漏斗分析
1. 影片版講解
在介紹漏斗分析之前，需要有一些基本概念進行介紹：
- 步驟：由一個 元事件/虛擬事件 加一個或者多個篩選條件組成，表示一個轉化流程中的一個關鍵性的步驟；
- 時間範圍：在介面上選擇的時間範圍，是指漏斗的第一個步驟發生的時間範圍；
- 窗口期：用戶完成漏斗的時間限制，也即只有在這個時間範圍內，用戶從第一個步驟，行進到最後一個步驟，才能被視為一次成功的轉化；
2. 漏斗分析概述
漏斗模型主要用於分析一個多步驟過程中每一步的轉化與流失情況。
舉例來說，用戶購買商品的完整流程可能包含以下步驟：
- 瀏覽商品
- 將商品加進購物車
- 結算購物車中的商品
- 選擇送貨地址、支付方式
- 點擊付款
- 完成付款
可以將如上流程設定為一個漏斗，分析整體的轉化情況，以及每一步具體的轉化率和轉化中位時間。同時也可以藉助神策強大的篩選和分組功能進行深度分析。
3. 漏斗介面功能簡介
3.1. 建立漏斗
點擊介面右側頂部的“建立漏斗”按鈕，會滑出“建立漏斗”面板。
3.1.1. 漏斗名稱
必填項。給你的漏斗取一個具有代表性的友好名稱。同一專案內，漏斗不可重名。你建立的漏斗對同一專案中的其他用戶也可見。
3.1.2. 漏斗窗口期
窗口期：用戶完成漏斗的時間限制，也即只有在這個時間範圍內，用戶從第一個步驟，行進到最後一個步驟，才能被視為一次成功的轉化。
你需要在這裡根據漏斗的性質選擇合理的有效期。預設漏斗有效期為 30 天。1.4 及以後的版本中，除了下拉框中提供的有限選項以外，窗口期也可以由使用者自定義，最短 1 分鐘，最長 3650 天。
3.1.3. 漏斗步驟
步驟：由一個 元事件/虛擬事件 加一個或者多個篩選條件組成，表示一個轉化流程中的一個關鍵性的步驟；
一個漏斗中至少包含 2 個步驟，每個步驟對應一個事件（可附帶一個或多個篩選條件）。
舉例來說，某個步驟可以是觸發“註冊”且“使用了邀請碼”。或者，“購買”且“品類”等於“女裝”等。
拖動步驟前的序號可以改變步驟順序。
1.4 及以後的版本，支援給漏斗步驟增加別名，在顯示時更加方便易讀。
3.1.4. 增加步驟
給漏斗增加更多步驟。
3.1.5. 漏斗屬性關聯
支援設定漏斗任意幾步的屬性進行關聯，假設需要精確瞭解用戶瀏覽了某個商品，並完成此商品購買的情況，建立的漏斗為 瀏覽商品詳情頁 -> 提交訂單 -> 支付訂單，並且在每個事件中設定了商品 ID 的屬性，此時就可以將該屬性作為關聯 ID，以保證用戶瀏覽商品詳細頁到支付訂單的商品都是同一個。如果不設定商品 ID 為關聯屬性，則用戶瀏覽商品詳細頁與支付訂單的商品不是同一個，也會被算作轉化成功。
漏斗不同步驟關聯的屬性可以是相同屬性，也可以是不同屬性，但是要求屬性的型別必須一致。例如在瀏覽商品詳情頁事件中用商品 ID 標識某個商品，但在支付訂單事件中用產品 ID 標識某個商品，此時就可以分別使用商品 ID 與產品 ID 來設定關聯屬性。
3.1.6. 保存漏斗
點擊該按鈕，保存新漏斗。
3.2. 分析漏斗
3.2.1. 切換漏斗，按分組查看，篩選
在這個區域，你可以切換需要展示的漏斗數據，或者對現有漏斗查詢進行分組和篩選。
分組和篩選條件為三類字段，包括任意步驟的公共屬性，每一步的事件屬性以及用戶屬性 。
分組規則
- 任意步驟的公共屬性：按照每個用戶該屬性的首次有效值進行分組，一個用戶只會出 現在一個分組中
- XX 步驟的 YY 屬性：按照每個用戶首次最長轉化狀態中的第 XX 步驟的 YY 屬性值進行分組 ，一個用戶只會出現在一個分組中，如果用戶沒有轉化到該步驟則分到未知組
- 用戶屬性：按照用戶屬性篩選
篩選規則
- 任意步驟的公共屬性：以每個用戶YY屬性的首次有效值進行篩選
- XX 步驟的 YY 屬性：以每個用戶首次最長轉化狀態中的第 XX 步驟的 YY 屬性值進行篩選
- 用戶屬性：按照用戶屬性值篩選
如果這裡選擇的屬性是數值型別，可以自定義分組區間。如果沒有設定，查詢引擎會動態計算分組區間。此設定僅在當前查詢生效，將查詢保存為書籤後在書籤中也生效。
3.2.2. 選擇查詢的時間範圍，展示漏斗圖表
設定的時間區間預設為漏斗首事件發生的時間範圍。如果選中”限制窗口期在時間區間內”，漏斗中各步驟的發生時間在滿足窗口期的同時，均被限定在所選時間區間內。
以電商的限時搶購為例，在 9 月 1 日至 7 日設定的限時搶購，用戶該時段內完成交易享受特價優惠，超過限定時間商品恢復原價。該場景下需要精確瞭解用戶在限訂時段完成交易的情況，則需要設定該選項。例如，上圖漏斗設定窗口期為 4 天，用戶在 9 月 6 日發生了瀏覽， 9 月 8 日完成了交易，未設定該選擇的漏斗則會把該交易也算為一次該漏斗的轉化。設定該選擇後，則不會被計算在內。
3.2.3. 查看漏斗總體，或每個步驟的轉化詳情
當選擇“趨勢”，點擊某個具體步驟，可以詳細地查看兩個步驟之間的流失用戶數、轉化用戶數、轉化時間中位數和轉化率。當點擊“總轉化率”節點時，可以查看總體以及單步的轉化率變化趨勢，當點擊單個步驟時，可以在表格中查看當前步驟的兩個事件的觸發用戶數，流失用戶數，轉化率以及轉化時間中位數。
當選擇“對比”時，可以在“顯示設定”中設定對比的兩個指標，在下方的漏斗圖中直觀地對 比兩個分組的轉化情況，表格中會展示全部的分組，展示漏斗的每一步事件的轉化率和總體轉化率。
3.2.4. 漏斗圖展示
選擇“總覽”時，漏斗圖每個步驟可以點擊，下方表格中可以詳細查看當前步驟的事件用戶數，轉化率，流失用戶，以及轉化時間中位數。點擊分組值前一單元格的箭頭可以對當前分組值展開，詳細按天查看當前步驟的事件用戶數，轉化率，流失用戶，以及轉化時間中位數。
選擇“對比”時，漏斗圖為不可點擊的，當存在分組時，可以在設定兩個分組進行對比。下方表格中可以詳細按照當前對比分組查看當前漏斗的每個事件的用戶數和轉化率。點擊分組值前一單元格中的箭頭可以對當前分組值展開，詳細按天查看漏斗中每個事件的用戶數和轉化率。
3.2.5. 瀏覽用戶詳情
表格的單元格內的對應數字是可以點擊的，點擊則會瀏覽這些用戶的用戶列表，並進一步 瀏覽其中某個特定用戶的用戶行為序列。
3.2.6. 顯示設定
當選擇“趨勢”時，點擊“顯示設定”可以設定當前折線圖的顯示指標，點擊左側“總轉化率” 節點”，可以設定總轉化率以及漏斗的每一步的轉化率，點擊左側單個步驟節點，可以設定 當前步驟的轉化率，兩個事件流失用戶數，以及轉化時間中位數。
當選擇“對比”時，點擊“顯示設定”可以設定顯示分組，用來對比兩個分組值下的漏斗轉化 情況。
3.3. 修改、刪除漏斗
點擊漏斗下拉列表中的“鉛筆”圖案，可以在滑出的“編輯漏斗”面板中編輯該漏斗。
點擊左下角的“刪除漏斗”按鈕，可以刪除當前漏斗。
3.4. 另存為新漏斗
進入編輯漏斗頁面，修改漏斗名稱後點擊右下角“另存為新漏斗”按鈕，可以保存為一個新的漏斗。
4. 漏斗是如何計算的
在這個文件裡面，我們將會詳細描述漏斗分析的計算規則，特別是在有篩選和分組情況下的計算規則，以便使用者更好地解讀漏斗分析的結果。同時，我們也會針對一些常見的分析場景，給出漏斗分析的使用案例，幫助使用者更好地使用這一功能。
4.1. 基本計算規則
假設一個漏斗中包含了 A、B、C、D、E 五個步驟，選擇的時間範圍是 2015 年 1 月 1 日到 2015 年 1 月 3 日，窗口期是 1 天，那麼，如果用戶在2015年1月1日到2015年1月3日觸發了步驟 A，並且在步驟 A 發生的 1 天內，依順序依次觸發了 B、C、D、E，則視作該用戶完成了一次成功的漏斗轉化。
在這個過程中，如果穿插了一些其它的步驟或者行為，例如在滿足時間限制的情況下，用戶的行為順序是 A > X > B > X > C > D > X > E，X 代表任意一個事件，則該用戶依然視作完成了一次成功的漏斗轉化。
如果該用戶在這個時間限制範圍內，依次觸發了 A > B > C > E，則該用戶沒有完成該漏斗的轉化，並且會被記作步驟 C 的流失用戶。
考慮一個更復雜的情況，如果一個用戶在所選時段內有多個事件都符合某個轉化步驟的定義，那麼會優先選擇更靠近最終轉化目標的事件作為轉化事件，並在第一次達到最終轉化目標時停止轉化的計算。假設一個漏斗的步驟定義是：訪問首頁、選擇支付方式、支付成功，那麼不同用戶的行為序列及實際轉化步驟（標紅部分）見如下例子：
- 例 1：訪問首頁 -> 選擇支付方式（支付寶） -> 選擇支付方式（微信）-> 支付成功。
- 例 2：訪問首頁 -> 選擇支付方式（支付寶） -> 訪問首頁 -> 選擇支付方式（微信）-> 支付成功。
- 例 3：訪問首頁 -> 選擇支付方式（支付寶） -> 訪問首頁 -> 選擇支付方式（微信）-> 支付成功 -> 選擇支付方式（微信）-> 支付成功。
4.2. 漏斗中展示的數字代表什麼
漏斗分析中展示的數字代表轉化/流失的獨立用戶數，而非觸發的事件次數。在該時間範圍內，即使一個用戶多次完成漏斗，也僅計數一次。
4.3. 篩選條件的含義
和其它分析功能一樣，漏斗分析也提供了篩選功能，需要特別強調的是，漏斗分析的篩選，都是對完成轉化/確認流失的用戶，再進行二次挑選。
漏斗分析的篩選，包括兩種不同的篩選類型：
- 用戶屬性的篩選：這個篩選類型比較好理解，是在完成轉化/確認流失的用戶的基礎上，根據這個用戶的屬性，再來進行更進一步的篩選。例如，我們增加的篩選條件是“性別”為“男”，則只有用戶屬性中“性別”為“男”的用戶，才滿足這個篩選條件，並且出現在篩選後的漏斗分析結果中；
- 指定步驟的屬性的篩選：假設，我們選擇了一個篩選條件是步驟 2 的屬性“支付方式”為“支付寶”，這個篩選表示，在完成轉化/確認流失的用戶中，轉化到步驟 2 時的“支付方式”的值為“支付寶”的那些用戶；如果有多次可能的轉化，請參考基本計算規則中的說明。
4.4. 分組的含義
和其它分析功能一樣，漏斗分析也提供了分組功能，需要特別強調的是，漏斗分析的分組，都是對完成轉化/確認流失的用戶的集合上進行分組。
漏斗分析的分組，包括兩種不同的分組類型：
- 用戶屬性的分組：這個分組比較好理解，是在完成轉化/確認流失的用戶的集合，根據這個用戶的屬性，在來進行更進一步的分組。例如，我們增加的分組條件是“性別”，那麼，就會分別對漏斗分析的結果按照“男”、“女”來進行分組；
- 指定步驟的屬性的分組：假設，我們選擇了一個分組屬性是步驟 2 的屬性“支付方式”，這個篩選表示，在完成轉化/確認流失的用戶中，按照轉化到步驟 2 時的“支付方式”的值來進行分組；如果有多次可能的轉化，請參考基本計算規則中的說明；如果用戶沒有轉化到步驟 2，則分到未知組。
5. FAQ
5.1. 漏斗內的篩選條件和漏斗外的篩選條件的區別
例 1： 漏斗內設定的篩選條件是根據設定的條件得到漏斗，漏斗外設定的篩選條件是根據得到的漏斗篩選出滿足篩選條件的漏斗。一般業務上的使用場景是在漏斗內設定篩選條件，建議直接在漏斗內設定條件得到滿足條件的漏斗。 比如漏斗選取的漏斗步驟為 A->B->C->D ，某用戶甲的序列是 F->A2->A1->A1->B->C->A1->B，事件 A 包含了一個操作系統的屬性，其中 A1 的操作系統為 Android， A2 的操作系統為 iOS。如果在漏斗內增加篩選條件操作系統為 iOS ，那麼系統篩選到的序列為 A2->B->C，篩選的原則是沿著該用戶的行為序列順序查找，直到找到屬性為 iOS 的 A 事件；如果在漏斗外增加篩選條件操作系統為 iOS 因為漏斗外篩選是在用戶漏斗成功轉換後的二次篩選，不加任何篩選條件時，該用戶正常的漏斗轉化為 A1->B->C,其中 A1 為第二個 A1 ，因此在漏斗外增加篩選條件時該用戶篩選不出來。
5.2. 漏斗強制重新整理人數會變化
答：（1）若僅第一次重新整理時，數據有變化，多次更新後人數不再變化，則是因為神策查詢的暫存機制導致，以更新後的數據為準。
（2）若多次更新人數都會變化，通常是因為漏斗相鄰事件時間一樣，導致的排序不穩定。可以讓對應事件的埋點同學調整下事件上報時機，保證兩個事件時間不同即可。如果非上述原因導致可聯繫神策值班同學。
5.3. 漏斗內某事件的人數和事件分析的觸發用戶數不一致
答：（1）漏斗內第一步對應的人數與事件分析查詢的觸發用戶數不一致：可能是漏斗查詢時，在漏斗外增加了篩選條件，導致和事件分析中對應篩選條件下人數不一樣。可以將篩選條件增加在漏斗內，再對比下查詢的數據。如果篩選條件放在漏斗內之後，查詢的結果和事件分析一致，則說明查詢結果正常。具體原因可參考問題 1 的漏斗內和漏斗外篩選條件的區別。
（2）漏斗內非第一步事件與事件分析的觸發用戶數不一致：屬於正常數據，因為漏斗內的某事件人數是滿足漏斗規則後篩選出的人數，比如漏斗規則為 A->B->C，事件分析中 B 事件用戶數為 100，漏斗分析中先觸發 A 事件再觸發 B 事件的用戶數為 20。
5.4. 漏斗按天轉化率沒有總體轉化率高
答：舉個例子，比如 11.01-11.03 這 3 天裡有 3 個人，漏斗規則為 A->B->C， 11.01 三個人都觸發事件 A ，但只有第一個人在窗口期內完成 B->C 轉化；11.02 三個人都觸發事件 A 但只有第二個人在窗口期內完成 B->C 轉化 ； 11.03 三個人都觸發事件 A 但只有第三個人在窗口期內完成 B->C 轉化。按天分佈的話，11.01 的轉化率為 33%，11.02 的轉化率為 33%。11.03 的轉化率為 33%。按總體看，11.01-11.10 這 10 天的轉化率為 100%。
5.5. 總體轉化率沒有漏斗按天轉化率高
答：舉個例子：，比如 11.01-11.02 這 2 天，漏斗規則為 A->B->C，第一天，a b c 三個人觸發了事件 A ，b c 兩個人在規定窗口期內完成 B->C 轉化，轉化率 66.6%。
第二天，b c d e 四個人觸發了事件 A，b c 兩個人在規定窗口期內完成 B->C 轉化，轉化率 50%。
總體，abcde五個人訪問，bc下單，轉化率 40%。
