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一、转化漏斗分析的三个要点是
转化漏斗分析的3个要点是时间，事件，用户，详细介绍如下：
一、时间：
时间特指漏斗分析的转化窗口期，窗口期是指用户完成转化的时间，用户在设定的窗口期内完成完整的转化流程才算做转化成功。
举个例子窗口期设为10分钟的话，点击视频为起始事件，选择视频加载，视频播放，视频播放完成为漏斗事件。用户点击视频后10分钟内，用户按顺序完成所有的所选事件，才会被算作完成转化的用户。如果在10分钟内，用户仅完成了视频加载事件，那么该用户被算作是在过程中流失的用户。
二、事件：
每一层漏斗，就是一个漏斗事件，最核心的指标就是转化率。漏斗分析模型已经广泛应用于用户行为分析类产品，且功能十分强大，它可以评估总体或各个环节的转化情况、促销活动效果。
其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析，如多维下钻分析，用户分群，对比分析等，从而找到用户流失的原因，以提升用户量，活跃度，留存率。
三、用户：
我们可以在相同的转化漏斗下，通过属性对用户进行划分，快速查看不同类型用户的转化情况。运营过程中，如果我们发现某一天的注册用户数出现波动，除了去查一下市场渠道及广告投放，产品本身的注册功能也可能是出现这个问题的重要因素。
现实的世界，并非是简单的数据逻辑结构，很多结果都是多种原因综合导致的，站在多种角度去分析同一个问题，往往可以得到一个更全面准确的答案。对于产品的非功能界面，比如某个活动页，公司简介页等，用户可能不会按照我们既定的流程到达，那么就要根据自身目标来确认这类非功能界面的转化流程。
二、哪些分析模型可以帮助我了解客户行为?
【导读】在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。那么，常见的数据分析模型有哪些呢?
1.行为事件分析
行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例如用户注册，浏览产品详细信息页面，成功的投资，现金提取等交互影响。
2.漏斗分析模型
漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。
漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。例如，在产品服务平台中，实时用户从激活APP到支出开始，一般用户的购物路径是激活APP，注册帐户，进入实时空间，交互行为和礼物支出。
3.留存分析模型
留存分析是一种分析模型，用于分析用户的参与/活动级别，调查执行初始行为的用户执行后续行为的数量。这是衡量产品对用户价值的重要方法。保留率分析可以帮助回答以下问题：
新客户是否完成了您对用户将来要做行为的期望?如付款单等;社交产品可以改善对新注册用户的指导流程，并希望提高注册后用户的参与度，如何进行验证?我想确定产品变更是否有效。
4.分布分析模型
分布分析是在特定指标下对用户的频率和总量进行分类显示。它可以显示单个用户对产品的依赖程度，分析不同地区和不同时间段内客户购买的不同类型产品的数量，购买频率等，以帮助运营商了解当前客户状态和客户运营情况。
5.点击分析模型
用一种特殊的突出显示颜色形式用于显示页面或页面组区域(具有相同结构的页面，例如产品详细信息页面，官方网站博客等)中不同元素的点击密度的图表。包括元素被单击的次数，比例，被单击的用户列表以及按钮的当前和历史内容等因素。
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