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用户漏斗分析法,漏斗图分析法的优缺点

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指标分析法什么模型1、漏斗-1漏斗-1/能反映用户行为状态、有哪些数据分析方法:对比法分析法、分组法分析法、预测 。
1、(十三【用户漏斗分析法,漏斗图分析法的优缺点】这部分来自Python数据分析与数据操作的4.7节 ， 漏斗、归因的路径分析和热图分析，漏斗分析、归因分析和热图分析原本是网站数据分析的常用分析方法 ， 但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本难以衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联和连接，使得这些漏斗分析根据漏斗的紧密程度，可分为封闭型漏斗和开放型漏斗 。
开放漏斗是指漏斗的所有链接都可能有其他入口，整个漏斗不是封闭的 。漏斗分析的典型应用场景是分析站内的流程，如注册流程、购物车流程；除了多页面流程分析，还可以对单个页面做多步分析，比如表单分析、注册分析等 。路径分析路径分析也是web分析的基本方法 。有了网站数据的可追溯性和可监控性，所有用户行为都处于可分析状态 。
2、客户开发 漏斗原理应做到sales漏斗principle(也称销售管道)是一种重要的销售管理模式，科学地反映了机会状态和销售效率 。通过销售管道要素的定义(如阶段划分、阶段推广标志、阶段推广率、平均阶段耗时、阶段任务等 。) ， 形成销售管道管理模式；当日常销售信息进入系统后 ， 系统可以自动生成相应的销售管道图，通过对销售管道的分析，可以动态反映销售机会的推广状况 ， 预测销售结果 。
桶的顶端是潜在买家用户，顶端漏斗是将产品放入候选名单的潜在雇主，中间漏斗是将产品放入首选名单的潜在买家用户(从两个品牌中选择一个) 。漏斗的底部就是我们预期的收盘用户 。为了有效管理自己的销售人员、系统集成商和增值服务商，所有的潜力用户都要按照上面的定义进行分类，在漏斗顶部的潜力用户在漏斗中间的潜力/总成功率为25% 。
3、数据分析的方法有哪些数据分析方法有:比较分析法、分组分析法、预测分析法、漏斗、AB检验/ 。1.Contrast分析法:Contrast分析法是指对反映事物数量变化的指标进行比较 ， 是统计分析中常用的方法 。常见的比较有横向和纵向 。横向比较是指固定时间内不同事物的比较 ， 例如用户同一时间购买的不同档次商品的价格比较，同一时间不同商品的销售量和利润率的比较 。
通过对比分析法，可以有效地判断和评估数据的大小、水平和速度 。2.分组分析法:分组分析法是指根据数据和某些指标的性质和特点，把数据分成不同的部分，分析它们的内部结构和关系，从而了解事物的发展规律 。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组 。

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