
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
从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17