
1. 模型介绍
1898 年,美国有一个叫 Elmo Lewis 的人,提出了 漏斗模型的概念,后来被总结为 AIDA模型,也称为「 爱达」公式,首字母分别代表:
(1)注意 Attention
(2)兴趣 Interest
(3)欲望 Desire
(4)行动 Action
从吸引客户的注意,到引起客户的兴趣,再到产生拥有的欲望,最后形成购买的行动,每个环节都会有客户流失,越靠后的环节,客户数量往往就越少,画出来的图形,就像一个漏斗。
2. 应用举例
从销售漏斗图的形状,我们就能比较直观地看到每个环节的转化情况。通过横向或纵向的对比,发现业务中可能存在的问题,然后进一步分析原因,从而有针对性地提出解决问题的建议。
一个好的模型,可以促进沟通和行动,从而产生良性循环的好结果。
你可以根据自身业务的实际情况,细分为更多的环节。
下面是用 Python 绘制销售漏斗图的代码:
# 导入库
importpyecharts.options asopts
frompyecharts.charts importFunnel
# 定义数据
x_data = [ ‘目标客户’, ‘意向客户’, ‘订购客户’]
y_data = [ 100, 80, 20]
data = [[x_data[i], y_data[i]] fori inrange(len(x_data))]
# 画漏斗图
c = (
Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width= “1000px”, height= “600px”))
.add(
# 系列名称
series_name= “”,
# 系列数据项
data_pair=data,
# 数据图形间距
gap= 2,
# 标签配置项
label_opts=opts.LabelOpts(is_show= True, position= “inside”, font_size= 18),
# 图元样式配置项
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color= ‘#00589F’, border_width= 1),
)
.set_global_opts(
# 设置标题
title_opts=opts.TitleOpts(title= “销售漏斗模型”, pos_left= ‘center’,
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size= 26)),
# 隐藏图例
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show= False)
)
.render( “销售漏斗模型.html”)
)
3. 分析思考
在应用分析思维模型的时候,我们不要停留在问题的表面,而要透过现象看本质,思考模型背后的逻辑。
(1)过程重于结果
结果是由过程产生的,如果每个过程都做好了,那么结果通常不会太差。
(2)预防重于纠错
在问题发生之前,提前预测到可能出现的问题,并采取相应的预防措施,这比问题发生之后再进行纠错更加重要。
有一个「扁鹊三兄弟」的故事,据说扁鹊的大哥医术最高明,因为他能预防疾病的发生。
(3)该说的要说到
让过程变得制度化、规范化、程序化。
如果不能实行法治,那么过程就会变得随意。
(4)说到的要做到
凡是制度化的内容,都必须严格执行。
如果有制度却不执行,那么还不如没有制度。
(5)做到的要见到
凡是已经发生的过程,都要留下记录。
如果没有记录,那么就不利于管理决策。
(6)让流程标准化
在深入细致研究的基础上,借鉴优秀的经验,制定标准化的流程。
如果没有标准化的流程,那么就难以沉淀成功的经验。
小结
销售漏斗模型,是科学反映销售效率的一个模型,本质上是对销售过程的细化管理,可以帮助我们把流程标准化并沉淀下来。
最后,提醒一下: 任何一个分析思维模型,都不可能解决所有的问题。我们应该根据实际情况,把更多的时间和精力,用来灵活地选择和应用多种分析思维模型,从而做出更加科学的决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-09CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02