用户运营看过来！漏斗分析，你真的懂了吗？

前两期的事件分析和留存分析是用户行为分析两个最基础最通用的玩法。本期咱们开始整点更复杂的：漏斗分析。

我们将展示如何通过热力引擎轻松高效地运用漏斗分析模型，让您以最少的时间和成本投入，获取最直观、最有价值的用户转化数据，指导用户路径和营销策略优化。

漏斗分析是一种重要的数据分析工具，它通过模拟用户在特定路径上的行为转化过程，帮助我们了解用户在各个关键步骤的转化率和流失率。漏斗分析可以应用于多种场景，来优化用户旅程和提高转化率。

想象一下，你开发了一款可以帮助用户提高工作效率的AIGC工具应用。用户通常从下载、注册，到使用核心功能，最后成为付费用户。漏斗分析就像是一个全程陪伴每个用户的导游，它能够告诉你：

通过漏斗分析，你可以发现用户在哪个阶段最可能流失，从而优化整体流程。比如在注册阶段用户数量大幅下降，可能是因为注册流程复杂。或者在从免费用户到付费用户的转换过程中，用户数量减少，则可能意味着用户没有看到足够的价值来促使他们付费。

在团队中，产品经理和用户运营是两个最主要需要使用和关注漏斗分析的角色。

为了更直观地说明，我们用一个游戏内购转化提升的例子来走一遍全流程：

接下来我们就用这个游戏举例，看看咱们应该如何使用热力引擎进行漏斗分析，定位问题，分析问题，并最终解决问题。

登录热力引擎，进入漏斗分析模块。

添加需要分析的步骤：漏斗分析的步骤，指的是每一步的行为事件。可以在漏斗分析中添加多个事件来进行分析，最少需要添加 2 个事件来进行分析。

添加关联属性：关联属性确保我们跟踪的是同一个用户的行为。这就像是给每个用户一个唯一的标识牌，无论他们在游戏中进行到哪一步，我们都能知道这是同一个用户在继续操作。一般我们可以选择设备ID或者访客ID来作为关联属性。

设置筛选项，可以筛选特定时间段、特定用户群体、特定区域或者特定渠道，比如：

使用分组项，将数据“分类摆放”。比如我们想知道不同年龄段的玩家在游戏中的表现，我们可以选择“年龄段”作为分组依据，然后数据报表就会按照年龄段展示不同的结果。这样，我们就可以一目了然地看到每个年龄段的玩家数据，而不需要手动去分类。

设定一个合理的窗口期：窗口期是指用户在设定的时间内完成整个转化流程的时间限制，用户必须在这个时间框架内完成所有预定的步骤，才能被视为转化成功。

以游戏内购为例，窗口期设定为10分钟，如果玩家在点击内购按钮之后的10分钟内，依次完成了查看商品详情、添加商品到购物车、进入结算页面以及完成支付这一系列动作，那么这位玩家就会被计入成功转化的用户。