你有没有遇到过这样的情况？流量进来了，转化率却不高，辛辛苦苦拉来的用户，最后大部分都悄无声息地离开了，这时候漏斗分析就非常重要了。
什么是漏斗分析？
漏斗分析其实很好理解。想象一下你在淘金，把一堆沙子倒进漏斗，最后沉淀下来的才是你想要的黄金。在互联网产品里，用户从进入产品到最终转化，也会像漏斗一样逐步筛选掉一些人。
举个例子：你是一个电商网站的运营，用户购买商品的流程一般是这样的：
1. 访问首页（10000人）
2. 浏览商品（5000人）
3. 加入购物车（2000人）
4. 进入结算页（1000人）
5. 完成支付（500人）
最终只有 5% 的用户完成购买，而 95% 的用户在过程中流失了。这时，漏斗分析就能帮你找出流失最多的环节，并分析为什么用户没有继续往下走。
如何用漏斗分析找到问题？
当我第一次做漏斗分析时，其实也犯过很多坑，比如直接看整体数据，而没有细分不同用户群体，导致结论并不精准。后来，我总结出了一套简单的方法：
第一步：计算关键指标
漏斗分析的核心就是看两个数据：
1
转化率
计算公式：转化率=当前步骤用户数/前一步用户数×100%
例子：如果 5000 人浏览了商品，2000 人加入购物车，转化率2000/5000×100%=40%
2
流失率
计算公式：
流失率=1−转化率
例子：如果 2000 人加入购物车，但只有 1000 人进入结算，流失率就是：
1−1000/2000=50%
计算完这些数据后，就能清楚地看到哪一步流失最严重。
第二步：找出流失最严重的环节
来看下面的数据：
上述图和表告诉我们：
最大的问题出现在"浏览商品 → 加入购物车"，流失率高达 60%！
其次是"进入结算 → 支付成功"环节，50% 的人到支付环节还是放弃了。
这意味着，如果能减少浏览后不加购的人，或者优化支付环节，转化率就会大幅提升！
第三步：分析流失的原因
数据只是表象，核心问题还是"为什么用户会流失？" 这就需要结合用户行为来分析。以下是我常用的方法：
查看用户点击热力图，发现很多用户浏览商品页面后就退出，可能是价格太高、折扣不明显，或者信息不吸引人。
解决方案：优化价格展示、增加促销活动、调整页面排版。
用户访谈 + 问卷调查
问用户“你为什么没有买？”很多人会说：
“结算时发现运费太贵”
“担心商品质量，不敢下单”
解决方案：提供包邮选项，增加用户评价，提升信任感。
A/B 测试
让一部分用户看到旧版页面，另一部分用户看到新设计页面，对比转化率。
-
例如，调整购物车按钮颜色或位置，看看是否能提高加购率。
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如何提升转化率？（核心优化策略）
知道问题在哪还不够，我们还要优化流程，提高转化率！以下是一些实战中验证有效的方法：
1
优化流失最严重的环节
· 发现加购率低？优化商品描述，增加折扣提示。
· 发现支付流失多？提供多种支付方式，减少额外费用。
2
个性化用户体验
· 依据用户历史行为，推荐相关产品，提高购买意愿。
3
制造紧迫感
· 限时折扣、低库存提醒，让用户更快下单。
4
简化操作流程
· 如果用户结算环节繁琐，可以改成“一键下单”或“快捷支付”。
Netflix 个性化推荐案例
Netflix作为流媒体平台，用户从注册到观看内容的过程肯定有几个关键阶段，比如注册—选择套餐—首次登录—浏览内容—开始观看等。每个步骤都可能存在用户流失，所以需要详细拆解。
这种时候，漏斗分析就是最好的工具。它可以帮你找到流失的关键环节，优化产品体验，提高转化率。网飞Netflix通过收集和分析大量用户数据，包括观看历史、评分、搜索记录和观看时长，发现如果能一次性找到多个感兴趣的剧，用户的流失率就会特别低。通过优化算法，网飞精确地预测用户可能感兴趣的内容，从而提供个性化推荐。
例如，网飞能够根据用户观看某一类型的剧集而推荐更多同类型的内容，甚至能够预测用户在某个时间段可能想看的内容类型。通过这些数据，网飞还优化了用户界面设计，让用户更容易找到自己喜欢的内容。
例如，如果用户花很多时间观看《The Ritual》，《The Babysitter》或《Apostle》等恐怖电影时，则Netflix会推荐类似的电影，几乎不会推荐喜剧电影，因为根据用户以往的浏览数据，用户兴趣不大。
除此之外，Netflix还使用观看时间段作为重要变量来向客户推荐节目。意思是，当用户在深夜登录时，Netflix平台将推荐时长较短的节目或是用户已经看了一大半的节目，而不是推荐时长较长的节目。
资深数据分析师的漏斗分析“压箱底”建议
漏斗分析不仅仅是一个工具，更是一种思维方式。它能帮你精准拆解用户行为，找到流失的关键节点，让你的优化有理有据，而不是凭感觉拍脑袋决策。
在多年的数据分析实战中，我总结了以下几个关键建议，这些是很多新手分析师容易忽略的，但却是高手和普通分析师之间的分水岭：
1. 盲目关注“整体转化率”，
而忽视细分人群
不要只看平均转化率，它会掩盖真正的问题。不同渠道、不同用户群体的转化率差异可能非常大。
例如：
你可能发现广告投放的用户加购率很高，但最终支付转化率很低，说明他们可能是冲着折扣进来的，购买意愿不强。
你可能发现老用户的流失主要发生在支付环节，而新用户更早就流失了，这说明两者的优化策略要完全不同。
高手做法：拆分不同用户群体，计算各自的转化率，找出问题的真正来源。
2. 转化率提升不是“拍脑袋改一改”，
而是科学实验
很多团队在做优化时，喜欢拍脑袋决策：“这个按钮颜色改成红色会不会好一点？”、“结算页是不是应该再简化一些？”……
但真正有效的方法，是基于数据进行 A/B 测试。
把用户随机分成两组，一组看到原始版本，另一组看到修改后的版本，然后对比它们的转化率变化。
只有当数据显著表明新版本表现更好时，才值得全面上线。
高手做法：每次改动前，先设定假设 + 设计实验 + 分析数据，确保每一次优化都是基于证据的。
3. 发现“漏斗口太小”？
别只想着优化页面
有时候，你会发现即使优化了漏斗的某个环节，整体转化率还是上不去，这可能说明你盯错了地方。
漏斗的最底层可能并不是问题的根源，而是漏斗上游出了问题。
例如，用户在支付环节流失过多，可能并不是支付方式的问题，而是他们本来购买意愿就不够强。
这时候，你要思考：
是不是产品的定价策略不合理？
是不是营销吸引的用户不够精准？
是不是用户信任度不足，导致他们最后一刻放弃？
高手做法：回溯整个用户旅程，找到真正影响转化的深层因素，而不是只修修补补某个环节。
4. 数据会说话，
但用户的声音更重要
数据能告诉你“用户在哪一步流失了”，但数据不会告诉你“他们为什么流失”。
很多数据分析师只关注数字，却忽略了用户的心理。
最直接的方式是去问用户，收集他们的反馈，比单纯看数据要有价值得多。
比如，曾经我们在分析一个 SaaS 产品的免费试用转化率时，发现试用后购买的比例远低于行业平均水平。数据分析了一圈后，我们直接给试用用户发了问卷，发现他们最大的问题竟然是“不知道试用期什么时候结束”，所以就拖着没买。
解决方案？在试用到期前主动提醒，并附上折扣，转化率瞬间提升 20%！
高手做法：数据分析+用户访谈结合，才能真正找到问题的根本原因。
5. 漏斗分析不是一次性的，
而是一个持续优化的过程
漏斗分析不是做一次就完了，而是一个持续优化的迭代过程。今天你找到了最大的问题，优化了，转化率提升了。但用户习惯、市场环境、竞品策略都在变化，你的漏斗表现也会不断变化。
定期复盘数据，持续优化，才能让你的业务长期保持增长。
高手做法：每个月都回顾一次漏斗数据，记录优化措施和效果，并制定下一个优化目标。
最后的最后：漏斗分析，不只是数据，而是业务增长的关键
如果你真的想在数据分析这条路上走得更远，记住——漏斗分析的终极目标，不是生成一张好看的图，而是推动业务增长。对于数据分析来说，业务分析是最重要的，所以是CDA数据分析师一级的重要考点，CDA认证小程序里有很多模拟题，大家可以通过刷题来提升自己。
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师资团队汇聚学界、实务界的专家讲师、企业资深分析师和行业大牛，代表着国内数据分析培训的顶尖水平。他们不仅拥有深厚的理论知识，还具备丰富的实战经验，能将晦涩的理论知识融入实际案例中讲解，让你轻松理解。在学习过程中，以问题为导向，引导你深度思考，提升解决复杂问题的能力，培养敏锐的数据思维和扎实的数据素养。
课程内容紧密贴合行业需求，渐进式地涵盖了数据分析所需的各类工具及编程语言，如Excel、SQL、Python、PowerBI等。通过大量实际案例和行业数据，带你深入学习常用分析技能，确保你学完就能在零售、电商、金融等多行业多场景中独立完成数据分析工作。同时，课程还从职场综合能力要求出发，为你提供职业规划指导，帮助你选择适合自己的职业发展路线，快速提升岗位匹配度，实现从校园或原岗位到数据分析岗位的无缝对接。
讲师团队
课程内容介绍
基础夯实阶段
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工具与思维预备：预习阶段提供Excel、数据库、PowerBI等工具的预习视频，帮你提前熟悉工具操作。业务前台人员数据思维训练营则培养你的数据思维，为后续学习打下坚实基础。 -
Excel数据分析进阶：深入学习表格结构数据的处理技巧，掌握各类指标的应用、设计与分析，学会运用帕累托分析法、四象限分析法等业务分析方法，以及价值模型、漏斗模型等业务模型。 -
业财融合与财务数据分析：了解业务和财务的紧密联系，熟悉三大财务报表指标，学会资产负债分析、利润分析和杜邦分析，完成财务分析报告。
技能提升阶段
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统计学与多维数据分析：系统学习统计学基础，涵盖描述性统计、统计分布、推断性统计等知识，学会运用ABtest分析运营方案。 -
数据库与数据管理：深入学习SQL数据库，掌握数据定义、操作、查询语言，学会单表和多表查询，运用各种函数解决实际问题。 -
Python编程与应用：从Python编程基础学起，掌握数据类型、语法规则、控制流语句和自定义函数。深入学习Numpy数组分析、Pandas数表分析和数据清洗。
高级进阶阶段
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数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘基础内容，掌握相关分析、线性回归、逻辑回归等统计建模方法，了解模型评估和正则化技术。 -
深度学习与人工智能：探索深度学习之神经网络、AIGC生成式人工智能路线图，了解编码器、迁移学习和Transformer架构，掌握GPT技术架构与训练方法。
实战与就业保障阶段
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大型项目实战：参与跨国企业完整数据分析实战案例，在项目现场专家的评审与1V1指导下，进行探索性实操，制作分析报告。 -
精准营销数据分析全流程实战：以实战案例为依托，全流程掌握精准营销数据分析方法，提升解决实际业务问题的能力。 -
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