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對漏斗圖深入瞭解後，覺得它不僅是一個統計圖表，更是一種可以普遍適用的方法，或者說是一種思維方式。本文將主要談談漏斗圖，一些案例分析以及如何繪製漏斗圖。
一、什麼是漏斗圖
關於漏斗圖，我認為本質是分解和量化。為什麼這麼說呢，我們以行銷漏斗圖為例子看看
行銷漏斗圖指的是行銷過程中，將非潛在客戶逐步變為客戶的轉化量化模型。行銷漏斗圖的價值在於量化了行銷過程各個環節的效率，幫助找到薄弱環節。
行銷的環節指的是從獲取用戶到最終轉化成購買這整個流程中的一個個「子環節」，相鄰環節的轉化率是指用指標來量化每一個步驟。所以整個漏斗圖其實就是將「瞭解→購買」這整個流程拆分成一個個可以量化的步驟，用轉化率來體現。
最後透過異常的資料指標找出有問題的環節，從而解決問題，優化這個步驟，最終達到提升整體購買轉化率的目的。整體漏斗圖的核心其實就歸為分解和量化。
這就是一開始所提到，我覺得漏斗模型不僅僅是一個模型，更是一種方法，一種思維方式的原因。可以通過這種分解和量化的形式，將問題進行不斷的拆解，最後透過量化的形式來輔助達成目標，或者對異常的步驟進行調優，最終達到總目標。它可以廣泛應用於流量監控、產品目標轉化等日常資料營運工作中，稱為轉化漏斗圖；也可以用於產品、服務銷售，稱為銷售漏斗圖。
二、漏斗圖案例
電商平台購物流程
分析電商平台的從瀏覽到成功購物的轉化，我們要做的就是監控每個層級上的用戶轉化率，尋找每個層級的可優化點。
三、漏斗圖AARRR模型
AARRR模型是產品營運中比較常見的一個模型，結合產品本身的特點以及產品的生命週期位置，來關注不同的資料指標，最終制定不同的營運策略。AARRR模型是指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用戶獲取、用戶啟動、用戶留存、用戶收益以及用戶傳播。
這個模型分成五大塊：
獲取（Acquisition）：使用者如何發現（並來到）你的產品？
啟動（Activation）：用戶的第一次使用體驗如何？
留存（Retention）：使用者是否還會回到產品（重複使用）？
收入（Revenue）：產品怎樣（透過使用者）賺錢？
傳播（Referral）：用戶是否願意告訴其他用戶？
透過拆解和量化整個用戶生命週期各環節，可以進行資料的橫向和縱向對比，從而發現對應的問題，最終進行優化。從下面這幅AARRR模型圖中，能夠比較明顯的看出來：每個環節都會有一定的用戶流失。如果某個環節的流失率異常高，那麼作為PM或者資料分析師的你， 就應該注意了！
四、如何繪製漏斗圖？
因為漏斗圖非常實用，所以做資料報表的時候可能經常會用到。
繪製漏斗圖很簡單，如果資料量不是很大，那麼Excel就能搞定。如果資料量級比較大，就需要求助其他工具，比如報表或者BI軟體。
1. 使用Excel繪製漏斗圖
以上圖電商的轉化漏斗圖為例，整體的步驟可分為：
計算整體轉化率→計算輔助資料（占位元資料）→插入堆積橫條圖→設定坐標軸格式→調整資料順序。
（1）計算整體轉化率
計算出每個環節的轉化率（當前環節人數/上一個環節人數），然後計算整體的轉化率單個步驟的轉化率（當前環節人數/總人數），然後條件格式插入資料條。
（2）計算輔助資料（占位元資料）
公式：計算單個步驟與初始轉化率的差值（即100%），差值除以2後獲得占位元資料。
（3）插入堆積橫條圖
漏斗圖實在堆積條形的基礎上改來的。選擇資料來源，插入>圖表>橫條圖>堆積橫條圖。
（4）設定坐標軸格式
選中坐標軸後，設定坐標軸格式，選中逆序類別，調整順序後獲得如下圖表。
將輔助欄資料填充調整為無填充，占位元資料的顏色就會消失。
（5）調整資料順序
將佔位資料的順序調整至第一位後，這樣看起來就會比較像漏斗了。
最後，在此圖表的基礎上進行一些美化，再貼到Power Point裡面加一些描述或者PS處理一下，按照個人要求酌情處理，這裡我的就獻醜了……
2. 使用報表或BI工具繪製漏斗圖
如果資料量很大的話，需要長期監測運維，一般是需要連結資料庫的。可以用專業的BI報表大數據分析軟體去實現和展示，這裡我用的是FineReport，簡單的操作誰都會，不信你看下步驟：
準備數據
新建工作薄，添加內置資料集 ds1，如下圖：
插入圖表
以儲存格圖表為例，合併一片儲存格，點擊插入>儲存格元素>插入圖表 ，選擇漏斗圖，如下圖：
選中圖表，在右側圖表屬性工作表中選擇圖表屬性工作表-類型，預設選擇漏斗圖，如下圖所示：
圖表資料設定
選中圖表，在右側圖表屬性工作表中選擇圖表屬性工作表-資料 ，具體設定如下圖所示：
圖表樣式設定
選中圖表，在右側圖表屬性工作表中選擇圖表屬性工作表-樣式>標籤 ，設定標籤樣式，具體設定如下：
保存範本，預覽效果如下圖：
這裡的漏斗圖是軟體本身自配好的，你要做的就是選擇匹配的欄位，拖拖拽拽，好處就是易操作很方便。漏斗圖每個層級的大小都反映了當前層級數據的大小，如果資料差距較大，比如像我這樣的，會不那麼美觀。
像互聯網電商行業，交易的資料量很大且是即時的，這個技術excel是做不來的，所以像BI類的工具就是有這樣的優勢。
最後，當然有很多工具可以畫出漏斗圖，這裡就不一一介紹了。
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