相信接觸過數據分析的人，尤其是商業分析方面，一定有聽說過漏斗模型。漏斗模型，顧名思義，也就是像漏斗一樣的模型，在互聯網或者是電商行業經常會用到的一種營銷模型。今天，小編就為大家整理了漏斗模型的一些基礎知識，希望對大家學習和使用商業分析模型有所幫助。

一、漏斗模型定義

營銷漏斗模型指的是營銷過程中，將非潛在客戶逐步變為客戶的轉化量化模型。營銷漏斗模型的價值在于量化了營銷過程各個環節的效率，幫助找到薄弱環節。

簡單解釋一下，就是：營銷的環節，指的是從最初獲取用戶一直最終轉化成購買，這一整個流程中的每一個子環節，相鄰環節的轉化率，也就是指用數據指標來量化每一個步驟的表現。因此整個漏斗模型，就是首先將整個流程拆分成一個個步驟，然后通過轉化率對每一個步驟的表現進行衡量，最后再通過那些異常的數據指標，找到有問題的環節，進而解決問題，優化這一步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。

二、漏斗模型典型案例

以電商行業為例，漏斗模型通常就是對用戶在網頁瀏覽中一些關鍵節點的轉化程度的描述，例如一般從瀏覽到真正購買產品或服務，通常情況下需要經歷以下幾個步驟：瀏覽商品、加入購物車、購物車結算、核對訂單、提交訂單，完成在線支付，按照一幾個步驟走下來，潛在用戶人數會越來越少，這個過程就是漏斗模型，以此來看，漏斗模型主要的分析目就是：針對營銷過程中的每一個關鍵環節進行分析，然后糾正那些轉換率低的環節。

互聯網運營過程中，經常用到的AARRR模型也是漏斗模型的典型案例。AARRR模型指的是：Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，也就是經常說的：用戶獲取、用戶激活、用戶留存、用戶收益和用戶傳播。通過AARRR模型圖，我們可以明顯的分析出：整個用戶的生命周期是呈現逐漸遞減趨勢的。通過對整個用戶生命周期各環節的量化和拆解，我們可以對數據進行橫向和縱向的對比，從而發現對應的問題，最終實現優化迭代。

三、漏斗模型繪制

python實現

# 導入相關的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import (TextArea, AnnotationBbox)
 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解決中文亂碼
 
N = 3  # N個環節
HEIGHT = 0.55  # 條形圖的每個方框的高度
x1 = np.array([100, 50, 30])  # 各環節的數據
x2 = np.array((x1.max() - x1) / 2)  # 占位數據
x3 = []  # 畫圖時的條形圖的數據
for i, j in zip(x1,x2):
    x3.append(i+j)
x3 = np.array(x3) 
y = np.arange(N)[::-1]  # 倒轉y軸。
labels=['注冊', '留存', '付費']  # 各個環節的標簽。
 
# 畫板和畫紙
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
ax = fig.add_subplot(111)
 
# 繪圖
ax.barh(y, x3, HEIGHT, tick_label=labels, color='blue', alpha=0.85)  # 主條形圖
ax.barh(y, x2, HEIGHT, color='white', alpha=1)  # 覆蓋主條形圖的輔助數據
 
# 轉化率
rate = []
for i in range(len(x1)):
    if i < len(x1)-1:
        rate.append('%2.2f%%' % ((x1[i+1]/x1[i]) * 100))  # 轉化率的橫坐標。
y_rate = [(x1.max()/2, i-1) for i in range(len(rate), 0, -1)]  # 轉化率
 
# 標注轉化率
for a, b in zip(rate, y_rate):
    offsetbox = TextArea(a, minimumdescent=False)
    ab = AnnotationBbox(offsetbox, b,
                        xybox=(0, 40),
                        boxcoords="offset points",
                        arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
    ax.add_artist(ab)
 
# 設置x軸y軸標簽
ax.set_xticks([0, 100])
ax.set_yticks(y)
 
# 顯示圖形
plt.show()