电商运营该怎样进行更有深度的数据分析而不是仅仅有漏斗模型，感觉一个模型不够用
题主所说的漏斗分析是网站分析的特定方法，除此以外，还有路径分析、归因分析和热力图分析等。漏斗分析
漏斗分析是网站分析的基本方法，很多强大的工具支持全站页面、事件、目标之间的混合漏斗分析，通过漏斗查看特定目标的完成和流失情况。根据漏斗的封闭性可分为封闭型漏斗和开放型漏斗。
封闭型漏斗指漏斗从第一环节开始后最后的环节，数据从上一环节开始依次“漏”下来，不存在其他进入途径。典型的封闭型漏斗是购物车流程，通常情况下从加入购物车开始，用户依次进入结算和提交订单，由此形成加入购物车→结算→提交订单完整闭环，该过程中不可能从其他环节直接进入。
开放型漏斗指漏斗的各个环节都有可能存在其他入口，整个漏斗不封闭。典型的开放型漏斗是全站购物流程漏斗，通常该漏斗是到达着陆页→查看产品页→加入购物车。在整个过程中，用户查看产品页和加入购物车可能从任何一个具备该功能的入口进入，而不一定是从着陆页开始。
漏斗分析的典型应用场景是分析站内流程，如注册流程、购物车流程等；除了可以做针对多页面的流程分析外，还可以做单页面的多个步骤分析，如表单分析、注册分析等。
路径分析
路径分析也是网站分析的基本方法，借助于网站数据的可跟踪和可监测特征，所有用户行为都处于可分析的状态。路径分析不仅可以基于页面产生，还可以基于目标路径、事件路径等数据主体产生。
页面路径常用于分析不同页面引流和前后路径关系，如用户从活动页落地后如何分流、典型客户的路径特征、客户网站访问动线、页面广告资源挖掘、站内多页面流程设计优化等。大多数网站分析系统只能提供基于流量（通常是PV）的单维度路径，有些强大的分析系统或插件能实现三维路径分析。这些分析可以为站内流程优化、流量引导和分配等提供决策建议。典型应用包括：
活动主会场/网站主页面如何导流？用户是否按照“预期”流程行动？购买“手机的用户”的浏览习惯是怎样的？渠道A集中访问了某条路径，是否是“恶意流量” ？归因分析
归因分析很多时候也叫订单转化归因或归因模型，主要用于评估多个参与转化的主体如何分配贡献大小。出现归因的基本条件是某些转化没有特定的归属，因此无法直接判断到底是由哪些因素产生。
以订单转化为例，归因分析用来衡量在用户从第一次进入网站到最后一次进入网站成单时，所有来源渠道对订单的贡献作用。传统的网站分析工具把订单归因为最后一次来源渠道（在此不考虑渠道覆盖规则），但这种订单归因的分配模式忽视了其他渠道对于该订单的“转化支持”作用。在实际运营业务中，SEM品牌词流量、直接输入流量、网址导航直接进入网站的流量质量都非常高，原因是用户认知度、认可度和忠诚度比较高。但如果因此只投放这些“收口”渠道而忽视其他渠道，这些“收口”渠道效果是否还能持续？
除了传统的归因于最后进入的渠道的方法外，还有其他的归因方法：归因于最初进入的渠道、线性平均归因、随时间衰减归因、根据位置的综合归因等。
好了除了上述方法外，就没有其他方法了吗？当然不是，你还有这些方法：1. 协同过滤
协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
协同过滤主要解决的问题是当客户进入某个领域后，什么内容或项目是他/她可能感兴趣的东西，然后以用户的兴趣为出发点推荐他/她可能感兴趣的内容，以此来提高用户体验、用户交互频率提升、订单转化效果、销售利润提升等。
协同过滤目前主要用于电子商务网站、兴趣部落网站、知识性网站、话题型网站、社交性网站的个性化项目推荐。协同过滤推荐的场景通常发生在，当客户对内容进行打分的前提下，例如内容评分、综合评价等。
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