漏斗突然下滑，先把变化拆成四类

示例：同一条漏斗里的三次掉点

下面是一则工作札记中的假设情境，不对应真实产品或客户。某周有 100,000 次入口访问，68,000 次商品页浏览，18,000 次开始结算，9,000 次完成支付。对应的步骤转化率是 68%、26.5% 和 50%。

若只盯着总转化率，很容易把问题归到结算页。实际上，入口到商品页、商品页到结算、结算到支付分别受不同因素影响，应该各自建立对照。

第一类：流量结构变了

先按来源、新老用户、设备和地区拆分入口人群。如果某个低意图来源占比上升，总体转化率会下降，但各来源内部可能没有恶化。这是结构变化，不应直接归因于页面。

拆分时要同时保留各组规模。只看组内转化率而忽略占比，会错过流量结构对总体结果的影响。

第二类：产品路径变了

检查发布记录、入口位置、跳转规则和异常率。用户可能绕过原有步骤，也可能被新弹窗或登录要求截断。此时要把版本发布时间与漏斗变化放在同一时间轴上。

• 核对变化是否只出现在新版本。
• 查看用户是否进入了新的支路。
• 确认错误、超时和空状态有没有同步变化。

第三类：埋点口径变了

事件名称相同，不代表触发条件没有变化。前端重构、去重规则、跨端登录和字段默认值都可能改变计数。抽样查看原始事件，并把事件时间、用户标识和页面状态与埋点字典逐项比对。

第四类：用户行为真的变了

排除结构、路径和记录问题后，才适合讨论价格、内容、需求或竞争环境。此时可继续看搜索词、商品结构、回访间隔等行为证据，再决定是否需要访谈或实验。