销售漏斗分析衡量潜在客户如何沿着购买步骤推进。 它统计每个阶段到达人数、计算推进百分比，并检查进展耗时。销售团队用它来发现潜在客户在哪些环节停止推进，并决定需要调查或改进什么。
如果你每周都把销售系统导出文件复制到 Excel，却仍无法解释为什么更多线索没有带来更多销售，本指南给你一个起点。跟随一个 1,000 条线索的示例，从 CSV 到经过核对的漏斗报告。先从下方的匡优数言演示和可下载工作簿开始，然后如果想自己构建计算，再使用手动 Excel 方法。下载练习 CSV，以便在下一次销售会议前跟着操作。
关键要点：
- 使用匡优数言将示例 CSV 转换为漏斗图和可审阅工作簿；观看录像，并将输出与可下载结果进行对比。
- 计算各阶段之间以及整个漏斗的转化率，使用同一组潜在客户。
- 将尚未推进的潜在客户与已确认丢失的交易区分开。
- 使用阶段进入日期来衡量进展；仅凭今天的阶段计数无法重建历史转化。
- 在判断一个月优于另一个月之前，比较每组相同长度的跟进时间。
- 最终确定一项基于证据的调查、一名负责人和一个复核日期。手动 Excel 方法说明了如何复现阶段计数和转化率。
应该衡量哪些销售漏斗阶段？
你可能会看到宽泛的阶段：认知、兴趣、欲望和行动，通常称为 AIDA。这些有助于描述购买旅程，但分析需要你实际能够记录的事件。Amplitude 的销售漏斗指南 展示了这些事件在电商、订阅产品和其他业务中有何不同。
对于通过对话和提案进行销售的业务，可以从类似这样的序列开始：
| 阶段 | 明确的进入规则 |
|---|---|
| 创建线索 | 记录一个新的销售咨询 |
| 已确认资格 | 该咨询符合你书面的适配和购买需求标准 |
| 完成演示 | 潜在客户参加演示或需求探索会议 |
| 已发送提案 | 你的团队发送带报价的提案 |
| 赢单关闭 | 根据你的销售报告规则，客户接受协议 |
在在线商店中，你可能会跟踪：查看商品 → 加入购物车 → 开始结账 → 购买。对于订阅业务，你可能会跟踪：注册 → 首次有用操作 → 付费订阅。
保持计数单位一致。 本示例统计的是一次销售旅程：一条咨询被跟进至单一潜在销售。一个人可能创建多条咨询，一个客户账户可能有多个交易。选择你的单位，并保留一个能在各阶段跟踪该单位的标识符。
销售漏斗分析与销售管道分析
管道视图通常显示活跃交易、其当前阶段、金额和后续行动。漏斗分析显示一组对象随时间如何在阶段之间推进。Monday.com 的指南 解释了这种区别：单个交易跟踪与汇总转化模式。
使用管道视图来问：“今天哪个提案需要跟进？”使用漏斗分析来问：“有多大比例的提案在 90 天内成为客户？”两种视图都有用，但它们回答的是不同问题。
销售漏斗分析示例：1,000 条线索到 25 个赢单
对于 1 月创建的咨询，统计每条咨询在创建日期后的 90 天内到达了哪些阶段。
练习文件 包含为本示例虚构的记录。这些是合成教学记录，不是客户结果或行业基准。下方的匡优数言录像和工作簿使用同一文件；关键总计已与独立计算的参考答案进行核对。
下文的转化和未推进均是相对于前一阶段、在每个旅程的 90 天窗口内而言。
| 阶段 | 旅程数 | 阶段转化率 | 未推进 |
|---|---|---|---|
| 创建线索 | 1,000 | — | — |
| 已确认资格 | 400 | 40% | 600 |
| 完成演示 | 200 | 50% | 200 |
| 已发送提案 | 100 | 50% | 100 |
| 赢单关闭 | 25 | 25% | 75 |
整体线索到客户转化率为 25 ÷ 1,000 × 100 = 2.5%。对于这个顺序示例，将各阶段转化率相乘得到相同答案：40% × 50% × 50% × 25% = 2.5%。
有两个发现值得关注：
- 未推进数量最大的是资格确认环节： 600 条咨询在观察窗口内未确认资格。调查适配度、响应覆盖范围和资格规则。
- 最低的阶段转化率是提案到赢单： 100 个提案中有 25 个赢单。在假设价格是问题之前，先审查其余提案。
那 75 个未赢单提案包括 50 个已确认丢失和 25 个未结交易。把全部 75 个都称为“丢失”会歪曲数据。未结交易之后可能转化。
方法 1：使用匡优数言分析销售漏斗
如果你的周报从导出的电子表格开始，使用 匡优数言的销售分析工作流 将该文件转换为阶段计数、图表和可审阅报告。在 AI 或手动计算给出有用答案之前，你需要一致的旅程 ID、阶段进入日期和明确的跟进窗口。
观看录制的演示： 这段 2 分 14 秒的屏幕录像展示了示例 CSV 和提示词、匡优数言的分析，以及生成的 Excel 工作簿预览。录像展示的是一次运行，包括中间工作；在会议中使用之前，请检查最终结果。
步骤 1：上传练习 CSV
打开匡优数言，登录，并上传 journeys.csv。它每条销售旅程一行，包含线索创建、资格确认、演示、提案和赢单的日期，以及结果和观察结束日期。
对于你自己的文件，请检查这些日期是否描述阶段进入。仅凭订单导出或今天的交易状态列表，无法显示哪些旅程在阶段之间推进。
步骤 2：为匡优数言提供计数规则
复制下面的提示词。它指定了纳入对象、每条旅程跟进多长时间、计算哪些比率，以及如何区分未结提案与已确认丢失。
为销售经理分析这个合成销售漏斗 CSV。
一行是一条旅程；journey_id 必须唯一。
纳入 2026 年 1 月 1 日至 31 日创建的线索。使用每行的 observation_end：
lead_created_at 之后 90 个已过天数。每条旅程每个阶段只计一次。
检查缺失 ID、重复 ID、日期顺序以及超出 observation_end 的事件。
显示创建线索、已确认资格、完成演示、已发送提案和赢单的计数。
计算阶段转化率、窗口内未推进率，
以及整体线索到赢单转化率。显示分子和分母。
对于到达提案阶段的旅程，区分赢单、丢失和未结结果。
计算该提案子集的已关闭交易赢单率，排除未结交易。
显示阶段计数图和简短摘要。将事实与假设分开。
列出数据限制，以及一项要带到下次会议的调查。
如果字段缺失或分母为零，将指标标记为不可用。
步骤 3：审查漏斗图和分母
本次运行提供的图表显示 1,000 条线索 → 400 条已确认资格 → 200 次演示 → 100 个提案 → 25 个赢单。各阶段转化率为 40%、50%、50% 和 25%；整体转化率为 2.5%。
在接受某种解释之前，先检查底层计数。75 个未赢单提案包括 50 个已确认丢失和 25 个仍未结交易。这产生 25% 的提案到赢单转化率，以及 该提案子集 33.3% 的已关闭交易赢单率。这两个比率回答的是不同问题。
步骤 4：预览、下载并检查工作簿
在录制的运行中，匡优数言提供了一个 Funnel Analysis Workbook.xlsx 文件，包含 预览 和 下载 控件。打开预览以检查 Summary 和支持工作表，然后下载工作簿用于销售复盘。
下载本演示中生成的工作簿，并与 CSV 进行比较。它的九个工作表包括 Summary、Funnel、Proposal Outcomes、Data Quality、Scope and Definitions 和 Facts vs Hypotheses。它们使计数规则和可能解释可以与关键数字一起接受审查。
分享前使用这些检查：
- 范围： 1,000 条 1 月旅程，每条跟进 90 个已过天数。
- 计数： 1,000 / 400 / 200 / 100 / 25，每条旅程每个阶段计一次。
- 提案结果： 25 个赢单、50 个丢失和 25 个未结；未结交易不计入已关闭交易赢单率的分母。
- 质量和限制： 工作簿报告 11 项已通过检查。其来源/代表工作表包含数量计数；尚未确定哪个来源或代表有更低的资格确认率。
- 解释： 在你检查支持记录之前，将定价、线索质量和跟进解释视为假设。
不同运行的输出布局可能不同。如果图表、摘要和工作簿不一致，请让匡优数言在使用前核对计数。AI 报告审查清单 提供了更多检查。
本演示从上传文件开始。对于下一个报告周期，上传新的导出文件并确认其覆盖范围。此处不演示实时 CRM 连接、自动阶段历史检索和计划刷新。
方法 2：在 Excel 中手动进行销售漏斗分析
当你想自己构建并检查计算时，使用此方法。使用同一个 CSV，以便将你的数字与匡优数言示例进行比较。
步骤 1：选择一个问题和一组起始对象
问：“在下一次销售复盘前，哪个转化环节需要调查？”然后定义一个群组：具有共同起始事件的一组对象。对于示例：
纳入 2026 年 1 月 1 日至 31 日创建的咨询。统计每条咨询创建后 90 个已过天数内到达的阶段。每条旅程每个阶段只计一次。
给比较组相同的跟进时间。将 1 月咨询在 90 天后与 2 月咨询在 30 天后比较，可能会让 2 月看起来更差，仅仅因为其交易有更少时间关闭。选择适合你购买流程的窗口；90 天只是一个示例，不是标准。
步骤 2：导出标识符和阶段历史
从你的客户关系管理系统（通常称为 CRM）导出 Excel 或 CSV 文件。寻找：
| 字段 | 为什么需要它 |
|---|---|
| 旅程、线索或商机 ID | 跟踪同一单位，避免重复计数 |
| 创建日期 | 选择起始组 |
| 每个阶段的进入日期 | 确认推进并计算已过天数 |
| 赢单/丢失日期和结果 | 将已完成决策与未结交易区分开 |
| 来源、代表或细分 | 比较同类组 |
| 导出日期或数据截止日期 | 说明可用跟进时间有多少 |
仅包含当前阶段的导出不足以进行历史转化分析。 如果它显示今天有 100 个提案、本月有 25 个赢单，用 25 除以 100 会混合不同组。获取阶段历史，或将该视图标记为当前管道存量。
练习 CSV 每条旅程一行，并为各阶段设有日期列。你的导出可能是每个活动或阶段变更一行。检查重复项、阶段名称、缺失日期和事件顺序。为跳过、重复或重新打开的阶段定义规则；不要虚构缺失的转化。
步骤 3：统计阶段并检查公式
在 Excel 中，将练习 CSV 转换为名为 Journeys 的表。其日期格式为 YYYY-MM-DD；如果你的 Excel 设置将它们视为文本，请将其导入为日期。
对于这个已核对的固定样本，每个有值的阶段日期都落在其行的观察窗口内，因此这些计数已经足够：
=COUNTA(Journeys[journey_id])
=COUNT(Journeys[qualified_at])
=COUNT(Journeys[demo_at])
=COUNT(Journeys[proposal_at])
=COUNT(Journeys[won_at])
预期结果为 1,000、400、200、100 和 25。对于真实文件，在计数前先筛选到你的群组和观察窗口；如果导出中每条旅程有多行，则统计唯一 ID。
将这五个计数按阶段顺序放入单元格 B2:B6。在 C3 中输入下面的公式，将其格式设为百分比，并向下填充至 C6：
=IF(B2=0,"N/A",B3/B2)
整体转化率为 =IF(B2=0,"N/A",B6/B2)。分母为零意味着该比率不可用；它不是 0% 转化率的证据。
步骤 4：比较各组并调查差距
当这些字段可用时，按线索来源、代表、产品或交易金额拆分结果。保持阶段定义和跟进窗口一致，并在百分比旁显示计数。来自两条线索的 50% 比率，比来自 200 条的相同比率证据更弱。
使用这些数字来选择一项调查：
| 发现 | 接下来检查什么 |
|---|---|
| 线索很多，但合格咨询很少 | 来源质量、重复咨询、响应覆盖范围、资格标准 |
| 已确认资格的潜在客户很少参加演示 | 预约延迟、提醒、会议相关性 |
| 演示很少产生提案 | 适配度、购买权限、需求、已同意的下一步 |
| 提案很少赢单 | 记录的丢失原因、价格异议、审批延迟、仍未结交易账龄 |
这些是可供检查的可能解释。仅凭转化表无法确定潜在客户为什么停止推进。
步骤 5：选择一项改变并衡量下一组
根据可能收益、投入和证据对机会排序。最低的百分比并不自动代表最佳投入。
例如，如果提案量和其他条件保持不变，将提案到赢单转化率从 25% 提高到 35%，会在 100 个提案中产生 10 个额外赢单。这是 10 个百分点的提高，即 40% 的相对增长。这是一个情景，而不是预测，也不能证明某项特定改变会奏效。
以一条简短行动记录收尾：
发现： 90 天后仍有 25 个提案未结。下一步行动： 审查其记录的下一步和审批状态。负责人： 销售经理。复核： 下次周会。成功检查： 在相同账龄下比较下一群的提案到赢单转化率。
你首先需要的销售漏斗指标
阶段转化率
阶段转化率 = 到达下一阶段的旅程数 ÷ 到达上一阶段的旅程数 × 100。
对于演示到提案，计算为 100 ÷ 200 × 100 = 50%。两个计数必须来自同一起始组和观察规则。
流失率
流失率 = 100% − 阶段转化率。
对于提案到赢单，即 90 天内 75%。这里，“流失”指在窗口内未观察到下一阶段事件。在选择行动前，将该组拆分为已确认丢失和仍未结交易。
整体转化率
整体转化率 = 到达最终阶段的旅程数 ÷ 进入第一阶段的旅程数 × 100。
指明起始和结束事件：线索到客户和试用到付费转化衡量的是不同事物。
已关闭交易赢单率
已关闭交易赢单率 = 赢单交易 ÷（赢单交易 + 丢失交易）× 100，在定义好的商机组内。
在本示例的 100 个提案阶段交易中，25 个赢单、50 个丢失，所以已关闭交易赢单率为 33.3%。25 个未结交易被排除。这与 25% 的提案到赢单转化率不同，后者分母包含全部 100 个提案。在报告中同时标注组和分母。
阶段停留时间和未结交易账龄
对于已完成的转化，用下一阶段日期减去阶段进入日期。对于未结交易，用报告的数据截止日期减去当前阶段进入日期。
将这些分开报告。否则，仅基于已推进交易的平均值可能会掩盖仍在等待的交易。还要定义持续时间是在推进、丢失还是任一事件时结束。通用的“最后更新”字段可能记录的是已编辑备注，不能可靠替代阶段进入日期。
常见问题
什么样的销售漏斗转化率算好？
这取决于起始和最终事件、受众、购买流程和跟进周期。先比较同等群组。只有当外部基准的定义与你的定义匹配时才使用它们。本示例的 2.5% 是教学数据。
应该多久分析一次销售漏斗？
按团队需要的频率审查未结交易跟进，通常每周一次。当潜在客户有足够时间推进时，再审查转化趋势；较长的购买周期需要更长的观察窗口。
没有 CRM 能做销售漏斗分析吗？
可以。使用具有一致标识符和阶段进入日期的电子表格。如果你只有今天的状态，现在就开始记录阶段变更；那个快照无法可靠地重建过去的转化。
漏斗分析能告诉你客户为什么离开吗？
它显示进展在哪里停止，以及哪些组存在差异。要理解原因，需要加入证据，例如记录的丢失原因、客户反馈、销售备注或受控测试。将未经检验的解释标记为假设。
在下一次销售复盘前构建漏斗报告
从练习 CSV 开始，并将提示词复制到匡优数言。将结果与演示工作簿进行比较，然后检查你自己的导出是否包含重复分析所需的历史记录。带着一项发现、其支持记录和已分配的下一步行动参加会议。
准备好后，使用 匡优数言的销售分析工作流 从下一次导出中请求同样的复盘。一旦漏斗数字经过核对，每周销售仪表板指南 可以帮助你为会议添加更广泛的销售业绩视图。
