说起漏斗分析，这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。

漏斗分析模型常应用于网站用户行为分析和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与数据分析工作中应用很广泛。漏斗分析最常用的是转化率和流失率两个互补型指标，流失率=1-转化率。

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、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。

常见的漏斗模型：在实际业务中，每个业务都有自己特有的漏斗，但是进行分类总结，常见的业务漏斗模型主要有以下几种：

（1）AARRR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。

（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。