漏斗模型计算方法

⑴ 漏斗模型实操

漏斗模型作为数据分析的一种常用方法，主要作用于流程的分布分析，比如用户的登录注册流程、电商的下单支付流程。漏斗模型虽然看似简单，但是能够有效的帮助我们定位问题，是一种很有效的基础分析手段。

具体的实操可以分为五个流程：

选择时间 。首先我们需要确认数据的时间范围，漏斗模型是属于纵向分析，因此要根据产品形态定义好想要的时间范围，尽可能剔除特殊时间，比如分析日常的订单转化率，就要剔除掉促销活动期间的数据。

样本规模 。样本的规模会导致结论的偏差，反推大数定律，少量的数据是很容易造成误导的，因此要确定好样本的规模，社会心理学中说大约2000人就能有较为准确的结论，这一推论仅供参考。大部分C端产品的样本规模应该不是问题，B端的人数较少，就需要慎重考虑下样本规模的影响了。

建立模型需要确定几个字段：层数、指标、事件名称、事件ID、衡量方法。

层数 其实也就是流程有几步，这个是和业务息息相关的。

指标 主要是流程的命名。

事件名称 和 事件ID 。这个要结合具体的打点规则，我个人是需要通过事件名称和ID来进行检索回溯，确保这个事件的数据不会有歧义。

衡量方法 。有些数据是公司内部分析，有些可能是第三方分析工具，比如友盟，不同的数据来源统计方式是会有差别的，防止在进行回溯的时候会对数据的来源不清楚。

这个是所有数据分析必不可少的一步，因为在实际过程中，可能有各种数据问题，比如事件选错了、同一个事件没有区分来源、数据统计有误等等。一切的数据分析都是建立在数据准确之上，可以根据事件名称和ID来进行校验，如果发现异常及时去和开发确认问题。

之前的一切准备工作做好后，就可以直接套用漏斗模型进行分析了，在形成图表之后，需要思考一下几个问题：

确定基线 。设计尚未改动时统计数据就是基线，是改进的参照点。我们需要收集长期数据来确定基线，防止意外数据波动的影响。

分析用户流失 。数据展示相关性，具体的因果性还要深入到业务中去思考，比如文案提示是否合适，UI交互是否合理，跳转步骤是不是反人类等等，可以观察用户使用、做用户调研等方式来发掘问题。

分析变化点 。改进之后，与基线进行校准，对比下效果，尽量减少数据波动以及其他因素的干扰。如果数据明显得到提升，那么恭喜你改动是正确的，相反就要重新考虑设计方案。

改进方案 。如果分析完后，发现还有提高的空间，可以记录进一步的方案，做二次分析优化。每次的改动尽量少，这样才能更加准确评估每个设计改进点的效果，小步快跑的持续改进会更有利于方案的优化。

在进行分析完毕后，同样要对模型进行优化，一方面不同的模型应该在不同的业务形态中不断变化达到最适合的状态，另一方面在之前的分析中可能粒度太粗，需要进一步细化。

比如说，我们在注册环节流失率很高，之前的模型只是记录了注册成功的点，但是注册本身还分为很多环节，比如忘记密码、第三方注册，输入账号密码等等，拆解出更加细节的环节，配合小步迭代，能够对每一个细节都了如指掌，就不会出现拍脑袋或者懵逼的状态了。

⑵ 如何计算淘宝网店成交转化率

对于淘宝商家来说，淘宝转化率是非常重要的，各位商家们一定要重视这个数据才行哦，那么淘宝成交转化率具体是如何计算的呢?为了解决大家的问题，下面进行相关的介绍哦。

淘宝成交转化率怎么算?

一般来说转化率=(产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的访客人数)x 100%。也就是转化率十购买产品的人与访问店铺的人的比值，转化率一般不会特别高，因为高的离谱的话，就说明几乎每个进店的人都买了产品，你觉得这样现实吗，显然是不现实的。所以这个转化率应该在一个合理可接受的范围内，才能获得买家的信任，买家才不会认为你是假弄的。

店铺成交转化率多少正常?

成交转化率一般都是固定在3%-5%之间，也就是说每100个人里面总有3~5个人购买我们的产品，通过这些比较，我们可以看出哪个商店，或者哪个淘宝店的经营效果比较好，如果高的话可以达到5%，如果低的话可能低于3%，总而言之在这个范围内一般都是比较正常的，但如果我们进行补单业务的话，就比如虽然只浏览几个人，几个人都购买了，就存在一种不规范经营的现象，这种肯定是假弄的，不能给顾客起到引导作用。

淘宝成交转化率如何提升?

第一：首先我们要掌握好产品上下架的时间规律。因为越是临近下架的产品流量就越高，排名就越靠前，为了保证我们产品能够得到有效的流量，我们在上架新品的时候尽量避开流量的高峰期，可以把即将要下架的产品放在橱窗展示位，以此来引爆店铺整体流量。

第二：好的产品首页图片和标题也是吸引消费者的关键因素，产品的首页图片的有创意，标题要符合消费者的搜索习惯，尽量选择流量高的热词，产品的详情页设计，尽量选择颜色和谐的高清图片，细节部分要尽量使用简单明了的语言让消费者瞬间就了解到我们产品的特点。

第三：除此之外，我们还可以用付费的推广引流工具海淘流量，增加产品的收藏和加购，给我们的产品进行造势，这时候在结合店铺实际情况做一些优惠活动，比如满减，抢购，秒杀等等，先提高产品的流量转化，再提高成交量的转化。对于精力有限的商家来说，可以节省很多时间，成本也不高。

现实生活中，一个店铺是好是坏是要通过最后的转化率来看的，在淘宝上亦是如此。我们通过转化率可以看到该店铺的现状以及经营模式的好坏。所以各位淘宝商家们一定要重视这方面的数据。

⑶ 数据分析中的漏斗模型

数据分析有很多模型，其中最常见的就是AARRR模型和漏斗模型，相信大家对AARRR模型有了一个比较深入的了解，其实在数据分析中漏斗模型也是一个十分常见的模型。在这篇文章中我们就简单为大家介绍一下关于漏斗模型的知识，以便于让大家更好地了解漏斗模型。
其实漏斗模型广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。之所以称为漏斗，就是因为用户或者流量集中从某个功能点进入，当然这是可以根据业务需求来自行设定的，可能会通过产品本身设定的流程完成操作。而如果按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，就可以寻找到每个层级的可优化点，当然，对于没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。
那么漏斗模型有哪些案例呢？其实运用漏斗模型比较典型的案例就是电商网站的转化，用户在选购商品的时候必然会按照预先设计好的购买流程进行下单，最终完成支付。这就是漏斗模型最好的模型以及最常见的使用场景。
那么漏斗模型有什么需要注意的相关事项呢？其实在使用漏斗模型的时候需要注意的是：单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析。首先我们需要分析的是趋势，也就是从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控，从中我们可以观察出趋势。第二就是比较，具体就是通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题。第三就是细分，具体的内容就是去找到细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。注意到这三点，我们就能够使用好漏斗模型。
我们在这篇文章中给大家介绍了数据分析中的一个常见的数据分析模型，那就是漏斗模型，文章中具体为大家介绍了漏斗模型的定义、漏斗模型的案例以及漏斗模型的使用注意事项，希望这篇文章能够更好的帮助大家理解数据分析模型以及数据分析知识体系。

⑷ 漏斗公式转化率公式

漏斗公式转化率公式当前环节人数➗总人数。

一切零售形态都可以用销售漏斗公式来表示：销售额=流量×转化率×客单价×复购率，其中流量就是有多少人进店，线下称之为人流、客流。人流量大的店面，叫作旺铺。转化率就是进店的人，最终有多少买了东西。线下称之为成交率。客单价就是一个客人一次花了多少钱，买了多少东西。买得越多，价值越高。

整个漏斗模型其实就是将了解购买这整个流程拆分成一个个可以量化的步骤，用转化率来体现。最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。整体漏斗模型的核心其实就归为分解和量化。

相关知识点：

1、计算整体转化率

计算出每个环节的转化率（当前环节人数/上一个环节人数），然后计算整体的转化率单个步骤的转化率（当前环节人数/总人数），然后条件格式插入数据条。

2、计算辅助数据（占位数据）

公式：计算单步骤与初始转化率的差值（即100%），差值除以2后获得占位数据。

3、插入堆积条形图

漏斗图实在堆积条形的基础上改来的。选择数据源，插入>图表>条形图>堆积条形图。

4、设置坐标轴格式

选中坐标轴后，设置坐标轴格式，选中逆序类别，调整顺序后获得如下图表。

⑸ 漏斗面积的计算公式

漏斗壁可近似看做圆锥侧面，
设漏斗口半径R，侧面母线长度L，
面积S=2πR×L÷2=πRL

⑹ 客户漏斗模型先后顺序

漏斗模型分为两种：无序漏斗和有序漏斗。

定义如下：

无序漏斗：在漏斗的周期内，不限定漏斗多个步骤之间事件发生的顺序。

【计算规则】：假设一个漏斗中包含了 A、B、C 3个步骤，A步骤发生的时间可以在B步骤之前，也可以在B的后面。用户的行为顺序为A、B、C的组合都算成功的漏斗转化。即使漏斗步骤之间穿插一些其他事件步骤，依然视作该用户完成一次成功的漏斗转化。
有序漏斗：在漏斗的周期内，严格限定漏斗每个步骤之间的发生顺序。

【计算规则】：假设一个漏斗中包含了 A、B、C 3个步骤，A步骤发生的时间必须在B步骤之前，用户的行为顺序必须为A->B->C 。

和无序漏斗一样，漏斗步骤之间穿插一些其他事件步骤，依然视作该用户完成一次成功的漏斗转化。

⑺ 漏斗的计算公式

体积 （1/3）πR2H

⑻ 方形漏斗下料方法

方形漏斗成四棱台状，一般下料公式计算即为四棱台的侧面积计算公式。

方形漏斗下料即计算四棱台侧面积=1/2【4*（a+b）h’】= 1/2（c+c‘）h′ ，得 S正四棱台侧面积=2（a+b）h’=1/2（c+c‘）h′。

方形漏斗一般在中心直接下料，由于高度限制，上下口尺寸悬殊，用单边下料更容易堵塞，要充分考虑物料的动静堆取料角度进行下料。

实际中不需要计算问题中所提角度，求出侧面的实际梯形（紫色的等腰梯形）的高（紫色图形中的ae长度）就可以解决，而ae的长度可以由上下方形的长度差的一半，与漏斗高组成的直角三角形的斜边长求得。

ae长度等于H²+((dc-ab)/2)²的平方根，也就是下底长减去上底长的一半的平方，加上漏斗高的平方所得的和的平方根。得到ae的实际长度后，以此为高，与ab、cd组成的等腰梯形，就是该漏斗侧面的实际图形。

(8)漏斗模型计算方法扩展阅读：

方形漏斗使用方法：

1、将滤纸对折连续两次，折成90度角状。

2、折叠滤纸，按一边三层，另一边一层打开，呈漏斗状。

3、将漏斗状滤纸灌入漏斗内，滤纸边缘应低于漏斗边缘，向漏斗口灌入少量水，使湿滤纸与漏斗壁紧密结合，然后将剩余的水倒出使用。

4、将带滤纸的漏斗放在漏斗架（如铁架环）上进行过滤。将接收过滤液的烧杯或试管放在漏斗颈下，漏斗颈尖端放在接收容器壁上，防止液体飞溅。

5、将过滤后的液体注入漏斗时，右手拿着烧杯，左手拿着玻璃棒。玻璃棒的底部靠近三层滤纸。烧杯杯口靠近玻璃棒。过滤后的液体沿杯口流出，然后沿玻璃棒流入漏斗。注意，流入漏斗的液体的液位不应超过滤纸的高度。

6、当液体通过滤纸并流下漏斗颈部时，检查液体是否流下杯壁并注入杯底。如果没有，应移动烧杯或旋转漏斗，使漏斗的尖端牢固地连接到烧杯壁上，以便液体可以沿烧杯壁向下流动。

⑼ 缺陷分析漏斗模型

做缺陷分析需要投入不少的人力和时间，所以在缺陷分析之前首先我们必须明确我们为什么要做缺陷分析，缺陷分析能给我们带来什么。是效率的提升还是开发质量的提高。

接下来我们要确定缺陷分析的粒度，如果粒度太大，无法分析出具体有用的结果，如果粒度太小，投入的人力时间太多，与最终得到的成效相比，代价过大。

缺陷分析主要不是解决缺陷，而是防止缺陷的再次发生。正如我们应该提高自身身体素质，防止生病，而不仅仅是治病。

进行缺陷分析首先我们要从缺陷的来源下手，来源主要分成两类：

1.产品发布以后的缺陷

数据：产品发布以后的缺陷主要来源于用户报的问题，当然也有一部分是自己内部员工发布的问题，可以是产品经理，测试，开发或者其他的员工。

目的：分析这部分缺陷能让我们知道我们测试工作中的不足，找到相关的原因，提高测试工作的质量。同时，可以发现用户遇到的问题，在之后的开发工作中避免这种问题再次出现，提升用户体验。

指标：计算出平均修复时间指标，知道我们维护阶段处理缺陷的效率。提高效率，提升用户的满意度。

2.产品发布之前的缺陷

数据：产品发布之前的缺陷主要来源是测试开的bug。

目的：分析这部分的缺陷，能发现需求上描述不清楚或者不合理的地方，编码容易出错的地方，流程上不合理需要改进的地方，软件薄弱的地方等。我们逐个击破，提高整个开发团队的素质。

指标：同时通过缺陷分析，计算出缺陷指标，评估风险以及开发阶段软件的质量和需要的工期。

下面我们要重点介绍的缺陷分类方法叫漏斗模型缺陷分析法。模型从上到下是一个逐渐缩小的过程，让我们从一开始的缺陷到最后找到导致这个缺陷的部门和生产过程，以便有针对性的进行改进。

模型从右到左是生产的反向过程，在右边的生产活动如果缺陷过多，就会掩盖掉其左边的生产活动，我们必须先解决掉右边活动存在的问题，减少它产生的缺陷，这样才能看到模型左边的生产活动存在的问题。 模型如下图，绿色的是缺陷的分类，蓝色的是生产活动，红色的是对应的责任职位。

我们如何利用这个模型进行分类呢。可以分为以下几步。

1.对缺陷进行分类

把所有的缺陷按照模型的最上面一层进行分类。如果是老的缺陷，那会比较麻烦，需要重新分析老的缺陷，然后给老的缺陷分类。如果打算忽略老的缺陷，直接在之后的缺陷里进行统计，那可以直接在创建缺陷的时候加入一栏“缺陷类别”，而类别就是模型里的第一层，之后的统计中就会方便很多。

2.计算出每个类别的缺陷数目，然后对应到生产活动。

我们的生产活动主要有：

-- 编写需求

-- 理解需求

-- 系统设计

-- 编码

-- 设计测试用例

-- 功能测试

-- 回归测试

-- 性能测试

-- 实施

然后按照缺陷个数的高低进行分析每一个生产行为，分析产生缺陷的原因，是因为人还是因为制度还是因为流程。然后进行相应的改进。

以我目前的一个项目来举例，首先我提取了最近一个月发布前的缺陷。（这里主要的是，缺陷数目越多，能发现的问题更多，也更具有代表性。我这里取一个月的缺陷，只是为了说明，因为数据量太小实际参考效果不佳。）

先根据缺陷类别统计每一个类别的缺陷个数，然后对应到生产活动。我们发现排名第一的是编码，第二的是需求，需求产生的缺陷个数居然有29个，占比32.6%。需求的缺陷占比如此之高是不太常见的。从另一方面来说如果解决了需求这一块存在的问题，在效率的提高和产品质量的提高上会有很大的帮助。一般如果是由于需求导致的缺陷，如果找到原因并且采取有效措施后会比较容易在以后的工作中避免。

那我们来具体分析下为什么会有这么多需求的缺陷。需求缺陷中，其中主要的问题是需求描述不清楚，其次是多语言翻译，最后是用户体验。 

需求为什么会描述不清楚，一是因为产品人员没有真正理解产品，很多情况没有考虑全面。 二是描述语言不够清晰，逻辑不够清楚。三是业务上没弄清楚真正需要的是什么。对于第一点，一方面产品人员要加强对于自身产品的理解，测试人员也可以在这方面给产品人员把关，尽量保证需求考虑足够全面。 对于第二点，产品人员在写需求的时候尽量理清思路再写。对于第三点，这一点比较难，需要产品人员多提升专业知识。 

对于多语言翻译，一开始产品人员就应该明确哪些语句需要支持多语言，并且列在一个表里，保证他们都翻译了。而不是通过测试，发现问题，报告缺陷，然后解决，再去验证。这样对于测试资源是一张浪费，特别是在测试资源紧缺的时候，更是雪上加霜。

对于用户体验方面，希望产品人员多提升在用户体验方面的认知，在设计产品的时候时刻注意，不能是一拍脑门做决定。

总结下来。对于需求产品的缺陷，只要产品人员在平时工作中多加注意，相信这一方面的缺陷会少很多。整个组的效率也会提升很多。

接下来我们来分析下编码导致的缺陷，编码导致的缺陷中占比比较大的是，逻辑错误，遗漏功能，和不同组直接的依赖。这里面我们能努力的方面是遗漏功能和不同组之间的依赖。

遗漏功能一方面是对于需求没有了解清楚，另一方面是没有考虑全面，比如特殊的数据处理，特殊场景的处理等。改进的方向是，在做之前确认自己是否真的理解了需求，还有就是积极参加测试用例评审大会，听一听测试人员的测试用例，看自己有什么遗漏的地方。 另外就是自己整理一份特殊数据，特殊场景的情况，每次做到有关的内容的时候，都提醒下自己是否考虑到了。

不同组之间的遗漏，在于组之间的不透明。对于相互影响的模块，可以考虑创建一个组之间模块依赖表，每一个组设置一个接头人，一旦有依赖的模块发生变化了立刻通知到其他组。对于上下游的模块，每次下游测试前要和上游确认所有的需要的准备工作已经完成。

前面的这些分析都是按照缺陷个数进行的分析。当然有些缺陷个数很少，可是影响却很恶劣，对于这种缺陷我们必须强烈避免，按照漏斗模型找到对应的生产活动对应的负责人，case by case的处理。坚决避免此类情况再次发生。

在我们日常的工作中，大家对于缺陷分析的重视度并不够。一方面是不知道该如何利用缺陷的价值，如何进行分析，另一方面是记录的缺陷不规范，要进行缺陷分析难度太大。我所处的项目组由于业务多，时间上紧，所以大家都很忙很累，大家都意识到流程上业务上存在问题，可是却无法知道具体问题出在哪里，如何改进，更没有数据可以用来说服老板或者其他人进行改变。直到某天我意识到，缺陷就是开发过程的产物，它最能说明我们的开发过程到底存在什么问题，然后我就开始进行缺陷分析，不过一开始没想好从哪个维度入手，也不清楚缺陷该如何分类，分类的粒度应该多大。于是慢慢的尝试，最终整理出来的漏斗模型里面列的那些分类，因为整个图很像漏斗加上分析的过程就像用漏斗一样，一遍遍的过滤信息，最终找到根本问题，所以我把它叫做漏斗模型。希望大家能从我这篇文章中得到帮助。