# 漏斗分析
# 一、漏斗分析的意义
漏斗分析是一种分析用户在行为流中指定步骤转化情况的分析模型，它可以帮助分析师快速掌握一段时间内产品在各个步骤环节中的转化情况，从而达到查缺补漏，优化转化流程的目的。
通过漏斗分析可以解决以下业务场景：
- 分析用户登录并参与每日活动的转化情况
- 分析用户自注册，登陆，完成新手引导，参与活动，消耗道具，付费的转化情况。
- 分析各平台的付费转化情况差异
# 二、漏斗分析的位置和适用角色
在顶部导航栏中的“行为分析”中选择“漏斗分析”，即可进入漏斗分析模型：
| 公司超管 | 管理员 | 分析师 | 普通成员 | |
|---|---|---|---|---|
| 漏斗分析模型 | ● | ● | ▲ | △ |
权限说明：
● 角色必有
▲ 角色默认有，可以没有
△ 角色默认没有，可以有
○ 角色必没有
# 三、漏斗分析的页面概览
漏斗分析模型由“指标设置区、展示筛选区、展示图表区、表格详情区”组成：
- 在“指标设置区”中设置“分析的步骤、分组方法、分析窗口期、关联属性”
- 在“展示筛选区”中设置“分析时间段、分析步骤、分组设置、图表样式”
- 在“展示图表区”中可以鼠标移入选择某个分组对象查看详情，并看到对应的各步骤的“单步转化率”
- 在“表格详情区”中可以查看到全部分组的漏斗数据信息
# 四、漏斗分析的使用场景
# 4.1 指标设置区的设置
# 4.1.1 指标设置区的设置
默认状态下：
- “漏斗步骤”为 2 个步骤，分别是元数据管理中的两个事件，可切换选择某一个事件（不能选择任意事件）或添加步骤
- “全局筛选”可以筛选所有步骤共有的事件属性或用户属性、用户分群、用户标签
- “分组项”默认为空，即不分组，可从步骤 1 的事件属性、用户属性、用户分群、用户标签中选择一个添加
- “分析窗口期”默认为 1 天，可在下拉框中选择当天或按天、按小时、按分钟的自定义窗口期
- 点击“关联属性”可设置共同事件属性作为关联属性
# 4.1.2 分析步骤的添加、删除与筛选条件
- 可通过“添加步骤指标”按钮、或鼠标移入某个步骤的“+”后插入新步骤，也可点击复制步骤，最多可添加 30 个步骤
- 可通过鼠标移入某个步骤的“删除按钮”上点击删除该步骤，删除后其他步骤的序号对应改变。另外，当只有 2 个步骤时不展示“删除按钮”
- 可通过鼠标移入某个步骤的“筛选条件”上点击增加筛选条件，增删改筛选条件的逻辑与事件分析中一致
# 4.1.3 分析窗口期的定义
分析窗口期即，以触发步骤 1 的用户作为样本，从触发步骤 1 开始算起的总共分析时间范围，每一个用户的分析窗口期长度是固定的，但由于触发步骤 1 的时间点不同，开始和结束漏斗绝对日期可能不同。
# 4.1.4 设置关联属性
在一些分析场景中，需要指定漏斗各个步骤事件的属性值完全一致，比如计算商品曝光-点击-购买的漏斗时，就需要指定商品 ID 是一致的，确保数据准确性。
点击“关联属性”按钮，可在从当前漏斗各步骤共有的事件属性中选择一个作为关联属性。
# 4.2 展示筛选区的设置
# 4.2.1 默认初始页面
# 4.2.2 分析时段的定义
分析时段决定了“步骤 1 的触发时间”的选取区间，下拉框同事件分析
# 4.2.3 步骤选框的操作
步骤选框默认选择全步骤，也可分步选择从步骤 M 到步骤 N
# 4.2.4 分组设置
图表设置与事件分析不同，总体始终出现在分组的第一项
当分组设置的值较多时，默认选中最多的 4 组，最多可选中 4 组
# 4.2.5 下载数据
下载数据与表格相同
# 4.3 展示图表区的设置
# 4.3.1 累计转化漏斗的内容
- 以选中步骤的第一个步骤作为 100%，计算每一步后的转化人数并给出比例
- 每一步的显示中，再用背景填充色表示至上一步骤的转化率
- 鼠标移入分组对象时，分组对象高亮，展示对应转化率、转化人数并在各步骤中间展示单步转化率（颜色与移入的分组相同）
# 4.3.2 转化趋势图的内容
以选中步骤的第一个步骤作为 100%，计算该步骤开始直到选中最后一个步骤的每日转化率
# 4.4 表格详情区的设置
# 4.4.1 转化图的表格内容
展示所有分组（包含总体及所有可能的组，最多 1000 项），展示到达每一步的累计转化率情况，并用颜色表示（类似留存表格）
# 4.4.2 趋势图的表格内容
# 4.5 数据的选取说明
# 4.5.1 完成漏斗的定义
假设一个漏斗中包含了 A、B、C、D、E 五个步骤，选择的时间范围是 2018 年 1 月 1 日到 2018 年 1 月 3 日，窗口期是 1 天，那么，如果用户在 2018 年 1 月 1 日到 2018 年 1 月 3 日触发了步骤 A，并且在步骤 A 发生的 1 天内（即如果是 1 月 3 日触发 A，后续步骤可延展至 1 月 4 日），按顺序依次触发了 B、C、D、E，则视为该用户完成了一次完整的全漏斗转化。
同样的，如果还是选择原漏斗，查看指定步骤的转化，就相当于截取漏斗中的一部分细分查看。
# 4.5.2 穿插其他步骤，也算作完成转化
在这个过程中，如果穿插了一些其它的步骤或者行为，例如在满足时间限制的情况下，用户的行为顺序是 A > X > B > X > C > D > X > E，X 代表任意一个事件（包括重复的 A~E），则该用户依然视作完成了一次成功的漏斗转化。
# 4.5.3 没有依次完成，不算作完成转化
如果该用户在这个事件限制范围内，依次触发了 A > B > C > E > D，则该用户没有完成该漏斗的转化，并且会被记作步骤 D 的流失用户。
# 4.5.4 多次完成转化时，以首次完成计算记录
如果一个用户在所选时段内有多批次事件都符合某个转化步骤的定义，那么会优先选择更靠近最终转化目标的事件作为转化事件，并在第一次达到最终转化目标时停止转化的计算。
仍然以 A、B、C、D、E 五个步骤作为标准，某一用户的行为序列如下：
| 行为序列 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 行为事件 | A | B | A | D | B | C | E | D | C | B |
- 由于并没有完整的 A > B > C > D > E 流程，因此，继续判断是否满足 A > B > C > D 的序列
- 有 3 条满足 A > B > C > D 的序列，求取当中第一次达到转化的行为序列，即：
| 行为序列 | 1 | 2 | 6 | 8 |
|---|---|---|---|---|
| 行为事件 | A | B | C | D |
该用户在步骤 D 流失，完成了 A~D 的 4 步转化，被计算的序列号分别为 1、2、6、8
# 4.5.5 关联属性不同，不算作完成转化
如果在指标设置区有设置关联属性，则除了依次完成外，还需要满足漏斗各个步骤所选择的关联属性的属性值完全一致。如果事件里关联属性的属性值为 null，该条事件将不能参与漏斗计算。
# 五、最佳实践
# 5.1 新用户转化漏斗
新用户的转化漏斗是非常重要的分析指标，一般情况下，在产品规划阶段就会确定好新用户的转化流程，主要由安装、注册、登录、新手引导、留存、破冰、付费等步骤组成。这样的转化流程，可以在漏斗分析中将对应事件设置为漏斗的每一步，即可获取新用户的转化漏斗，了解整体的转化率以及每一步的转化率，定位转化中的薄弱环节进行优化，或评估各来源渠道的用户转化情况从而优化投放策略。