这是什么
一个用于新用户引导和激活的漏斗计算器。粘贴每一步的人数，或包含用户、事件和时间的事件日志，即可得到严格按顺序的漏斗。
新用户引导漏斗分析
找出新用户悄悄离开的那一步。
Onboarding Drop 把各步骤人数或原始事件日志变成一目了然的漏斗。它会告诉你哪里流失的人最多、哪一步转化最差、每一步要花多久、新版本是否真的更好，以及一次改进能多带来多少激活用户。
适合谁
需要决定下一步优化哪个引导环节、并希望有可靠数据支撑的产品经理、增长和生命周期团队、创始人以及设计师。
解决什么问题
数据看板只显示总数，看不出漏斗在哪里断开，也看不出改版是否有效。这里能看到流失点、薄弱步骤、缓慢步骤，以及两个版本之间的真实差异。
绘制你的引导漏斗
选择你手上的数据类型，粘贴后点击“找出流失”。所有计算都在本页面完成。
还没有漏斗
粘贴步骤人数或事件日志，或加载示例查看完整分析。
如何解读这些数字
只用简单算术和一个标准的统计检验，不做任何猜测。
步骤转化率
某一步的用户数除以上一步的用户数。优化这个页面能直接改变的就是这个数字。
相对起点
某一步的用户数除以第一步的用户数。最后一个值就是你的激活率。
流失最多与最弱步骤
流失最多的步骤损失的人数最多，最弱步骤的通过率最低。它们常常不是同一步，两者都重要。
显著差异
对比两个版本时，每一步都用两比例 z 检验。“是”表示在 95% 置信水平下差异不太可能是偶然。
中位耗时
根据事件日志，完成一步到完成下一步之间的典型等待时间。等待过长往往说明用户离开去找东西了。
假设分析
把选定步骤提高你设定的百分点，其后各步保持原样。用简单而诚实的方式估算一次改进的价值。
使用方法
选择数据
可以是任何看板中的步骤人数，也可以是带用户 ID 的原始事件导出。
粘贴或打开文件
步骤人数可以加第二列来对比新旧流程；事件日志中的 variant 列起同样作用。
点击“找出流失”
先看四个核心数字，再看漏斗和表格。
试一下改进
在动手开发之前，用假设分析看看更好的步骤能多带来多少用户。
分享摘要
把 Markdown 摘要复制到产品文档或工单中，哈希值可证明内容未被改动。
它不做什么
- 不会连接你的分析工具，需要你粘贴或打开导出的数据。
- 事件日志在浏览器中处理，超过约 20 万行的超大导出可能较慢。
- 显著性检验假设用户相互独立，并且被公平地分配到各个版本。
- 它只显示用户在哪里离开，不解释原因。请结合用户访谈或会话记录一起使用。
常见问题
我的数据会被上传吗？
不会。解析和计算都在本页面完成，不保存任何内容。
为什么事件日志里有用户在后面的步骤中消失了？
步骤按严格顺序计数。跳过某一步、或在上一步之前完成某一步的用户，会停在按顺序完成的最后一步。
如果步骤之间人数增加怎么办？
这通常说明步骤顺序有误或统计口径不同。页面会给出提示，方便你检查。
应该先优化哪一步？
通常是流失最多的一步。如果最弱步骤出现在后面、用户已经投入了精力，它可能更值得优先处理。可以用假设分析对比。