Adapty 漏斗旨在帮助您解答以下问题：

1. 安装用户中有多少比例转化为付费用户？
2. 试用产品的用户中有多少成为忠实用户？
3. 哪些步骤流失率较高，需要重点关注？
4. 为什么用户停止付费？

通过漏斗数据图表，您还可以设置筛选条件和分组，深入挖掘用户行为数据。

漏斗基于我们通过 SDK 和商店通知收集的数据，无需您进行任何额外配置。

逐步解析漏斗数据图表

让我们逐一了解漏斗的各个元素，以便理解如何读取数据图表中的用户旅程。

安装量

第 1 列（1）为安装量。它以绝对值（2）显示总安装次数（而非唯一用户数），同时显示为 100%——作为后续转化率相对计算的最大基准值。如果用户删除应用后再次安装，则计为两次独立安装。
旁边的灰色区域表示步骤之间的过渡参数。旗标（3）显示到下一步（付费墙展示）的转化百分比。下方显示流失百分比和流失绝对值（4）。

付费墙展示

第 2 列（5）显示至少看过一次付费墙的应用用户数量（6）。仅统计在所选时间段内完成安装的用户。如果某用户在所选时间段内看到了付费墙，但其安装日期不在范围内，则该浏览不计入统计。
同时还显示该浏览量占第 1 步的百分比（7）。您会注意到，该百分比与第 1 步的灰色旗标（3）相等。这种相等关系仅存在于这前两步之间。

我们从所有使用 logShowPaywall() 方法的付费墙中收集此步骤的数据。因此，请务必按照文档说明，使用此方法将每次付费墙浏览事件发送至 Adapty。

第 2 列旁边的灰色区域表示过渡。旗标（8）显示到下一步（试用）的转化百分比。付费墙后的流失百分比和流失客户绝对值显示在下方（9）。

试用

第 3 列（10）显示在所选时间段内安装应用的客户在付费墙上激活的试用次数（11）。如果筛选条件设置为无试用期的产品，则此值为零，列为空。

同时显示试用量占第 1 步的百分比，即从安装到试用的转化率（12）。
您会注意到，该百分比与上一步灰色旗标（8）所示的步骤转化率不相等。这是因为我们将当前值与图表顶部的第 1 步进行比较，而灰色旗标则与上一步进行比较。
因此，第 3 列旁边的灰色区域显示到下一步（付费）的转化百分比，显示在旗标（13）上。试用期间的流失百分比和流失客户绝对值显示在下方（14）。

订阅与续订

第 4 列显示已激活的订阅数量（15）。对于无试用期的产品，此数字包含从付费墙直接购买的订阅。对于有试用期的产品，此数字包含试用转化为付费订阅的数量。如果您同时拥有两种类型的产品（有试用期和无试用期），则显示两者之和。

顶部百分比显示从安装的转化率（16）。
灰色旗标上的百分比显示到下一步（续订至第 2 个周期）的转化率（17）。
续订至第 2 个周期前的流失百分比和绝对值显示在转化率下方（18）。

此步骤是一系列结构相似步骤的起点。第 2 次续订之后是第 3 次，然后是第 4 次，以此类推。如果您的应用历史数据足够充足，您可以通过水平滚动查看数十个周期。这些步骤的逻辑保持不变：

• 顶部显示从安装的转化百分比，
• 底部显示从上一步的转化百分比，
• 顶部显示续订的绝对数量，
• 底部显示流失的绝对数量，
• 悬停显示流失原因弹窗。

流失原因

Adapty 详细统计了试用阶段及后续阶段的流失情况。每个进入某一阶段但未进入下一阶段的用户，都被计为一次流失实例。

• 如果某个具体事件（例如试用到期或账单问题）导致未能转化，Adapty 会显示具体原因。

• unknown（未知）状态是一种临时状态，表示该用户尚未遇到能够推进至下一阶段的事件。

  在试用阶段，这通常意味着试用尚未结束。这种情况在查看短时间范围或单日漏斗时较为常见，因为试用需要时间才能确定结果。

  一旦用户完成转化或取消试用，Adapty 将更新相关信息。

表格视图、筛选与 CSV 导出

漏斗数据图表配有数据表格，为您处理数字提供便捷的参考材料。

该表格沿用了漏斗的处理方式，并做了一些调整。
表格中的列展示了除第 1 次付费订阅步骤之外的所有步骤数据。
取而代之的是两个独立列：安装 -> 付费 和 试用 -> 付费。它们展示了免费用户转变为付费用户这一核心转化节点。

您可能会认为这是按产品类型划分的：安装 -> 付费列仅显示无试用期的产品，而试用 -> 付费列仅包含有试用期的产品。但实际并非完全如此。因为我们还会将试用已到期、后来像购买无试用期产品一样购买有试用期产品的用户也纳入统计。

深入分析数据，您将发现强大的筛选工具可用于提出新假设。
请随意在不同维度上设置条件，基于数据收集真实洞察。
可变量：

1. 产品类型——价格档位、时长等
2. 时间范围。
3. 国家细分。
4. 流量归因。
5. 商店。

选择绝对值 #、相对值 % 或两者兼选，以查看所需数据。

最后，在控制面板右侧有一个按钮，可将漏斗数据导出为 CSV 格式。您随后可以在 Excel 或 Google Sheets 中打开，或将其导入您自己的分析系统。