漏斗法则是一种形象化的分析方式，宛如倒置的金字塔，体现了流程化的逻辑思维。通过漏斗分析，能科学地展现用户行为状态和用户从初始到终端的转化效率，这一模型是分析领域的重要工具。目前，漏斗分析已被广泛应用于网站和移动应用的用户行为分析，如流量监控、客户关系管理、搜索引擎优化、产品营销、销售转化率等日常运营和数据分析环节。

在电商以外的领域，如落地页和H5页面，漏斗模型同样大显身手。我们可以不断优化落地页的图像、文案和布局，从而提升整体的转化效率。

这一传统的营销漏斗直观展示了用户从接触产品到最终购买的全过程，各个环节的转化率则通过数据量化各步骤的表现。漏斗模型将购买流程细分为多个步骤，用转化率衡量每一步的效果，通过异常数据找出问题环节并进行优化，以提高整体购买转化率。

探索数据分析：9种常用方法详解

漏斗分析的核心在于分解和量化，例如在电商转化分析中，需监控各层级的用户转化，寻找优化点。对于未按流程操作的用户，绘制其转化模型，缩短路径以提升用户体验。

AARRR模型，即获取、激活、留存、收益、推荐，是产品运营中常用的模型，结合产品特性和生命周期，关注不同数据指标，制定运营策略。

对比分析法通过比较两个或多个数据集，揭示事物发展变化的规律性。它可以直观展示事物变化或差距，并量化这种变化。对比分析分为静态和动态比较，可单独或结合使用，以发现数据变化规律。

聚类分析是一种探索性数据分析方法，将无序对象分组归类，以深入理解研究对象。在用户研究中，聚类分析能解决如信息分类、网页点击行为关联性、用户分类等问题。

用户路径分析追踪用户行为路径，衡量网站优化或营销推广效果，了解用户行为偏好，以实现业务目标。

帕累托法则，即二八法则，在数据分析中指20%的数据产生80%的效果。这一法则适用于任何行业，用于识别重点并提高效果。

公式拆解法是对指标进行层层分解，以识别影响因素。

A/B测试通过让类似用户群组访问不同版本，收集数据以评估最优版本。

象限法通过划分维度，运用坐标表达价值，转化为策略，适用于产品、市场、客户管理等。

用户留存率衡量新用户在一段时间后仍保持特定行为比例，分为日、周、月留存率，是评估产品吸引力和用户粘性的重要指标。