提起漏斗，讓我首先想到的是它的 形狀：圓錐形的、頂部寬底部窄；其次是它的 功能：過濾雜質，如生了蟲的白面、炸過豆腐的油等。
形狀如下圖形狀才能夠有效的行使它的功能職責 — 過濾。
功能過濾雜質
生了蟲的白面
小時候的農村，夏天雨水較多，家裡比較潮濕，缸裡的面經常會有蟲子光顧。
那個時候物質匱乏，不捨的扔掉，會把蟲子以及結塊的麵粉經過篩子（篩子及漏斗）給過濾掉，然後繼續吃過篩的麵粉。
炸過豆腐的油
過年的時候，會炸幾片豆腐，俗稱過油豆腐。然後炸過豆腐的油，裡邊會有一些豆腐渣子殘留，為了重複利用油，會拿油漏把豆腐渣子給過濾掉，然後漏下的油在下次炒菜的時候繼續用。
漏斗我們知道了，那什麼是模型呢？
模型一般是指對事物、規律等進行抽象後的一種形式化表達方式。
大部分的模型都是由三部分組成的，即目標、變數和關係。
漏斗模型就是對漏斗的形狀和功能進行抽象後的一種形式化表達方式，通過目標、變數和關係對資料進行分析。
目標在使用漏斗模型進行分析之前，首先需要明確目標，知道需要做什麼。比如傳統漏斗模型，最早起源於傳統行業的商業營銷活動中，目標就是商業變現。
投放廣告，提高使用者對品牌的認知，占領使用者的心智；
**廣告，提高使用者對產品的興趣；
評估產品，使用者會根據對品牌認證和產品興趣來決定是否購買；
付費購買，使用者會對評估完後感興趣的產品進行購買，達成交易；
重複購買，部分使用者會持續重複購買，也可能推薦給親戚朋友。
以上是傳統的金典的漏斗模型，是一種收縮型思維，每一步之間都可能會因為各種不確定變數而被過濾掉。
變數在明確了漏斗模型的目標以後，才能進一步確定影響目標的各關鍵變數。
變數又分為自變數、因變數和中介變數。
因變數 在組織行為學中就是所要測量的行為反應，而 自變數 則是影響因變數的變數。
如上邊傳統漏斗模型，因變數是廣告**率、商品付費率、重複購買率等，那麼廣告的投放渠道（如電視、報紙雜誌、地鐵、門戶**等）、**廣告的使用者年齡層次、使用者所在的區域、使用者的興趣愛好、使用者的經濟條件等就是影響因變數的自變數。
中介變數 又稱為干擾變數，它會削弱自變數對因變數的影響。中介變數的存在會使自變數與因變數之間的關係更加複雜。
中介變數也就是我們需要介入的變數，需要我們去無限的進行解構，來影響自變數。比如從 a 到 r （獲客 - 盈利）的轉換問題，我們可以把 a 拆分為 a1、a2、a3，再看哪一步對自變數的影響比較大，假設是 a2，那麼再把 a2拆開，再看其中的主要問題。
如上邊傳統的漏斗模型，假設我們的品牌為高階奢侈品，那麼我們需要對投放渠道、使用者年齡層次、投放區域等進行拆分。然後發現我們的投放區域覆蓋面太多，成本比較高。然後我們對投放地區進行拆分，發現偏遠地區投放佔比比較高，那麼這個時候，我們是否找到了問題呢？我們可以收縮投放區域，有針對性的在北上廣深等這樣的大城市集中投放會不會效果更好一些呢？
最理想的狀態是，我們能夠解構到唯一變數的顆粒度。然後我們就能夠精準定位並且解決這個問題，從而帶來增長。
如果我們用的漏斗是乙個很粗略的漏斗，是無法解決問題的。需要一步步解構、定位問題，然後去解決，這樣才能帶來有效的增長。
關係確定了目標，確定了影響目標的各種變數之後，還需要進一步研究各變數之間的關係。在確定變數之間的關係時，對何者為因、何者為果的判斷，應持謹慎態度。不能因為兩個變數之間存在著統計上的關係，就簡單地認為他們之間存在著因果關係。對變數間因果關係的判斷不能輕率。
很多時候我們談增長，更多的是在談獲客，而沒有考慮如何提公升現有使用者的轉化率、啟用率。我們需要考慮如何才能讓使用者變成忠誠使用者，只有忠誠使用者才不會流失，才能帶來更多的收益。
通過漏斗分析可以從前到後還原使用者轉化的路徑，分析每乙個轉化節點的效率。
從開始到結尾，整體的轉化率是多少？
每一步的轉率是多少？
哪一步流失最多，原因是什麼？流失的使用者符合哪些特徵？
上圖中註冊流程分為 3 個步驟，總體轉化率為 42.6%，也就是說有 1000 個使用者來到註冊頁面，其中 426 個成功完成了註冊。
但是我們不難發現註冊第 2 步的轉化率是 54.2%，明顯低於註冊第 1 步的 89.9% 和 第三步的 87.5%，可以推測註冊第 2 步流程存在問題。
顯而易見註冊第 2 步的提公升空間是最大的，投入回報比肯定不低；如果要提高註冊轉化率，我們應該優先解決註冊第 2 步。
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