数据分析模型：销售漏斗模型

1. 模型介绍

1898 年，美国有一个叫 Elmo Lewis 的人，提出了 漏斗模型的概念，后来被总结为 AIDA模型，也称为「 爱达」公式，首字母分别代表：

（1）注意 Attention

（2）兴趣 Interest

（3）欲望 Desire

（4）行动 Action

从吸引客户的注意，到引起客户的兴趣，再到产生拥有的欲望，最后形成购买的行动，每个环节都会有客户流失，越靠后的环节，客户数量往往就越少，画出来的图形，就像一个漏斗。

2. 应用举例

从销售漏斗图的形状，我们就能比较直观地看到每个环节的转化情况。通过横向或纵向的对比，发现业务中可能存在的问题，然后进一步分析原因，从而有针对性地提出解决问题的建议。

一个好的模型，可以促进沟通和行动，从而产生良性循环的好结果。

你可以根据自身业务的实际情况，细分为更多的环节。

下面是用 Python 绘制销售漏斗图的代码：

# 导入库

importpyecharts.options asopts

frompyecharts.charts importFunnel

# 定义数据

x_data = [ ‘目标客户’, ‘意向客户’, ‘订购客户’]

y_data = [ 100, 80, 20]

data = [[x_data[i], y_data[i]] fori inrange(len(x_data))]

# 画漏斗图

c = (

Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width= “1000px”, height= “600px”))

.add(

# 系列名称

series_name= “”,

# 系列数据项

data_pair=data,

# 数据图形间距

gap= 2,

# 标签配置项

label_opts=opts.LabelOpts(is_show= True, position= “inside”, font_size= 18),

# 图元样式配置项

itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color= ‘#00589F’, border_width= 1),

)

.set_global_opts(

# 设置标题

title_opts=opts.TitleOpts(title= “销售漏斗模型”, pos_left= ‘center’,

title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size= 26)),

# 隐藏图例

legend_opts=opts.LegendOpts(is_show= False)

)

.render( “销售漏斗模型.html”)

)

3. 分析思考

在应用分析思维模型的时候，我们不要停留在问题的表面，而要透过现象看本质，思考模型背后的逻辑。

（1）过程重于结果

结果是由过程产生的，如果每个过程都做好了，那么结果通常不会太差。

（2）预防重于纠错

在问题发生之前，提前预测到可能出现的问题，并采取相应的预防措施，这比问题发生之后再进行纠错更加重要。

有一个「扁鹊三兄弟」的故事，据说扁鹊的大哥医术最高明，因为他能预防疾病的发生。

（3）该说的要说到

让过程变得制度化、规范化、程序化。

如果不能实行法治，那么过程就会变得随意。

（4）说到的要做到

凡是制度化的内容，都必须严格执行。

如果有制度却不执行，那么还不如没有制度。

（5）做到的要见到

凡是已经发生的过程，都要留下记录。

如果没有记录，那么就不利于管理决策。

（6）让流程标准化

在深入细致研究的基础上，借鉴优秀的经验，制定标准化的流程。

如果没有标准化的流程，那么就难以沉淀成功的经验。

小结

销售漏斗模型，是科学反映销售效率的一个模型，本质上是对销售过程的细化管理，可以帮助我们把流程标准化并沉淀下来。

最后，提醒一下： 任何一个分析思维模型，都不可能解决所有的问题。我们应该根据实际情况，把更多的时间和精力，用来灵活地选择和应用多种分析思维模型，从而做出更加科学的决策。