漏斗分析
規則
- 將漏斗定義為有序步驟陣列：
[{ name, event, optional? }]— 每個步驟過濾上一步驟的使用者 - 在伺服器端追蹤事件：從 API 路由發送事件，而非客戶端 — 廣告攔截器會跳過 20-40% 的客戶端事件
- 事件結構：
{ event, userId, timestamp, properties: {} }— 務必包含sessionId以便重建漏斗 - 每步驟流失率：
(進入 - 離開) / 進入 * 100— 標記流失率 > 20% 的步驟為關鍵 - 步驟間時間：測量從步驟 N 到步驟 N+1 的中位數時間 — 長時間間隔表示摩擦
- 同類群分析：按註冊週或獲取管道分組使用者 — 比較不同同類群的漏斗表現
- 轉換時間窗口：設定漏斗完成的最大時間（例如 7 天）— 忽略超出此時間的會話
- 視覺化：水平漏斗圖，每個步驟帶百分比標籤 — 使用與剩餘使用者數成比例的條形寬度
- 按以下條件細分漏斗：裝置類型、獲取來源、使用者方案、地理位置 — 尋找異常流失的細分群體
- 儲存原始事件，讀取時計算漏斗 — 不要預先聚合，否則後續需要重新切片
避免
- 超過 7 個步驟的漏斗 — 簡化或合併中間步驟
- 將頁面瀏覽計入漏斗步驟 — 使用有意的動作（點擊、提交、購買）
- 忽略行動裝置與桌面的差異 — 轉換率通常相差 2-3 倍
- 硬編碼漏斗定義 — 儲存在設定中，以便產品可以在不重新部署的情況下迭代