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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497683]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.3 漏斗模型的主要应用场景
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本章前面曾经提到漏斗模型是路径分析的特殊情况，是针对少数关键节点的路径分析，而且它已经是一种非常成熟的管理工具和分析思路了，所以本节将专门讲解漏斗模型的主要应用场景。
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图13-1是一个常见的漏斗模型图，它是关于某促销商品在促销运营中一系列关键节点的效果总结和描述。从该漏斗模型可以看出，运营活动吸引用户浏览商品详情的效率为15%，即促销活动所传达和覆盖的目标用户中，有15%的人到达了商品详情页面，即浏览了商品详情；在浏览商品详情的运营目标受众中，有5%的用户把商品放入了购物车中；而在将商品放入购物车的运营目标受众中，又有20%的用户执行了下订单的操作；在下订单的运营目标受众中，有80%的用户最终在线付款成功。
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图13-1 从浏览商品详情到成功付款的漏斗模型
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通过对上述漏斗模型进行分析，再通过比较同类商品的相应转化比例，或者同类运营活动的相应转化比例，就可以发现本次运营活动中哪些环节的效果不好，然后采取相应措施积极改进，最终提升整体的转化率。所以，上述漏斗模型常常会作为数据化运营中最基本的管理工具和分析思路，而且在互联网行业的日常工作和运营中，它几乎是无处不在的。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497684]
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13.3.1 运营过程的监控和运营效率的分析与改善
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漏斗模型最常用的场景是作为商业和运营的管理工具和分析思路，通过对运营过程以及各层转化率的监控和分析，找出运营中的薄弱环节，然后采取有针对性的措施加以修正和提升。在绝大多数互联网企业中，漏斗模型是企业日常基本管理和监控的最重要的工具和分析思路，无论是一封电子邮件的运营活动，还是各活动页面的日常运营，或者是其他的网站日常运营，只要有流程，只要有转化，就一定会采用漏斗模型作为其中的一种手段来加以监控、分析和管理。
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举例来说，针对某群目标用户发送一封电子邮件（含有促销产品的网页链接），针对该运营活动，其漏斗模型就要展示诸如：目标受众收到电子邮件，即邮件发送成功的比例；邮件打开的比例，即打开邮件的用户数量/收到邮件的用户数量；点击行为的比例，即点开邮件中的促销产品网页链接的用户数量/打开邮件的用户数量；订购行为的比例，即从邮件中促销产品的网页链接处点击并下单的用户数量/点开邮件中的促销产品网页链接的用户数量；乃至最后的成功付款比例，即通过该邮件的运营最终付款成功的用户数量/通过该邮件运营产生订购行为的用户数量等。上述一系列环环相扣的漏斗，就是最常见的运营漏斗模型，它主要用于对运营过程进行监控和对运营效率进行分析，并最终实施有针对性的方法以提升运营效率，改善运营效果。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497685]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.3.2 用户关键路径分析
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因为漏斗模型是针对关键结点的路径分析，而所谓的关键结点又是从业务上来理解的，也就是说它是由重要的、关键的路径构成的，因此漏斗分析也可以是针对用户关键结点、关键路径进行的分析和应用。
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图13-1也可以理解为用户在某促销商品的促销运营活动中的关键路径分析，其包括每一个关键结点的转化效率。
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本章将在随后的路径分析中，针对用户关键路径进行详细、深入的讲解。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497686]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.3.3 产品优化
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针对关键结点的漏斗模型从另一个方面反映了产品的用户体验效果，关键结点的转化率太低常常也就意味着需要通过产品优化来改善用户体验，并最终提升关键结点的转化率。所以，从这个意义上来说，漏斗分析也可以被用于产品优化的重要参考。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497687]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 13.4 路径分析的主要应用场景
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漏斗模型可以看做是路径分析的特殊形式，相比而言，路径分析更加全面、更加丰富、更加基础。总体来说，路径分析有以下一些典型的应用场景：