终提高销售业绩。计算每一个环节的转化有助于我们分析人（是否是商品的定位用户？）货（商品是否有热销？）场（产品功能、体验如何）哪个因素的问题。
3、AIDMA模型
AIDMA是消费者行为学领域很成熟的理论模型之一，由美国广告学家E.S.刘易斯在1898年提出。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段：注意→兴趣→欲望→记忆→行动，俗称种草模型。消费者们从不知情者变为被动了解者再变为主动了解者，最后由被动购买者变为主动购买者的过程，从商品角度看可以看到市场从不了解、了解、接受的过程，在品牌营销领域应用得很广泛。
