漏斗模型計算方法

⑴ 漏斗模型實操

漏斗模型作為數據分析的一種常用方法，主要作用於流程的分布分析，比如用戶的登錄注冊流程、電商的下單支付流程。漏斗模型雖然看似簡單，但是能夠有效的幫助我們定位問題，是一種很有效的基礎分析手段。

具體的實操可以分為五個流程：

選擇時間 。首先我們需要確認數據的時間范圍，漏斗模型是屬於縱向分析，因此要根據產品形態定義好想要的時間范圍，盡可能剔除特殊時間，比如分析日常的訂單轉化率，就要剔除掉促銷活動期間的數據。

樣本規模 。樣本的規模會導致結論的偏差，反推大數定律，少量的數據是很容易造成誤導的，因此要確定好樣本的規模，社會心理學中說大約2000人就能有較為准確的結論，這一推論僅供參考。大部分C端產品的樣本規模應該不是問題，B端的人數較少，就需要慎重考慮下樣本規模的影響了。

建立模型需要確定幾個欄位：層數、指標、事件名稱、事件ID、衡量方法。

層數 其實也就是流程有幾步，這個是和業務息息相關的。

指標 主要是流程的命名。

事件名稱 和 事件ID 。這個要結合具體的打點規則，我個人是需要通過事件名稱和ID來進行檢索回溯，確保這個事件的數據不會有歧義。

衡量方法 。有些數據是公司內部分析，有些可能是第三方分析工具，比如友盟，不同的數據來源統計方式是會有差別的，防止在進行回溯的時候會對數據的來源不清楚。

這個是所有數據分析必不可少的一步，因為在實際過程中，可能有各種數據問題，比如事件選錯了、同一個事件沒有區分來源、數據統計有誤等等。一切的數據分析都是建立在數據准確之上，可以根據事件名稱和ID來進行校驗，如果發現異常及時去和開發確認問題。

之前的一切准備工作做好後，就可以直接套用漏斗模型進行分析了，在形成圖表之後，需要思考一下幾個問題：

確定基線 。設計尚未改動時統計數據就是基線，是改進的參照點。我們需要收集長期數據來確定基線，防止意外數據波動的影響。

分析用戶流失 。數據展示相關性，具體的因果性還要深入到業務中去思考，比如文案提示是否合適，UI交互是否合理，跳轉步驟是不是反人類等等，可以觀察用戶使用、做用戶調研等方式來發掘問題。

分析變化點 。改進之後，與基線進行校準，對比下效果，盡量減少數據波動以及其他因素的干擾。如果數據明顯得到提升，那麼恭喜你改動是正確的，相反就要重新考慮設計方案。

改進方案 。如果分析完後，發現還有提高的空間，可以記錄進一步的方案，做二次分析優化。每次的改動盡量少，這樣才能更加准確評估每個設計改進點的效果，小步快跑的持續改進會更有利於方案的優化。

在進行分析完畢後，同樣要對模型進行優化，一方面不同的模型應該在不同的業務形態中不斷變化達到最適合的狀態，另一方面在之前的分析中可能粒度太粗，需要進一步細化。

比如說，我們在注冊環節流失率很高，之前的模型只是記錄了注冊成功的點，但是注冊本身還分為很多環節，比如忘記密碼、第三方注冊，輸入賬號密碼等等，拆解出更加細節的環節，配合小步迭代，能夠對每一個細節都了如指掌，就不會出現拍腦袋或者懵逼的狀態了。

⑵ 如何計算淘寶網店成交轉化率

對於淘寶商家來說，淘寶轉化率是非常重要的，各位商家們一定要重視這個數據才行哦，那麼淘寶成交轉化率具體是如何計算的呢?為了解決大家的問題，下面進行相關的介紹哦。

淘寶成交轉化率怎麼算?

一般來說轉化率=(產生購買行為的客戶人數/所有到達店鋪的訪客人數)x 100%。也就是轉化率十購買產品的人與訪問店鋪的人的比值，轉化率一般不會特別高，因為高的離譜的話，就說明幾乎每個進店的人都買了產品，你覺得這樣現實嗎，顯然是不現實的。所以這個轉化率應該在一個合理可接受的范圍內，才能獲得買家的信任，買家才不會認為你是假弄的。

店鋪成交轉化率多少正常?

成交轉化率一般都是固定在3%-5%之間，也就是說每100個人裡面總有3~5個人購買我們的產品，通過這些比較，我們可以看出哪個商店，或者哪個淘寶店的經營效果比較好，如果高的話可以達到5%，如果低的話可能低於3%，總而言之在這個范圍內一般都是比較正常的，但如果我們進行補單業務的話，就比如雖然只瀏覽幾個人，幾個人都購買了，就存在一種不規范經營的現象，這種肯定是假弄的，不能給顧客起到引導作用。

淘寶成交轉化率如何提升?

第一：首先我們要掌握好產品上下架的時間規律。因為越是臨近下架的產品流量就越高，排名就越靠前，為了保證我們產品能夠得到有效的流量，我們在上架新品的時候盡量避開流量的高峰期，可以把即將要下架的產品放在櫥窗展示位，以此來引爆店鋪整體流量。

第二：好的產品首頁圖片和標題也是吸引消費者的關鍵因素，產品的首頁圖片的有創意，標題要符合消費者的搜索習慣，盡量選擇流量高的熱詞，產品的詳情頁設計，盡量選擇顏色和諧的高清圖片，細節部分要盡量使用簡單明了的語言讓消費者瞬間就了解到我們產品的特點。

第三：除此之外，我們還可以用付費的推廣引流工具海淘流量，增加產品的收藏和加購，給我們的產品進行造勢，這時候在結合店鋪實際情況做一些優惠活動，比如滿減，搶購，秒殺等等，先提高產品的流量轉化，再提高成交量的轉化。對於精力有限的商家來說，可以節省很多時間，成本也不高。

現實生活中，一個店鋪是好是壞是要通過最後的轉化率來看的，在淘寶上亦是如此。我們通過轉化率可以看到該店鋪的現狀以及經營模式的好壞。所以各位淘寶商家們一定要重視這方面的數據。

⑶ 數據分析中的漏斗模型

數據分析有很多模型，其中最常見的就是AARRR模型和漏斗模型，相信大家對AARRR模型有了一個比較深入的了解，其實在數據分析中漏斗模型也是一個十分常見的模型。在這篇文章中我們就簡單為大家介紹一下關於漏斗模型的知識，以便於讓大家更好地了解漏斗模型。
其實漏斗模型廣泛應用於流量監控、產品目標轉化等日常數據運營工作中。之所以稱為漏斗，就是因為用戶或者流量集中從某個功能點進入，當然這是可以根據業務需求來自行設定的，可能會通過產品本身設定的流程完成操作。而如果按照流程操作的用戶進行各個轉化層級上的監控，就可以尋找到每個層級的可優化點，當然，對於沒有按照流程操作的用戶繪制他們的轉化路徑，找到可提升用戶體驗，縮短路徑的空間。
那麼漏斗模型有哪些案例呢？其實運用漏斗模型比較典型的案例就是電商網站的轉化，用戶在選購商品的時候必然會按照預先設計好的購買流程進行下單，最終完成支付。這就是漏斗模型最好的模型以及最常見的使用場景。
那麼漏斗模型有什麼需要注意的相關事項呢？其實在使用漏斗模型的時候需要注意的是：單一的漏斗模型對於分析來說沒有任何意義，我們不能單從一個漏斗模型中評價網站某個關鍵流程中各步驟的轉化率的好壞，所以必須通過趨勢、比較和細分的方法對流程中各步驟的轉化率進行分析。首先我們需要分析的是趨勢，也就是從時間軸的變化情況進行分析，適用於對某一流程或其中某個步驟進行改進或優化的效果監控，從中我們可以觀察出趨勢。第二就是比較，具體就是通過比較類似產品或服務間購買或使用流程的轉化率，發現某些產品或應用中存在的問題。第三就是細分，具體的內容就是去找到細分來源或不同的客戶類型在轉化率上的表現，發現一些高質量的來源或客戶，通常用於分析網站的廣告或推廣的效果及ROI。注意到這三點，我們就能夠使用好漏斗模型。
我們在這篇文章中給大家介紹了數據分析中的一個常見的數據分析模型，那就是漏斗模型，文章中具體為大家介紹了漏斗模型的定義、漏斗模型的案例以及漏斗模型的使用注意事項，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解數據分析模型以及數據分析知識體系。

⑷ 漏斗公式轉化率公式

漏斗公式轉化率公式當前環節人數➗總人數。

一切零售形態都可以用銷售漏斗公式來表示：銷售額=流量×轉化率×客單價×復購率，其中流量就是有多少人進店，線下稱之為人流、客流。人流量大的店面，叫作旺鋪。轉化率就是進店的人，最終有多少買了東西。線下稱之為成交率。客單價就是一個客人一次花了多少錢，買了多少東西。買得越多，價值越高。

整個漏斗模型其實就是將了解購買這整個流程拆分成一個個可以量化的步驟，用轉化率來體現。最後通過異常的數據指標找出有問題的環節，從而解決問題，優化該步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。整體漏斗模型的核心其實就歸為分解和量化。

相關知識點：

1、計算整體轉化率

計算出每個環節的轉化率（當前環節人數/上一個環節人數），然後計算整體的轉化率單個步驟的轉化率（當前環節人數/總人數），然後條件格式插入數據條。

2、計算輔助數據（佔位數據）

公式：計算單步驟與初始轉化率的差值（即100%），差值除以2後獲得佔位數據。

3、插入堆積條形圖

漏斗圖實在堆積條形的基礎上改來的。選擇數據源，插入>圖表>條形圖>堆積條形圖。

4、設置坐標軸格式

選中坐標軸後，設置坐標軸格式，選中逆序類別，調整順序後獲得如下圖表。

⑸ 漏斗面積的計算公式

漏斗壁可近似看做圓錐側面，
設漏鬥口半徑R，側面母線長度L，
面積S=2πR×L÷2=πRL

⑹ 客戶漏斗模型先後順序

漏斗模型分為兩種：無序漏斗和有序漏斗。

定義如下：

無序漏斗：在漏斗的周期內，不限定漏斗多個步驟之間事件發生的順序。

【計算規則】：假設一個漏斗中包含了 A、B、C 3個步驟，A步驟發生的時間可以在B步驟之前，也可以在B的後面。用戶的行為順序為A、B、C的組合都算成功的漏斗轉化。即使漏斗步驟之間穿插一些其他事件步驟，依然視作該用戶完成一次成功的漏斗轉化。
有序漏斗：在漏斗的周期內，嚴格限定漏斗每個步驟之間的發生順序。

【計算規則】：假設一個漏斗中包含了 A、B、C 3個步驟，A步驟發生的時間必須在B步驟之前，用戶的行為順序必須為A->B->C 。

和無序漏斗一樣，漏斗步驟之間穿插一些其他事件步驟，依然視作該用戶完成一次成功的漏斗轉化。

⑺ 漏斗的計算公式

體積 （1/3）πR2H

⑻ 方形漏斗下料方法

方形漏鬥成四稜台狀，一般下料公式計算即為四稜台的側面積計算公式。

方形漏斗下料即計算四稜台側面積=1/2【4*（a+b）h』】= 1/2（c+c『）h′ ，得 S正四稜台側面積=2（a+b）h』=1/2（c+c『）h′。

方形漏斗一般在中心直接下料，由於高度限制，上下口尺寸懸殊，用單邊下料更容易堵塞，要充分考慮物料的動靜堆取料角度進行下料。

實際中不需要計算問題中所提角度，求出側面的實際梯形（紫色的等腰梯形）的高（紫色圖形中的ae長度）就可以解決，而ae的長度可以由上下方形的長度差的一半，與漏斗高組成的直角三角形的斜邊長求得。

ae長度等於H²+((dc-ab)/2)²的平方根，也就是下底長減去上底長的一半的平方，加上漏斗高的平方所得的和的平方根。得到ae的實際長度後，以此為高，與ab、cd組成的等腰梯形，就是該漏斗側面的實際圖形。

(8)漏斗模型計算方法擴展閱讀：

方形漏斗使用方法：

1、將濾紙對折連續兩次，折成90度角狀。

2、折疊濾紙，按一邊三層，另一邊一層打開，呈漏斗狀。

3、將漏斗狀濾紙灌入漏斗內，濾紙邊緣應低於漏斗邊緣，向漏鬥口灌入少量水，使濕濾紙與漏斗壁緊密結合，然後將剩餘的水倒出使用。

4、將帶濾紙的漏斗放在漏斗架（如鐵架環）上進行過濾。將接收過濾液的燒杯或試管放在漏斗頸下，漏斗頸尖端放在接收容器壁上，防止液體飛濺。

5、將過濾後的液體注入漏斗時，右手拿著燒杯，左手拿著玻璃棒。玻璃棒的底部靠近三層濾紙。燒杯杯口靠近玻璃棒。過濾後的液體沿杯口流出，然後沿玻璃棒流入漏斗。注意，流入漏斗的液體的液位不應超過濾紙的高度。

6、當液體通過濾紙並流下漏斗頸部時，檢查液體是否流下杯壁並注入杯底。如果沒有，應移動燒杯或旋轉漏斗，使漏斗的尖端牢固地連接到燒杯壁上，以便液體可以沿燒杯壁向下流動。

⑼ 缺陷分析漏斗模型

做缺陷分析需要投入不少的人力和時間，所以在缺陷分析之前首先我們必須明確我們為什麼要做缺陷分析，缺陷分析能給我們帶來什麼。是效率的提升還是開發質量的提高。

接下來我們要確定缺陷分析的粒度，如果粒度太大，無法分析出具體有用的結果，如果粒度太小，投入的人力時間太多，與最終得到的成效相比，代價過大。

缺陷分析主要不是解決缺陷，而是防止缺陷的再次發生。正如我們應該提高自身身體素質，防止生病，而不僅僅是治病。

進行缺陷分析首先我們要從缺陷的來源下手，來源主要分成兩類：

1.產品發布以後的缺陷

數據：產品發布以後的缺陷主要來源於用戶報的問題，當然也有一部分是自己內部員工發布的問題，可以是產品經理，測試，開發或者其他的員工。

目的：分析這部分缺陷能讓我們知道我們測試工作中的不足，找到相關的原因，提高測試工作的質量。同時，可以發現用戶遇到的問題，在之後的開發工作中避免這種問題再次出現，提升用戶體驗。

指標：計算出平均修復時間指標，知道我們維護階段處理缺陷的效率。提高效率，提升用戶的滿意度。

2.產品發布之前的缺陷

數據：產品發布之前的缺陷主要來源是測試開的bug。

目的：分析這部分的缺陷，能發現需求上描述不清楚或者不合理的地方，編碼容易出錯的地方，流程上不合理需要改進的地方，軟體薄弱的地方等。我們逐個擊破，提高整個開發團隊的素質。

指標：同時通過缺陷分析，計算出缺陷指標，評估風險以及開發階段軟體的質量和需要的工期。

下面我們要重點介紹的缺陷分類方法叫漏斗模型缺陷分析法。模型從上到下是一個逐漸縮小的過程，讓我們從一開始的缺陷到最後找到導致這個缺陷的部門和生產過程，以便有針對性的進行改進。

模型從右到左是生產的反向過程，在右邊的生產活動如果缺陷過多，就會掩蓋掉其左邊的生產活動，我們必須先解決掉右邊活動存在的問題，減少它產生的缺陷，這樣才能看到模型左邊的生產活動存在的問題。 模型如下圖，綠色的是缺陷的分類，藍色的是生產活動，紅色的是對應的責任職位。

我們如何利用這個模型進行分類呢。可以分為以下幾步。

1.對缺陷進行分類

把所有的缺陷按照模型的最上面一層進行分類。如果是老的缺陷，那會比較麻煩，需要重新分析老的缺陷，然後給老的缺陷分類。如果打算忽略老的缺陷，直接在之後的缺陷里進行統計，那可以直接在創建缺陷的時候加入一欄「缺陷類別」，而類別就是模型里的第一層，之後的統計中就會方便很多。

2.計算出每個類別的缺陷數目，然後對應到生產活動。

我們的生產活動主要有：

-- 編寫需求

-- 理解需求

-- 系統設計

-- 編碼

-- 設計測試用例

-- 功能測試

-- 回歸測試

-- 性能測試

-- 實施

然後按照缺陷個數的高低進行分析每一個生產行為，分析產生缺陷的原因，是因為人還是因為制度還是因為流程。然後進行相應的改進。

以我目前的一個項目來舉例，首先我提取了最近一個月發布前的缺陷。（這里主要的是，缺陷數目越多，能發現的問題更多，也更具有代表性。我這里取一個月的缺陷，只是為了說明，因為數據量太小實際參考效果不佳。）

先根據缺陷類別統計每一個類別的缺陷個數，然後對應到生產活動。我們發現排名第一的是編碼，第二的是需求，需求產生的缺陷個數居然有29個，佔比32.6%。需求的缺陷佔比如此之高是不太常見的。從另一方面來說如果解決了需求這一塊存在的問題，在效率的提高和產品質量的提高上會有很大的幫助。一般如果是由於需求導致的缺陷，如果找到原因並且採取有效措施後會比較容易在以後的工作中避免。

那我們來具體分析下為什麼會有這么多需求的缺陷。需求缺陷中，其中主要的問題是需求描述不清楚，其次是多語言翻譯，最後是用戶體驗。 

需求為什麼會描述不清楚，一是因為產品人員沒有真正理解產品，很多情況沒有考慮全面。 二是描述語言不夠清晰，邏輯不夠清楚。三是業務上沒弄清楚真正需要的是什麼。對於第一點，一方面產品人員要加強對於自身產品的理解，測試人員也可以在這方面給產品人員把關，盡量保證需求考慮足夠全面。 對於第二點，產品人員在寫需求的時候盡量理清思路再寫。對於第三點，這一點比較難，需要產品人員多提升專業知識。 

對於多語言翻譯，一開始產品人員就應該明確哪些語句需要支持多語言，並且列在一個表裡，保證他們都翻譯了。而不是通過測試，發現問題，報告缺陷，然後解決，再去驗證。這樣對於測試資源是一張浪費，特別是在測試資源緊缺的時候，更是雪上加霜。

對於用戶體驗方面，希望產品人員多提升在用戶體驗方面的認知，在設計產品的時候時刻注意，不能是一拍腦門做決定。

總結下來。對於需求產品的缺陷，只要產品人員在平時工作中多加註意，相信這一方面的缺陷會少很多。整個組的效率也會提升很多。

接下來我們來分析下編碼導致的缺陷，編碼導致的缺陷中佔比比較大的是，邏輯錯誤，遺漏功能，和不同組直接的依賴。這裡面我們能努力的方面是遺漏功能和不同組之間的依賴。

遺漏功能一方面是對於需求沒有了解清楚，另一方面是沒有考慮全面，比如特殊的數據處理，特殊場景的處理等。改進的方向是，在做之前確認自己是否真的理解了需求，還有就是積極參加測試用例評審大會，聽一聽測試人員的測試用例，看自己有什麼遺漏的地方。 另外就是自己整理一份特殊數據，特殊場景的情況，每次做到有關的內容的時候，都提醒下自己是否考慮到了。

不同組之間的遺漏，在於組之間的不透明。對於相互影響的模塊，可以考慮創建一個組之間模塊依賴表，每一個組設置一個接頭人，一旦有依賴的模塊發生變化了立刻通知到其他組。對於上下游的模塊，每次下游測試前要和上游確認所有的需要的准備工作已經完成。

前面的這些分析都是按照缺陷個數進行的分析。當然有些缺陷個數很少，可是影響卻很惡劣，對於這種缺陷我們必須強烈避免，按照漏斗模型找到對應的生產活動對應的負責人，case by case的處理。堅決避免此類情況再次發生。

在我們日常的工作中，大家對於缺陷分析的重視度並不夠。一方面是不知道該如何利用缺陷的價值，如何進行分析，另一方面是記錄的缺陷不規范，要進行缺陷分析難度太大。我所處的項目組由於業務多，時間上緊，所以大家都很忙很累，大家都意識到流程上業務上存在問題，可是卻無法知道具體問題出在哪裡，如何改進，更沒有數據可以用來說服老闆或者其他人進行改變。直到某天我意識到，缺陷就是開發過程的產物，它最能說明我們的開發過程到底存在什麼問題，然後我就開始進行缺陷分析，不過一開始沒想好從哪個維度入手，也不清楚缺陷該如何分類，分類的粒度應該多大。於是慢慢的嘗試，最終整理出來的漏斗模型裡面列的那些分類，因為整個圖很像漏斗加上分析的過程就像用漏斗一樣，一遍遍的過濾信息，最終找到根本問題，所以我把它叫做漏斗模型。希望大家能從我這篇文章中得到幫助。