前段时间刚完成了一个分析网站流程的每个步骤的流失率，并用漏斗模型进行展示的需求，这里跟大家来分享一下。分析过程可以从以下三步展开：确定需要分析的访问路径或操作流程，收集数据并分别统计出该路径中每一步的人数，最后用漏斗模型展示结果。
用户访问路径（Path Analysis）
之前的从WEB日志到点击流这篇文章中对点击流的概念进行了介绍，其实一个点击流就是用户的一次访问路径。在大多数情况下用户的访问路径随意的，无序的，用户在访问一个网站时可能会经常使用后退、返回主页或者直接点击某个链接等，不同用户访问路径的重合度可能只有1%，分析这些无序的路径是毫无意义的。
所以，我们要分析的是网站中的一些关键路径（Key Path），即用户是为了某个目标而进入了一个相对标准的有序的路径，用户的目标就是为了到达“出口”，而不是随意游荡。如电子商务网站的注册流程、购物流程，应用型网站的服务使用流程等。举一个电子商务网站购物流程的简单例子：
于是，我们就可以根据这些关键路径来计算每一步的转化率了。
转化率（Conversion Rate）
转化率，顾名思义，就是从当一个页面进入下一页面的人数比率，比如访问我的博客首页的用户有30，而从首页点击进入本文的用户有12，那么从首页到这篇文章的转化率就是12/30=40%。当然，我们可以根据用户的访问路径计算每个页面到下个页面的转化率，同样这类工作大部分也是没有意义的，我们需要抓住重点——关键路径的转化率。
以上面的购物流程为例，我们可以分别统计出这5步中每一步的人数，然后计算得到每一步的转化率：
| 浏览 | 购物车 | 订单 | 支付 | 完成交易 | |
| 人数 | 2071 | 622 | 284 | 235 | 223 |
| 上一步转化率 | 100% | 30.0% | 45.7% | 82.7% | 94.9% |
| 总体转化率 | 100% | 30.0% | 13.7% | 11.3% | 10.8% |
通过对这些数据的统计，我们已经可以初步判断该流程转化率的情况，及每一步的流失率情况。当然，为了让分析的结果更加具体形象，我们可以借助一些图表工具，漏斗模型用在这里正好恰当不过了。
漏斗模型（Funnel Model）
漏斗模型不仅显示了用户在进入流程到实现目标的最终转化率，同时还可以展示整个关键路径中每一步的转化率。Google Analytics提供了漏斗模型很好的分析和展示方案，具体的方法可以参考蓝鲸的文章——Google Analytics功能篇—目标和渠道，Google Analytics中漏斗模型的展示可以见右边的截图。
因为可以拿到原始数据，所以我选用了更加灵活，定制程度更高的excel表格来处理。为了能显示漏斗的效果，在网上找到了一个很实用的方法——设置占位数据，然后用条形堆栈图展示数据，并将占位数据的数据条颜色去除，显示效果上就是下面每个数据条都居中了，占位数据=(进入人数-当前人数)/2，结果如下图：
这里的下面每个蓝条的左边都是占位数据条，只是它们被“隐形”了而已。
需要注意的是，单一的漏斗模型对于分析来说没有任何意义，我们不能单从一个漏斗模型中评价网站某个关键流程中各步骤的转化率的好坏，所以必须通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析：
- 趋势（Trend）：从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控；
- 比较（Compare）：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题；
- 细分（Segment）：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。
所以，漏斗模型适用于网站中某些关键路径的转化率的分析，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等。试着去了解用户来你的网站的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程，而不是一味地去提高转化率。
提供合理的访问路径或操作流程,也是提高转化率的方法之一嘛..
是的，所以有时不能只是为了提升数据而优化，需要找到能够从本质上解决问题，提高用户体验的最佳方案才是关键。感谢你的评论！
专业的果然不同
打开你的站点 IE占用CPU比较高 不知是什么原因？WordPress的问题？
可能跟我在做页面点击热图的测试有关，过段时间会把JS代码撤下来，多谢你的提醒。
这种模式也是Omniture一直推荐的转化模型，我前一阵子在弄一个没有购物车的转化模型。这种没有购物车的转化模型更适用于一些小企业和单产品的电子商务网站。http://www.xiaohai26.com/?p=136，我已经实践了我的这个东西，购买页面的作用超出了我的预计，购买页面的访问质量几乎成了成单数量的晴雨表，这个缓冲池甚至可以有效的预测销售业绩。
对了 你做的热点测试图是clicktable么？
@Keven: 点击热图我用的是clickdensity，到时我可以传张图片上来看看效果。
@Keven:
很有感触。好好拜读下您的文章
不错，发现唯一的一篇讲解漏斗图较好的文章
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漏斗图 喜欢
好文章，拜读了
总转化率是怎么算的
@rita: 你好，这里每一步的总转化率是指该步的用户数去除以路径第一步的用户数。
非常喜欢你的文章。最近试着实践一次“网站分析”。遇到了一个问题还请博主看看。这是一个电商网站。用户购买有2个选择，一个是放进购物车，一个是直接去结算（不用通过购物车这个步骤),这样一来，针对新老用户，产生的转化路径就好多啊。不知道该怎么下手了。
@写的很好: 首先理清楚关键转化路径有2种，可以建两个漏斗模型，然后再根据维度做细分就可以了，新老用户是其中一种细分方式。
@joegh:
谢谢。我还是有点不大清楚。的确可以建2个漏斗。但是先登录，先注册 与中途注册或者登录的话，经过的路径是不同的。这样一来转化路径很多，并且路径之间会存在重合。
@joegh:
并且，因为使用了第三方的支付工具，比如说支付宝，支付页面该怎么监测？
@写的很好: 嗯，确实很多网站的转化流程可能会衍生出多条转化路径，这个时候一定要准确把握关键路径的起始点或者入口，把握关键路径必经的每一个步骤。
至于调用第三方工具的问题，无需关心第三方工具内部的转化，因为我们对第三方工具的转化优化无能为力，但必须使用一些数据监控的方法统计调用前后的流失情况，可以用事件监控统计点击用返回页面统计转化情况。
你好。一直关注你的BLOG。可惜没有留言区。。。
又有个问题来请教你了。
因为网站上有400电话，访客可以通过400让客服下单。总订单的50%竟然是由客服下的单。访客自己在网站仅占50%。这样一来，如何衡量流量的转化呢？
@关注者: 你好，感谢你的关注。我觉得这样的情况网站的整体转化率还是可以算的，可以用下单的访客（无论是自己下单还是客服帮忙下单）除以网站总访客数（根据你的描述，访客即使通过客服下单也会先访问网站然后拨打网站上的400电话）。但需要考虑的是如果访客第一次通过访问网站并拨打400电话下单之后，下次会不会直接拨打电话下单而跳过访问网站，如果存在这个情况，那么计算出来的转化率就会偏高。
另外，通过客服下单的访客就不会自己去走完整的下单步骤，所以类似文章中访客转化步骤的分析建议排除客服下单的数据，仅分析访客自己下单的情况，这样才能分析得到网站在用户下单过程中可能存在的问题。
谢谢。
网站整体的转化率的确如你所说，是可以比较准确计算的。我现在头疼的，就是因为400电话的因素，造成50%的流量在GA中“没有“ 转化 (实际上是交由客服的直接流量转化了),并且也无法知道这百分之五十流量是哪些；
以访客自己下单的转化为基础，要检验流量来源的质量，这误差会不会太大了点。
跳过访问这个，问题应该不大。访客总要看看他买的什么才会打电话的吧
@关注者: 建议对客服下单在GA里面设置访客级别的自定义变量进行区分。
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