漏斗分析模型（漏斗分析模型的关键流程）

本文目录一览：

• 1、漏斗分析模型有哪些？
• 2、漏斗分析模型有哪些?
• 3、数据分析中的漏斗模型
• 4、常见的数据分析模型有哪些?

漏斗分析模型有哪些？

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。

漏斗分析模型有哪些?

漏斗分析模型有AARRR模型，零售漏斗模型，电商漏斗模型，AIDMA模型。结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的优化点。

分析消费者如何从接触到信息到最后达成购买的一种逻辑。可以借此模型去检验品牌的获客模型是否有效。

漏斗模型的理论基本原理

漏斗分析模型现在主要应用于流量监控、产品目标与数据分析相关的工作中，因为漏斗分析能轻松展现出各个阶段的转化率，可以聚焦用户选购全流程中最有效转化路径，也可以能够非常清晰的发现问题所在，从而找到优化方向。

让成单瓶颈无处遁，还可以对比不同用户群体漏斗分析图，从差异角度窥视优化思路。

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。

常见的数据分析模型有哪些?

1.行为事件分析

行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例如用户注册，浏览产品详细信息页面，成功的投资，现金提取等交互影响。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。

漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。例如，在产品服务平台中，实时用户从激活APP到支出开始，一般用户的购物路径是激活APP，注册帐户，进入实时空间，交互行为和礼物支出。

3.留存分析模型

留存分析是一种分析模型，用于分析用户的参与/活动级别，调查执行初始行为的用户执行后续行为的数量。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留率分析可以帮助回答以下问题：

新客户是否完成了您对用户将来要做行为的期望?如付款单等;社交产品可以改善对新注册用户的指导流程，并希望提高注册后用户的参与度，如何进行验证?我想确定产品变更是否有效。

4.分布分析模型

分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。它可以显示单个用户对产品的依赖程度，分析不同地区和不同时间段内客户购买的不同类型产品的数量，购买频率等，以帮助运营商了解当前客户状态和客户运营情况。

5.点击分析模型

用一种特殊的突出显示颜色形式用于显示页面或页面组区域(具有相同结构的页面，例如产品详细信息页面，官方网站博客等)中不同元素的点击密度的图表。包括元素被单击的次数，比例，被单击的用户列表以及按钮的当前和历史内容等因素。

关于常见的数据分析模型有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。