长漏斗

在互联网诞生之初，电商网站的转化漏斗都相对简单。访客来到网站首页，通过导航找到他们想要的商品，填写支付信息，最后确认订单。

只可惜这样的好日子一去不复返了。现如今，各种网站的漏斗已经远远超出了网站自身的范畴，延伸到了无数的社交网络、分享平台、网站联盟和比价网站中。每一次购买都受到线上、线下多重因素的影响。客户可能会在试探性地访问几次后才决定购买。

我们称之为“长漏斗”。它是一种分析方法，能够帮你理解你最初是如何获得客户的注意力的，以及客户从最初得知该网站到发生你所期望的行为（例如完成一次购物、生产一些内容、分享一段信息）的全过程。通常，对整个漏斗全阶段的监控要求，在起始阶段向数据中注入一些用于跟踪的特征，这样，用户在你的网站中走到哪儿，你就能跟踪到哪儿：当下的许多数据分析方案包都可以做到这点。例如，图5-3显示了由Google Analytics提供的社交访客流程分析。

图5-3：购买流程中顾客耗时最久之处

此外，相重叠的流量源可以体现特定平台对转化率的影响，如图5-4所示。

图5-4：有时需要很强的同侪压力才能获取一位客户

我们在推出“精益数据分析”网站3 的过程中也应用了长漏斗理论。我们并没有购买率等“硬指标”，但仍希望访客能完成一系列动作，如注册以获取我们的通知邮件，点击图书封面，回答问卷。通过提供便于用户分享的链接，我们在长漏斗一开始就注入了跟踪的信号，观察信息是如何传播的。

3 http://leananalyticsbook.com/behind-the-scenes-of-a-book-launch/

比如，我们发现：作家朱利恩·史密斯的粉丝填写问卷的概率要比埃里克·莱斯和阿维纳什·考希克的粉丝低；但如果他们是回头访客，则会比后两位作家的粉丝更乐于填写问卷。此发现有助于我们确定推广活动的对象。