转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。

转化分析的本质是为了促进企业的核心业务的流通，最大化每个营销漏斗的转化率。

在理想情况下，用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，但实际情况是用户的行为路径是多种多样。通过埋点事件配置关键业务路径，可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。

1.1 解决的问题

例如搜索商品——>浏览商品——>商品下单——>交易付款，每个过程的转化率有多少？

两个推广渠道带来不同的用户，哪个渠道的注册转化率高？

哪些客服下单转化情况最好？

1.2 预期效果

详情仪表板链接请参见：转化分析

1.3 实现思路

计算公式：转化率=下一阶段用户人数/上一阶段用户人数

例如付款转化率=付款人数/下单人数

使用自助数据集统计不同阶段用户人数，在仪表板计算即可。

示例数据：电商转化分析.xlsx

上传数据至 FineBI 。

2.1 创建自助数据集

进入数据准备下对应业务包，点击「添加表>自助数据集」，添加「电商渠道转化分析」并选择所有字段，如下图所示：

2.2 统计不同行为阶段用户数

点击「+>分组汇总」，将行为阶段分别拖入分组和汇总栏，汇总栏选择「记录个数」，如下图所示：

2.3 排序

添加「排序」功能，对「行为阶段1」进行降序排列，如下图所示：

添加「新增列」功能，对「行为阶段1」进行降序排名，命命名为「排序」，点击「确定」，如下图所示：

添加「新增列」功能，命名为「排名合并列」，输入公式：排序-1，以便后续进行左右合并，点击「确定」，为自助数据集表命名为「转化率数据集-准备」并保存，如下图所示：

2.4 进行左右合并

新建自助数据集，并选择 2.3 节创建好的自助数据集，勾选除「排序」外的其他字段，如下图所示：

添加「左右合并」，选择2.3 节创建好的自助数据集，勾选合并字段为「排序」和「行为阶段1」，点击「确定」，如下图所示：

选择合并方式为「并集合并」，合并依据为「排名合并列」和「排序」，如下图所示：

命名自助数据集为「转化漏斗数据」并保存。

此时已经计算出不同阶段转化数据，只需要在仪表板界面将「行为阶段1」与「转化率数据集-准备-行为阶段1」相除即可得到不同阶段转化率。

2.5 创建计算字段

创建仪表板，点击「确定」，选择「转化漏斗数据」，点击「确定」，如下图所示：

点击「+」添加计算字段，命名字段为「转化率」，输入公式行为阶段1/转化率数据集-准备-行为阶段1，点击「确定」，如下图所示：

2.6 创建漏斗图

选择图表类型为漏斗图，将「行为阶段」维度字段拖入「颜色栏」，也可对行为阶段颜色进行自定义，并设置过滤条件为「不为空」，点击「确定」，如下图所示：

将「行为阶段1」拖入大小栏中，并修改名字为「人数」，将「行为阶段」、[转化率]、「行为阶段1」拖入标签栏，修改「行为阶段」名字为「最后行为阶段」，并设置颜色字体等，将「行为阶段」拖入细粒度，并按照[人数]降序排列，如下图所示：

2.7 效果展示

详情参见本文 1.2 节。

首先是用户从浏览商品行为到添加购物车行为这一流程的转化情况，通过漏斗图可以快速看出其转化率为51.22%，反映出该平台的商品介绍、图片描述等对用户有较强的吸引力；

然后是添加购物车到下单的转化率，可以看出其转化率高达99.66%；

但付款的转化率仅 50.34%，这是一个值得反思的转化节点，通过数据分析猜测该平台商铺支付渠道不完善，需要增加例如支付宝、微信等快捷支付渠道，降低平台因为没有提供用户习惯性的支付渠道而导致用户放弃购买行为的几率。