對于咱們產品和運營來說，轉化分析是經常使用的分析方法之一，而漏斗是轉化分析的重要工具。

可以說，產品內的一切優化，都是為了提高最終的轉化率。比如注冊、購買、進行內容消費、提高參與深度等，與此同時還要減少每次轉化過程中流失的用戶量，必要時對流失用戶進行召回：

那么，如果我們想要對產品內的用戶進行精細化運營，我們應該怎樣進行數據分析？需要怎樣的工具？可以做到什么程度呢？

今天 GrowingIO 進行了漏斗的大版本更新，這是一款非常強大的漏斗，可以支持上面所有的轉化分析場景。不管你是使用過其他漏斗、正在使用 GrowingIO 漏斗，還是從來沒有使用過漏斗工具，我們都推薦你使用：

1.用戶行為可以分析，用戶增長才能實現

在這樣一個產品設計都以用戶為核心的時代，企業增長其實就是用戶量的增長，因此大家都在做用戶運營，了解用戶怎么來，在哪里流失，如何召回。

用戶行為可以分析，用戶增長才能實現。

而現在傳統的數據分析工具是基于平臺流量的，關注的是頁面和流量，討論的是網頁有什么問題。沒有用戶的概念，如何知道用戶的體驗好不好？如何做用戶運營？

GrowingIO 的漏斗分析是基于用戶行為的，你可以知道到用戶從哪個落地頁進入產品，又是在哪一個轉化過程中流失掉，在此之前他經歷了哪些頁面、有哪些行為，他使用什么操作系統的手機、在哪個城市……然后提出這類用戶流失原因的假設，通過運營行為發起召回：

2.只關注整體轉化，卻忽略了重要的細節

我們都會監測和分析產品內轉化的整體情況，用戶轉化的原因大同小異，而流失的原因卻往往不同，比如不同地區的用戶轉化情況可能都不盡相同。而每一個不同，都是優化的機會，也是增長的契機。

把所有轉化的/流失的用戶都混為一談，不切分不下鉆，不符合精細化運營的原則，最后也往往收效甚微。

所以，我們要發現這其中的不同，就要根據產品的特點，按照需求進行自定義的分群和維度拆分，最終定位問題所在，找到優化空間。

GrowingIO 的漏斗分析支持特定目標用戶，維度交叉分析，最大限度地下鉆和鎖定用戶群體，更準確地定位問題，提出假設，找到可能解決問題的辦法：

3.轉化分析是一個過程，用戶增長也是

轉化分析是一個閉環。我們建立漏斗進行數據監控，發現轉化的洼地，通過運營、產品等方法進行優化，分析結果是否有提升，再監控新的數據情況。用戶就在這樣的不斷優化中，穩定地增長起來。

除此之外，我們也常常需要將轉化分析和其他分析工具組合使用。GrowingIO 的漏斗分析可以和用戶分群、事件分析、留存分析等組合使用，全面系統地了解產品的健康情況、用戶的流失情況直到最終的轉化情況：

我們每次提到產品優化，都是為了更好的轉化率，每一步轉化效果的提高都促進了最終轉化率的提升。轉化很重要，更重要的是，你應該擁有一個更好的漏斗。