100种分析思维模型（006号）

今天介绍第 006
号分析思维模型： 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 A
ttention

（2）兴趣 I
nterest

（3）欲望 D
esire

（4）行动 A
ction
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
以常见的销售过程为例，我们可以把客户细分为目标客户、意向客户和订购客户：

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
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Funnel

# 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]] for i in range(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。
比如说，如果把销售的每个阶段都做好了，目标客户定位精准，营销的转化率高，那么订购客户通常不会少。

（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。

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