这个时候我们可以确定一条从搜索到展示的关键路径：广告投放展示 – 搜索关键词 – 点击搜索结果 – 完成下单 。
进一步进行思考，我们可以把每一步赋予业务上的涵义，即：广告投放展示（引起用户兴趣） – 搜索关键词（用户产生兴趣） – 点击搜索结果（用户主动发起动作） – 完成下单（达成预期目的） 。
第二步，确定漏斗环节与数据采集来源
能够将用户的行为进行还原后，我们便可以定下漏斗的环节，确定可以分析的数据，并标记数据的来源 。
以上述例子为模型，我们可以作如下的区分：
广告投放展示（引起用户兴趣）： 在不同渠道广告展示的曝光量、点击量、点击用户数；
搜索关键词（用户产生兴趣）：在电商平台中，不同关键词所产生的搜索量、搜索用户数；
点击搜索结果（用户主动发起动作）：在电商平台中，相应关键词所产生的点击量、点击用户数；
完成下单（达成预期目的）：产生下单行为的用户数 。
第三步，制作漏斗分析模型
从上一步的结果中，我们评估进行可以进行分析的数据维度，并通过报表平台搭建对应的漏斗图，展示可以分析的数据 。
例如我们可以将渠道作为分析维度，将展示、搜索、点击过程中产生的曝光量、点击量作为分析的一个过程，也可以通过点击/搜索/下单产生的用户数，作为分析的一个过程，也可以将用户进行分组，查看分组的结果 。
第四步，进行漏斗分析
虽然现在可以进行数据分析了，但在实际的业务场景中，一种现象并不是单一的数据结果所能够解释的，往往需要通过多个角度的分析，来还原一个更准确和全面的答案 。
常见的分析过程如下：
其一，查看漏斗转化率，将结果按照渠道、用户分组进行查看，找出转化率明显偏低的环节；
其二，分析数据变化的趋势，按照时间，分析当前阶段，在不同日、周、月、季、年下的变化趋势，找出转化波动率最大/最小的时间点；
其三，不同维度对比，筛选不同的渠道、用户分组，将转化率和变化趋势进行对比 。如果不同渠道数据相差较大，那么原因可能是某些渠道存在作弊情况；如果是不同手机型号存在差异，那么可能是手机的适配性、网速等存在差异；如果是不同的用户组存在差异，那么根据用户分组方法的不同，如购买能力、新老用户，也可以分析出一部分原因 。
其次，如果不能够得出明确的结论，需要再返回之前的步骤，思考是按照关键词进行分类，或者是新增某个环节的分析，或者是向其他部门寻求类似场景的分析思路，然后再对刚才的过程进行复盘和优化，直到找到最可靠的原因 。
根据前文的阐述，我们可以看出，从分析人员的角度出发，当然是工具越自动化越好，能够更快的重复步骤，找到原因 。但是从数仓或者工程人员的角度出发，其实这些分析诉求具有高度的不确定性，因此这种高度自动化的平台很难实现，更倾向于通过“提需求”的方式来人肉完成部分的工作 。
【什么是漏斗分析，销售和招聘漏斗分析操作分享？】从业务发展的角度上看，在公司快速发展的时候，分析师与数仓一体化的配合，走部分人肉的方式是无可厚非的，但当规模增加到一定程度时，对于成熟稳定业务的支持，就需要有工具做配合了，因为很多深入的分析细节，人肉的“效费比”太低，人力成本上无法负担 。
|0xFF 漏斗分析的进阶学习在学习了一些基本的知识之后，我们还需要将问题进行思考，探讨那些更加“自动化”和“科学化”的做事方法 。
自动化，是提升做事情的效率、降低人力成本的最有效途径，在业务发展平缓的公司中，涨薪的根源，便是节约“技术支持”所省下来的成本 。
因此，在漏斗分析这件事情上，我们可以把关键要素抽象出来，从而为设计自动化的平台作参考 。漏斗分析，可以抽象出三要素：
第一，是时间，指漏斗的转化周期，是从某一环节到其他环节所消耗的时长 。在实际的业务过程中，一般需要根据业务的特定，设定一个合理的转化周期，如最近30天，超过该周期的就不再认为是一个合理的转化 。这是设计自动化产品首要考虑的因素 。
第二，是节点，指漏斗的每一环节的配置方法，在业务上具备可操作性，同时也是产品的关键路径，方便分析人员自由的搭配查看 。
第三，是流量，指人群/用户的点击、搜索或某个具体的业务动作，由于不同人群/用户在相同漏斗下的转化是不一样的，因此需要对人群/用户进行合理的分组，更清晰定位产品特点，得出合理的解释 。
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