首先大脑先得有一个漏斗模型，分为页面漏斗、事件漏斗。
那么整个漏斗模型就是：投放/推送——落地页——中间页——结果页
无论渠道是广告投放，还是公众号/APP推送，我们都把用户来到的第一个页面称为落地页，也称着陆页。
页面漏斗以电商为例：APP推送——落地页（活动页）——商品详情页——购物车——订单结算页——收银台——支付结果页（不同平台下单流程略有不同）
事件漏斗以在线教育以老带新为例：点击推送消息——浏览落地页——分享——外部用户浏览——预约试听
我们就以在线教育这个案例的漏斗往下讲，此时如果要分析此次活动的效果，有2种方式。
一、将用户数据归为某次推送。适用于短暂的活动，注重整个活动的整体反馈，而不是每一天的数据变化。比如活动是10月1号推送，那么不论用户在什么时间浏览、分享，以及外部用户在什么时间浏览、预约试听，所有数据都追溯到10月1号的那一次推送。
这样的好处是：1、假如你在不同时间推送2次，每一次的效果都能分开看清。可以找到目标人群的最佳触达时间。 2、如果活动除了推送，还有常规入口，这样便能将活动效果与常规入口的访问区分开。因为常规入口的后续访问数据追溯不到推送ID。
缺点则是：这样的效果追踪是有期限的，比如根据活动的生命周期，这个期限可以定为半个月或一个月，超出这个时间就可能统计不到。因为程序找回推送源头的过程是有计算量的，越久计算量越大。
二、将用户数据归于事件产生的时间。适用于分析活动的生命周期，即活动推出后每一天的数据变化。比如活动是10月1号推送，当天有10000人浏览、2000人分享，10月2号有5000人浏览、1000人分享……
这样的好处是：1、能看清楚每一天的数据走向。 2、技术上实现更为简单，只需记录事件发生的时间，且数据永远不会漏。
缺点则是：不宜计算转化率，原因是转化率的分子分母不为同一批人，彼此间没有关系。如果计算转化率可能出现大于100%的情况。
总的来说，这两种报表各有各的用途，可以按照实际场景自己挑选，也可以两种报表都做。
备注：本文列举的报表简单化，没有PV、UV，也没有将各种转化率放进去。第一次分享，多有不足，后续会继续优化。
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