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精益数据分析（22/126）：解锁创业增长密码与长漏斗分析

news 来源：原创 2025/6/25 8:14:56

精益数据分析（22/126）：解锁创业增长密码与长漏斗分析

在创业与数据分析的探索旅程中，我们都在不断寻求新的知识和方法，以提升创业的成功率。我一直期望能和大家共同学习、共同进步，今天就让我们继续深入研读《精益数据分析》，来剖析创业增长金字塔、长漏斗分析等重要内容，看看如何运用这些知识助力创业发展。

一、肖恩·埃利斯的创业增长金字塔：创业增长的路线图

肖恩·埃利斯提出的创业增长金字塔，为创业公司在找到产品与市场契合点后的发展提供了清晰的指引。然而，确定是否达到产品与市场的契合点是运用这一框架的关键所在。肖恩设计了一份问卷来帮助创业者判断，其中“如果不能再使用这个产品或服务，你的感受是什么？”这个问题至关重要。若40%（或以上）的人回答会“非常失望”，则表明找到了契合点，此时创业公司就可以进入加速增长阶段。

当确定了产品与市场契合后，创业公司可以沿着增长金字塔的路径前行。在规模增长阶段，需要踩住油门，加速占领新的市场、产品及渠道；在厘清思路阶段，要找到具有高壁垒的竞争优势，并进一步巩固。这一框架让创业者明白，不同阶段有着不同的重点任务，合理规划才能实现持续增长。

二、长漏斗分析：理解客户行为的有力工具

随着互联网的发展，电商网站等平台的转化漏斗变得越来越复杂，已经从简单的站内流程延伸到社交网络、分享平台等多个领域，形成了“长漏斗” 。长漏斗是一种分析方法，它能帮助我们理解客户从最初注意到产品或服务，到完成期望行为（如购物、生产内容、分享信息）的全过程。

为了实现对长漏斗全阶段的监控，通常需要在起始阶段向数据中注入用于跟踪的特征。借助像Google Analytics这样的数据分析工具，我们可以清晰地看到客户在各个环节的行为数据，比如不同页面的访问量、访客来源、各阶段的流失情况等。通过分析这些数据，我们能了解客户在购买流程中耗时最久的地方，以及不同流量源对转化率的影响。例如，通过数据发现直接流量、社交网络、推荐和电子邮件等不同渠道在总转化率中所占的比例，这有助于我们优化推广策略，提高营销效果。

在实际应用中，“精益数据分析”网站运用长漏斗理论，虽然没有购买率这类“硬指标”，但通过跟踪访客完成注册获取通知邮件、点击图书封面、回答问卷等行为，发现了不同作家粉丝的行为差异。如作家朱利恩·史密斯的粉丝在首次访问时填写问卷的概率较低，但回头访问时则更愿意填写，这一发现为确定推广活动对象提供了依据。

三、代码实例：用Python模拟长漏斗数据分析

为了更直观地理解长漏斗分析，我们通过Python代码模拟一个简单的电商场景，分析用户从进入网站到完成购买的过程数据。假设我们有用户访问网站的数据，包括用户ID、访问时间、访问页面、是否购买等信息，通过这些数据来计算一些关键指标。

import pandas as pd# 模拟用户访问数据
data = {'user_id': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5],'visit_time': ['2024-01-01 10:00:00', '2024-01-01 10:10:00', '2024-01-02 11:00:00', '2024-01-02 11:15:00', '2024-01-02 11:30:00', '2024-01-03 12:00:00', '2024-01-03 12:10:00', '2024-01-04 13:00:00', '2024-01-04 13:10:00', '2024-01-05 14:00:00'],'visit_page': ['首页', '商品详情页', '首页', '商品详情页', '购买页面', '首页', '商品详情页', '首页', '商品详情页', '首页'],'is_purchase': [False, False, False, False, True, False, False, False, False, False]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['visit_time'] = pd.to_datetime(df['visit_time'])# 计算每个用户的访问次数
user_visit_count = df.groupby('user_id').size().reset_index(name='visit_count')
print("每个用户的访问次数：")
print(user_visit_count)# 计算购买转化率
total_users = len(df['user_id'].unique())
purchase_users = len(df[df['is_purchase'] == True]['user_id'].unique())
conversion_rate = purchase_users / total_users if total_users > 0 else 0
print(f"购买转化率: {conversion_rate * 100:.2f}%")# 分析购买用户的访问路径
purchase_user_paths = df[df['is_purchase'] == True].groupby('user_id')['visit_page'].agg(lambda x: '->'.join(x)).reset_index()
print("购买用户的访问路径：")
print(purchase_user_paths)

在这段代码中，我们使用pandas库处理模拟的用户访问数据。首先计算每个用户的访问次数，了解用户的参与度；接着计算购买转化率，评估网站引导用户完成购买的能力；最后分析购买用户的访问路径，查看他们从进入网站到完成购买所经过的页面顺序，从而找出可能影响购买决策的关键页面。通过这些计算和分析，我们可以初步模拟长漏斗分析的过程，为优化网站运营提供数据支持。

四、总结

通过对肖恩·埃利斯的创业增长金字塔和长漏斗分析的学习，我们掌握了创业增长的关键节点判断方法以及深入理解客户行为的有效途径。在实际创业过程中，合理运用这些知识，结合数据分析，能够帮助我们更好地制定营销策略、优化产品和服务，实现创业公司的持续发展。

写作这篇博客花费了我不少精力，从知识点的梳理、案例分析到代码的编写，每一步都希望能清晰地呈现给大家。如果这篇博客对您有所帮助，恳请您关注我的博客，点赞并留下您的评论。您的支持是我持续创作的动力，让我们在创业和数据分析的道路上携手共进，探索更多的可能性！