「漏斗模型java」漏斗模型数据分析案例
今天给各位分享漏斗模型java的知识，其中也会对漏斗模型数据分析案例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、数据分析方法6—漏斗分析模型
- 2、漏斗公式转化率公式
- 3、产品笔记 | AARRR漏斗模型
- 4、漏斗分析模型有哪些?
- 5、Clickhouse(流量分析(一).漏斗分析案例)
- 6、漏斗分析模型有哪些？
数据分析方法6—漏斗分析模型
漏斗模型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，是一种重要的分析模型。
漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP用户行为分析的流量监控、电商行业、零售的购买转化率、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析的工作中。
例如：漏斗模型在电商网站中的应用，用户从首页进入最终完成支付的行为，大多需要经过几个环节，从商品/浏览分类——查看商品详情——加入购物车——生成订单——开始支付——完成支付——回购商品。这其中的每个环节都有一定的转化率，我们需要做的是监控用户在流程上各个层次的行为路径，寻找每个层级的可优化点，提高用户在每个层级之间的转化率，最终来提高GMV。
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
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。
漏斗模型大致可分为以下几种：
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 。
当我们期望观察各步骤间及总体转化率，可按以下步骤进行：
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
操作网站：神策数据：
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。
产品笔记 | AARRR漏斗模型
最近在看《增长黑客实战》，给自己的产品增长带来非常多灵感，不过一些还没有经过验证，还处于纸上谈兵的阶段。之前也学习了具体的拉新与留存，但是毕竟没有整体的观念，不知道什么时候做什么事情，什么事情的优先级更高。
AARRR漏斗模型，又称海盗模型，是一套从获客到客户维护的整体模型，它贯穿着用户生命周期的始终，通过学习这个模型，能更好的判断用户处于什么阶段，采用什么策略。
从上到下依次分为5个阶段：用户获取（Acquisition）、用户激活（Activation）、用户留存（Retention）、获取收益（Revenue）、分享传播（Referral）。
当用户触达到产品后，遵循什么样的规律走完生命周期，取决于每个阶段我们怎样设计，我们希望用户怎样进行。将模型每个阶段展开来讲：
用户获取是永恒的话题，他分为新用户进入，与老用户裂变推广。不管怎样，只要有源源不断的客流进入，就是好兆头。
（1）拉新
指用户还未进入产品，怎样吸引用户进入呢？在 用户拉新策略 中，我也学习了一些详细的操作。
（2）老用户裂变
这一点与第5点分享传播类似，放到后面去讲。
上一步讲了怎样将用户吸引到产品中来，那么吸引进来后，如何成功成为产品的用户呢？
在互联网古早时代，注册是一件很麻烦的事，需要填写用户名，密码，乃至生日，地址，兴趣爱好等信息。随着市场的丰富度提升，许多竞品的出现，为了快速抢占新用户，注册流程越来越简化。
从填写账号名+手机号+密码，到填写手机号/邮箱+密码，后来只需要输入手机号+验证码，再后来应用已经可以直接读取到上网的手机号，用户只需要输入验证码就可以快速注册成功！现在甚至连验证码都不需要输，直接使用三方关联账号登录，点一下微信授权即可登录。
现在同质化的产品非常多，想要用户快速转化，首先要把核心功能展示给用户。产品上有一个经常用到的词叫aha时刻，用户在首次使用产品时，不禁对产品发出的赞叹！那么要让用户感受到产品的核心功能，首先是要提供给用户使用。
我们可以设计新手体验让用户快速get产品核心功能，也完成了新手教学。
如很多电商品牌，在新用户进入后，会给予非常优惠的价格出售一些商品，完成搜索——选购——下单——付款——收货——评价，这个完整的过程。
又如一些问答平台，在新用户进入后会激励用户发布自己的第一个问题，或者第一个回答。产品怎样引导，用户的第一印象就是怎样，所以千万不要浪费这大好的时机，向用户展示核心功能的时机。
个性化推荐其实基于许多的用户数据，我们通过用户行为分析出的用户标签，再通过用户标签给用户进行个性推荐。但是新用户来的时候往往没有用户数据，那怎样对新用户进行个性化推荐呢？比如电商平台，刚注册的新用户，推荐什么给他？
（1）用户画像
通过最初对用户的画像，确定这一类的用户需要什么样的东西，在用户新进来时推荐相应的商品以此促进转化。
（2）友商数据
这个比如某输入法已经在做了。
作为用户，我非常讨厌这样的行为，相当于监视我的生活。可恶！！！但是我又是个产品经理[哭哭]
（3）好友数据
建立了社交网络的用户，会有一些相似的标签，这些相似的标签就可以帮助产品形成推荐的内容。比如，我和室友最近在讨论某一部电视剧，他在某乎上搜索过相关问题，这些问题很快就会出现在我的*乎上，即便我根本不关心这个电视剧。[摊手]
这样的推荐还见于广告，有时候产品是想通过广告吸引你，有时候是希望通过你的嘴把广告传播给你的社交圈。如，我有一个朋友搜索过相亲的内容，我在浏览网页的时候，相亲网站的广告就赫然出现。
（4）热门推荐
什么数据都不能用的时候，还有一招，推荐现有的热门产品给新用户，至少比漫无目的的随机推送可信度更高。
这个方式真是个万金油，在拉新的时候可以用，在转化、留存的时候都可以用。
简单来说就是送一部分优惠给用户，让他尽快下单！
比如首月会员优惠价，打折券，免费领取等活动。
上一步中已经将用户激活，感受到了产品的核心功能，如果是目标用户，怎样将目标用户留下来，持续不断地使用我们的产品呢？
在 用户留存策略 中我也详细地列出了一些方式。
商业的本质就是逐利。
（1）被动看广告
常见于视频平台使用的方法，在视频播放前，播放时，插入广告。
（2）主动看广告
或者可以通过看广告获得一些权益，比如看广告获得积分，看广告获得会员体验等。
现在很多的平台服务都是免费使用的，但是要使用更高级的功能，就需要付费。
如游戏，许多游戏本身都不收费，但是如果要买道具，就需要额外付费。
如*网盘，有一定免费的储存，当需要扩容，就要另外付费购买内存。
在许多知识平台都会使用内容付费，他们通常会提供一些免费的内容，或者将付费内容的一部分展示出来，以此来吸引用户付费。
给犹豫不决的用户试用的机会，让他们体会到特权的好处，最好形成习惯，试用到期后续订的几率增大。
基于社交关系的病毒传播让推广成本降低，并且用户量能够疯狂上涨。老用户的分享传播，一般有两种动机，一种是主动分享，一种是被动分享。
（1）炫耀
由于用户的炫耀欲，而进行的主动分享。
如近些年的年度账单，当用户开启年度账单后，会向朋友展示自己一年花了多少钱，这无形就为账单活动起到了宣传作用。
还有一些相机产品，比较火爆的活动是【军装照】【前世今生】【儿童照】依托各个节日，为每个用户生成自己的照片，用户对自己的“艺术照”进行分享。
（2）推荐
用户真心的喜欢，是主动分享的最大动力。
被动即是由平台促成的，常见形式是【奖励】，在使用奖励的时候，需要注意控制成本，还有形式，近些年的电商活动越来越复杂了，令人眼花缭乱，我怀疑用户有没有看懂规则。
在这方面，拼**可谓是玩出了花样，砍价，拼团，奖励金。当身边恰巧有人因此获利的时候，你也会深陷其中相信自己可以获得，特别是100的奖励金，只差几毛的时候，动力非常足。
我们容易将这个模型认为是5个指标，其实不然，每个方面都有自己的指标，他代表着每个阶段可以量化的指标。指标较多，这里列出一些关键的，具体的指标还是要按照自己的业务来定。
由福布斯杂志评出的十位杰出营销家之一、纽约时报畅销书作者尼尔 · 帕特尔（Neil Patel）提出的，由AARRR简化而来的。
获取访客（Get Visitors）
激活成员（Activate Members）
留存用户（Retain Users）
之所以这样简化，是因为他认为原本的体系中传播推荐（Referral）是属于获取用户的方式，增加收入（Revenue）是属于激发活跃的另一种方式。
而用户身份的转化就能体现出我们的流量正处于哪个阶段，他通过界定访客（Visitors）、成员（Members）、用户（Users）给人定出了三个阶段。
这就是简化后的三级漏斗。
相反，有人进行减法，也有人进行加法。有人提出，在获取用户（Acquisition）前应该加入以用户感知（Awareness），在用户进入平台钱，已经攒够了足够的印象分，才能促使用户进入。
这一说法我也看到过映证，如外卖为什么规定要穿着统一的制服？当每个外卖小哥穿梭在大街小巷，我们印象中就有了黄色制服，蓝色制服，当下次要点外卖时，不由自主就会想起平时看到的外卖制服也就能想到在哪个平台上点，这就是触点的魅力。
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。
Clickhouse(流量分析(一).漏斗分析案例)
神策用户分析模型——漏斗分析的使用方法
Clickhouse数据模型之有序漏斗分析
Hologres漏斗分析函数
Java UDF StarRocks Docs
window — 滑动窗户的大小，单位是秒。
mode - 这是一个可选的参数。
‘strict’ - 当 ‘strict’ 设置时，windowFunnel()仅对唯一值应用匹配条件。
timestamp — 包含时间的列。 数据类型支持： 日期, 日期时间 和其他无符号整数类型（请注意，即使时间戳支持 UInt64 类型，它的值不能超过Int64最大值，即2^63-1）。
cond — 事件链的约束条件。 UInt8 类型。
如果数据在不同的完成点具有多个事件链，则该函数将仅输出最长链的大小
ClickHouse数组函数
漏斗分析模型
分析"2022-01-02"这天 路径为“浏览-点击-下单-支付”的转化情况
这个函数看起来很强大,但是少了点什么,我理解的流量分析滑动窗口不太一样
痛点:很显然,如果数据量超过100亿往上,clickhouse大概就拉了,比较好的方法还是结合bitmap进行编码,这里有篇文章可以参考一下的
每天数百亿用户行为数据，美团点评怎么实现秒级转化分析？
neighbor
uniqCombined | ClickHouse Docs
housepower/olap2018: 易观第二届OLAP漏斗算法大赛
上面这种是这样的,如果一个uid路径是4层,那么他可能走了第一层,着看产品的口径了,如果只算走了第一步的是1,走了四步的只算作4,那么就是上面这种口径
groupArray | ClickHouse Docs
Array Functions | ClickHouse Docs
Clickhouse中的Array类型
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。
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