今天点虫知识就给我们广大朋友来聊聊什么是异构电商模型,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
- 1、数据分析中的漏斗模型
- 2、产品笔记 | AARRR漏斗模型
- 3、漏斗分析模型有哪些?
- 4、产品数据分析模型实战
- 5、 沙漏模型是怎么帮助企业的？
- 6、漏斗公式是什么？
本文提供以下多个参考答案，希望解决了你的疑问：
提问一：数据分析中的漏斗模型
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。
提问二：产品笔记 | AARRR漏斗模型
最佳答案：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。
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。
提问三：漏斗分析模型有哪些?
最佳答案：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。
提问四：产品数据分析模型实战
最佳答案：本篇文章分为两个部分，第一部分介绍产品数据分析中最基础的两个分析模型；第二部分结合案例来谈谈这些模型在实战中要注意的关键点。
模型一：漏斗模型
第一个我们要介绍的模型是漏斗模型，所为漏斗模型其最早起源是从传统行业的营销商业活动中演变而来的，它是一套流程式数据分析方法。
漏斗模型框架是什么？
它的主要模型框架：通过检测目标流程中起点（用户进入），到最后完成目标动作。这其中经历过的每个节点的用户量与留存量，来考核每个节点的好坏，来找到最需要优化的节点。可以说漏斗模型是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。
实战案例
在这之前我们要先说一个前提：所有漏斗模型的建立一定要是在产品的主流程之上，只有这样数据量才会有足够大样本性。
让我们拿一个电商中从进入网站到购买的过程漏斗数据集来看，如下：
图1. 购买过程数据漏斗
在第一步我们要先明确我们的目标：分析用户从进入网站到最终转化购买这个过程中，用户从进入以及到最终实现目标的各个环节的转化率，并最终找到这个路径中用户流失最多的环节。
根据这个目标我们在上面的例子中，可以直观的看到这样的一个事实：用户从网站首页到商品详情页的这一环节转化率相对于其他环节是最低的。
好，那到这我们就算分析完毕了吗？找到产品的症结所在了吗？显然，答案是否定。
谈到漏斗模型的转化率这里就有两个实战中关注点是需要注意的：
1. 最重要一点数据怎么看？
我们不能说某个环节的转化率最低，就一定是某一个环节出现了问题，比如上面的例子，在访客进入到商品浏览这个流程中，其转化率有90%是所有环节中最高的。
但是这能说明什么呢？假设上个月这个环节是100%，那这里反而成为产品此时最大的问题所在。此外如果和同行业比的话，发现行业同类产品的这个环节平均转化率是95%，那还是说明这个阶段不是足够好的。
这就是说在我们拿到数据后，要按照一定的对比维度去进行分析，得到的结果才是有意义的。
总结来说，在漏斗模型建立完成后，我们对数据要从如下三个维度去进行分析：
纵向对比：也就是让产品与自己历史同期进行对比，这种对比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；横向对比：通过将本产品的同一流程转化率在竞品中进行横向对比，定位自身产品出现的问题；来源分类：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，从而完成客户群体划分。在日常分析中我们通常用于网站广告或推广的效果的评价。
大家可以根据自己的需要去挑选维度来分析。
2. 漏斗模型的漏斗颗粒度定义
在实际的场景中同一款产品会有各种各样的用户类型，比如用户来自于不同的区域、不同的生命周期、不同的性别，不同的年龄，他们在漏斗中的表现都是不一样的，也就造成了在用户漏斗中的转化率往往是有很大的差异的，因此我们需要将不同的人群拆分成一个个小的漏斗去逐一分析，一点点去分析结果。
让我们再总结一下所谓漏斗模型将任意产品流程抽象成一个个的关键步骤，如案例中的购物流程。然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，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，最终达到提升转化率的目的。
用一句话来说漏斗模型的核心思想就是分解和归类量化。
在定位了产品出现问题的环节后，接下来让我们来看看，如何具体定位指标。
模型二：杜邦分析模型
让我们先来看下百科中的定义
“杜邦分析法（DuPont Analysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。”
其实说白了就是将指标进行肢解，将大指标拆分成若干个底层应用中直接触达的动作。
如果用一张图来表示，就是如下：
图2. 杜邦分析核心模式
一般的我们将指标分为如下三个角色：
核心指标子指标（若干层级）孙代指标（让抽象的指标与APP中动作进行关联上的指标）
那为什么要这么做呢？直接看指标不行吗？
其实是这样的产品本身涉及到的各种指标类型非常的多，但产品经理无法对这些指标面面俱到。往往此时产品经理只能去关注本业务核心指标，而这些指标已经远远脱离了现实APP中可以直观感受到的部分。
举例来说，当我们讨论销售额的时候讨论的是什么？这不是一句俏皮话，这是一个现实的问题。如果直接谈销售额我们很难有直观感受，但往往通过指标拆分后，我们拿到的结果告诉我们销售额其就是一个产品中支付界面的流程或者投放中产品触达的最优组合。
正是因为存在如此大的抽象层级差距，也就导致了在我们看到产品核心指标（注意一定要监控产品业务核心指标，而不是笼统的DAU等数据，如果对这个概念不太理解可以去我的主页看我本系列的第一篇文章）发生变化的时候，很难清楚到底是什么原因导致本指标的上升或下降呢？
拿一个电商的产品案例来说，对于电商类的产品来说核心指标就是成交金额。
而当我们发现在我们某次日常运营活动投放后，产品的成交金额不增反而出现了下跌，这个时候问题就出现了到底是什么让我们的产品出现这样的问题了呢？
那么这个时候就需要通过杜邦分析模型来寻找答案了。
首先我们将电商成交额做如下拆分：
核心指标拆分：销售额 = 付费人数 * 客单价子指标拆分：付费人数 = UV * 付费转化率孙代指标拆分：
图3. UV拆分结果
我们拿此处UV的例子来看，经过层层拆分，我们看到了最后和产品相关的是我们本次活动用户步骤与步骤奖励数这两个指标。
因此我们就可以根据如上的图中的指标去看数据来一步步寻找产品的问题；
我们拿到的数据如下：
Part 1. 核心指标：
从这我们就能看到核心指标中付费人数出现了问题，那么我们就找到了入手调查的地方，让我们继续拆分付费人数这个指标。
Part 2. 子指标拆分：
在付费转化率几乎没有变化的情况下，UV就成了这最大的问题。
Part 3. 孙代指标拆分：
Part N. 中间省去若干个孙代指标的最终对比
那么在这我们就能清楚的看到了，由于我们本次的活动要求用户过多，长达7步导致了用户很多程度下不愿意参与本活动，导致了流失与交易金额的下降。
到这我们产品的解决方案也就出来了需要对活动进行修改，减少活动用户步骤或者增大奖励。
提问五： 沙漏模型是怎么帮助企业的？
最佳答案：漏斗模型，是一种数据分析方式，是一个线性流程，更是一种普遍适用的方法论，或者说是一种思维方式。
漏斗模型是一个线性流程，从开始到结束，用户在每一个环节，都会产生流失，就像漏斗一样。
全文共分为5部分，预计阅读时间15分钟。
一、概述
漏斗模型的概念最早由St. Elmo Lewis （美国知名广告人）在1898年提出的，叫做消费者购买漏斗（the purchase funnel），也叫消费者漏斗customer funnel、营销漏斗sales/marketing funnel等，是一种品牌广告的营销策略，准确的概括出了顾客关于产品或者服务的流程。
Lewis提出的这个策略，后来被称为AIDA模型，即意识-兴趣-欲望-行动。在接下来的100年里，随着漏斗模型的推广，为了适应新的媒体平台，以及用户行为路径的改变，它经过多次的修改和扩展，产生了各种衍生版本，比如AIDMA、AISDALSLove、AISAS、AARRR等。
漏斗模型可以对流程中的各个环节进行拆解和量化我们有效找到问题环节、进行优化。因此，除了广告营销之外，漏斗模型还被广泛应用于CRM系统、SEO优化、用户留存转化、流量监控等产品营销或者运营的各个方面。
二、常用的关键词
1. AIDMA模型
AIDMA模型是在AIDA模型（Attention,Interest,Desire,Action）的基础上，增加了Memory，形成的注意→兴趣→欲望→记忆→ 行动（购买）的模型。
从吸引消费者的注意力，到引起用户可以转向欲望的兴趣，并能够记忆住足够的时间，以便用户作出行动（在下次的时候购买、下载）。
AIDMA模型主要适用于品牌营销方面，当然现在很多互联网产品也开始把自己作为品牌去打造，比如拼多多、抖音冠名综艺节目，爆款H5刷屏，网易云音乐的地铁刷屏广告等，都是从引起用户的兴趣，强化品牌记忆，从而吸引潜在用户。
不过，AIDMA的用户流程并不是即时转化的，且缺乏购买后的用户反馈信息。
2. AISAS模型
因为AIDMA模型缺少用户反馈的环节，且随着互联网用户教育的完成，消费者行为模式发生了改变，随之衍生出了AISAS模型（Attention,Interest,Search,Action,Share)，也就是注意-兴趣-搜索-行动-分享。
AISAS模型更符合互联网的特点，时效性强，但它和IDMA模型一样，依旧缺乏量化标准，每一环节的效应不能通过数据进行反馈。
3. AARRR模型
AARRR模型是2007年由Dave McClure(500 Startups创始人)提出的一种业务增长模式。
它包括5个阶段：获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐/自传播(Referral)。它被广泛接受为公司关注的五个最重要的指标，因为这些指标有效地衡量了公司的增长，同时又简单且可操作。
三、案例
举一个电商的案例，因为电商类漏斗模型的路径是非常清晰的，最常见的就是：浏览/搜索-加购-下单-支付-复购。
对于电商产品来说，最主要的目的是下单支付，因此成交转化率是衡量整个流程的全局指标；对于单独的某个环节来说，一般是UV、CTR、页面停留时长、转化率、跳失率等。
比如下图的加购转化漏斗（虚拟数据），展示的是从商品详情页页-加入购物车-提交订单-支付的流程的数据。
我们要做的就是整理出路径中各个环节的数据，考虑用户流失的因素，进行对应的优化；也可以通过缩短用户路径来优化产品体验。
四、通过行为设计提高转化率
除了页面上视觉效果的优化之外，可以采用一些行为设计的方法，引导用户作出期望的操作。
用户行为主要受三部分的影响：
（1）动机：有动机/意愿；
——即用户想做这件事。如果用户用户对一个事情没有意愿，就算我们在这一环节的转化率提升了，下一个环节用户还是会流失，整体的转化率并没有改善。
（2）能力：任务难度与能力匹配，用户做起来没有难度；
（3）触发：恰到好处的提醒。
当用户没有足够意愿时，通过营销广告刺激用户的需求。
当用户有意愿，但不知道怎么做时，通过指示引导、CTA、客服就能帮助用户去完成行为。
当用户有动机又有能力时，我们只需要给他一些提醒，如push推送、短信通知、CTA等。
1. CTA行为召唤
CTA，call to action，是一种营销术语，号召消费者立即采取行动。为消费者提供迅速购买的令人信服的理由，而不是推迟购买决策。在网页、APP端，它通常指的是按钮，比如下载、注册、购买按钮。
免费试用。增加使用者接触产品机会，让用户充分体验产品是否符合需求。（至于试用期多久是合适的，就要通过AB测试去试验了）优惠导向。给用户一点“甜头”，毕竟网络世界用户的忠诚度有限，要有相应的动机，才能吸引消费者。利用从众性。利用社会认同感，当一个人无法做决定时，会认为其他人有好的方案，从而做类似的选择。“热门”、”网红产品“、”爆款“都是从众性的体现。比如下图中腾讯视频和爱奇艺开通会员的页面——
腾讯的入口为文案的功能性介绍“开通vip看大片”，爱奇艺入口为优惠导向“开通vip 前三个月仅6元”来引导用户点击。
进入详情页之后，腾讯默认选中普通vip，并且包月、包季、包年三种采用同一种推荐标签样式。
爱奇艺直接默认选中推荐档位+通过原价/现价对比+立省30元的标签来引导用户开通包年VIP。点击返回后，还有挽留弹窗。
对比之下，是不是觉得爱奇艺的方案更胜一筹呢？
2. 培养用户习惯
因为改变用户意愿和动机很难，所以产品可以培养用户的习惯为目标，让用户上瘾。典型例子就是游戏产品的设计（对用户行为的及时反馈；用户激励系统）。我们来看看uber是怎么培养用户习惯的：
（1）新人任务
比如UBER对司机的新手奖励机制——完成25单任务就可以获得一个奖励。有人可能认为，如果有人干完25单就走人，Uber不是失算了吗？但是“25”这个数字不是拍脑袋想出来的，而是科学测定的结果——干过25单，你就习惯了……
（2）动态目标
比如司机跑累了，点击手机app说要下线，就会有提示：你今天只要再挣6美元，就能够挣40美元，你真的想现在就下线吗？等你挣到40美元它又会问你为什么不挣到60美元？
（3）提前接单
在你把这一单乘客即将送到，但是还没送到的时候，下一个乘客的订单就已经显示出来了。你接还是不接？这个时机正好。你不由自主地就想接单……然后下一单还没送完，又进来一单。
（就像Netflix上看电视连续剧，一集快要结束的时候，下一集自动就已经出现在屏幕上。你什么都不用做，它就能自动播放。你想停下来反而还需要去做点什么 —— 按个暂停键。）
五、总结
漏斗模型其实是一种用户路径的概述，它可以描述各种流程，比如营销购买流程、获客增长流程、邀请分享流程、加购转化、运营位转化、复购等
漏斗模型被广泛运用于数据分析，它能够帮助我们了解当前时间段内产品的运行状况，追踪用户行为路径，实现产品的精细化运营，评估每个事件的结果。
参考目录：
【1】万维钢 日课162丨心理学黑套路的实战应用
提问六：漏斗公式是什么？
最佳答案：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。
虽然生活经常设置难关给我们，但是让人生不都是这样嘛？一级级的打怪升级，你现在所面临的就是你要打的怪兽，等你打赢，你就升级了。所以遇到问题不要气馁。如需了解更多什么是异构电商模型的信息，欢迎点击点虫知识其他内容。
