京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1. 模型介绍
1898 年,美国有一个叫 Elmo Lewis 的人,提出了 漏斗模型的概念,后来被总结为 AIDA模型,也称为「 爱达」公式,首字母分别代表:
(1)注意 Attention
(2)兴趣 Interest
(3)欲望 Desire
(4)行动 Action
从吸引客户的注意,到引起客户的兴趣,再到产生拥有的欲望,最后形成购买的行动,每个环节都会有客户流失,越靠后的环节,客户数量往往就越少,画出来的图形,就像一个漏斗。
2. 应用举例
从销售漏斗图的形状,我们就能比较直观地看到每个环节的转化情况。通过横向或纵向的对比,发现业务中可能存在的问题,然后进一步分析原因,从而有针对性地提出解决问题的建议。
一个好的模型,可以促进沟通和行动,从而产生良性循环的好结果。
你可以根据自身业务的实际情况,细分为更多的环节。
下面是用 Python 绘制销售漏斗图的代码:
# 导入库
importpyecharts.options asopts
frompyecharts.charts importFunnel
# 定义数据
x_data = [ ‘目标客户’, ‘意向客户’, ‘订购客户’]
y_data = [ 100, 80, 20]
data = [[x_data[i], y_data[i]] fori inrange(len(x_data))]
# 画漏斗图
c = (
Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width= “1000px”, height= “600px”))
.add(
# 系列名称
series_name= “”,
# 系列数据项
data_pair=data,
# 数据图形间距
gap= 2,
# 标签配置项
label_opts=opts.LabelOpts(is_show= True, position= “inside”, font_size= 18),
# 图元样式配置项
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color= ‘#00589F’, border_width= 1),
)
.set_global_opts(
# 设置标题
title_opts=opts.TitleOpts(title= “销售漏斗模型”, pos_left= ‘center’,
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size= 26)),
# 隐藏图例
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show= False)
)
.render( “销售漏斗模型.html”)
)
3. 分析思考
在应用分析思维模型的时候,我们不要停留在问题的表面,而要透过现象看本质,思考模型背后的逻辑。
(1)过程重于结果
结果是由过程产生的,如果每个过程都做好了,那么结果通常不会太差。
(2)预防重于纠错
在问题发生之前,提前预测到可能出现的问题,并采取相应的预防措施,这比问题发生之后再进行纠错更加重要。
有一个「扁鹊三兄弟」的故事,据说扁鹊的大哥医术最高明,因为他能预防疾病的发生。
(3)该说的要说到
让过程变得制度化、规范化、程序化。
如果不能实行法治,那么过程就会变得随意。
(4)说到的要做到
凡是制度化的内容,都必须严格执行。
如果有制度却不执行,那么还不如没有制度。
(5)做到的要见到
凡是已经发生的过程,都要留下记录。
如果没有记录,那么就不利于管理决策。
(6)让流程标准化
在深入细致研究的基础上,借鉴优秀的经验,制定标准化的流程。
如果没有标准化的流程,那么就难以沉淀成功的经验。
小结
销售漏斗模型,是科学反映销售效率的一个模型,本质上是对销售过程的细化管理,可以帮助我们把流程标准化并沉淀下来。
最后,提醒一下: 任何一个分析思维模型,都不可能解决所有的问题。我们应该根据实际情况,把更多的时间和精力,用来灵活地选择和应用多种分析思维模型,从而做出更加科学的决策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14