相信接触过数据分析的人，尤其是商业分析方面，一定有听说过漏斗模型。漏斗模型，顾名思义，也就是像漏斗一样的模型，在互联网或者是电商行业经常会用到的一种营销模型。今天，小编就为大家整理了漏斗模型的一些基础知识，希望对大家学习和使用商业分析模型有所帮助。

一、漏斗模型定义

营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。

简单解释一下，就是：营销的环节，指的是从最初获取用户一直最终转化成购买，这一整个流程中的每一个子环节，相邻环节的转化率，也就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。因此整个漏斗模型，就是首先将整个流程拆分成一个个步骤，然后通过转化率对每一个步骤的表现进行衡量，最后再通过那些异常的数据指标，找到有问题的环节，进而解决问题，优化这一步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

二、漏斗模型典型案例

以电商行业为例，漏斗模型通常就是对用户在网页浏览中一些关键节点的转化程度的描述，例如一般从浏览到真正购买产品或服务，通常情况下需要经历以下几个步骤：浏览商品、加入购物车、购物车结算、核对订单、提交订单，完成在线支付，按照一几个步骤走下来，潜在用户人数会越来越少，这个过程就是漏斗模型，以此来看，漏斗模型主要的分析目就是：针对营销过程中的每一个关键环节进行分析，然后纠正那些转换率低的环节。

互联网运营过程中，经常用到的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，也就是经常说的：用户获取、用户激活、用户留存、用户收益和用户传播。通过AARRR模型图，我们可以明显的分析出：整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过对整个用户生命周期各环节的量化和拆解，我们可以对数据进行横向和纵向的对比，从而发现对应的问题，最终实现优化迭代。

三、漏斗模型绘制

python实现

# 导入相关的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.offsetbox import (TextArea, AnnotationBbox)
 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文乱码
 
N = 3  # N个环节
HEIGHT = 0.55  # 条形图的每个方框的高度
x1 = np.array([100, 50, 30])  # 各环节的数据
x2 = np.array((x1.max() - x1) / 2)  # 占位数据
x3 = []  # 画图时的条形图的数据
for i, j in zip(x1,x2):
    x3.append(i+j)
x3 = np.array(x3) 
y = np.arange(N)[::-1]  # 倒转y轴。
labels=['注册', '留存', '付费']  # 各个环节的标签。
 
# 画板和画纸
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
ax = fig.add_subplot(111)
 
# 绘图
ax.barh(y, x3, HEIGHT, tick_label=labels, color='blue', alpha=0.85)  # 主条形图
ax.barh(y, x2, HEIGHT, color='white', alpha=1)  # 覆盖主条形图的辅助数据
 
# 转化率
rate = []
for i in range(len(x1)):
    if i < len(x1)-1:
        rate.append('%2.2f%%' % ((x1[i+1]/x1[i]) * 100))  # 转化率的横坐标。
y_rate = [(x1.max()/2, i-1) for i in range(len(rate), 0, -1)]  # 转化率
 
# 标注转化率
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)
 
# 设置x轴y轴标签
ax.set_xticks([0, 100])
ax.set_yticks(y)
 
# 显示图形
plt.show()