异常：首先说明下面的数据，全部是随机编写的，主要为了说明这个模型的用法。若截图涉及侵权，请联系作者删除。一般我们在公司会给产品运营做一系列的报表，其中有一套是用于监控每天西门子订单量的趋势，以及环比的趋势，如下图一：
- 蓝色曲线是支付成功的用户数，我们看到7月12号用户量起来了，19号用户量又起来了。
- 从橙色线也能看出来，12号环比上升了一个台阶。
那么，问题来了，我们想知道12号和19号用户量起来的原因是什么呢？图一：
用户搜索之后，就会展示一系列的冰箱，假如我们就是监控了从营销页到最后的支付成功，具体的数据是：营销页用户数-商品选择页用户数-创建订单用户数-支付成功用户数。我们可以用这这些数据，做一个转化率的趋势图，如下图二：
- 步骤一转化率 = 商品选择页用户数/营销页用户数
- 步骤二转化率 = 创建订单用户数/商品选择页用户数
- 步骤三转化率 = 支付成功用户数/创建订单用户数
- 总转化率 = 支付成功用户数/营销页用户数
2. 分析
转化率趋势：通过图二，我们只能看到的是第一步和第三步转化率降低了，第二步转化率变高了。其实我们还可以看到一个数据就是营销页的UV变高了。但是，我们如何知道：
- 到底是营销页的UV变高带来的
- 还是第二步的转化率变高了带来了最后支付成功的用户数上升呢？
模型分析：因为总量的上升主要是12号和19号之后。所以，一般这种异常，我们会先和运营或是产品同学交流是不是做了什么，确认是改动带来的还是正常的波动，具体的异常分析框架见：《增长黑客-DAU下降分析-指标异常分析框架》
确认完了，我们可以先以12和19号的数据为例，看看如何使用这个模型，具体数据如下表一：
我们可以把2021年7月5和2021年7月12和2021年7月12的营销页的UV，以及每一步的转化率列出来，还有支付成功的用户量。
- 我们看到表格中T12到Y15就是三天的量和转化率
- 黄色区域中：Z14是12号环比5号的比率102.2% = 10239/10023，Z15是19号环比12号的比率102.3%= 10470/10239，可以看出12号涨了2.2%，19号环比涨了2.3%
- 拆解12号（102.2%）和15号的比率(102.3%)。
- 102.2% = 105.2%*94.9%*110.2%*92.9%
- 102.3% = 104.4%*95.6%*101.1%*101.3%
第17和18行的比率是什么呢？我们以U15单元格的105.2%为例说明一下，其实就是105.2% =12号（105985）/5号（100774）,就是12号营销页的UV除以5号的。同理，V17的94.9%就是12号的第一步转化率除以5号的第一步转化率。
建议读者把表一的数据输入一遍，自己计算一下，加深印象。
最后，我们来解读一下：
- 12号涨了2.2%其实主要还是第二步转化率上升的比较多
- 19号上了2.3%主要是营销页的UV上涨了很多
这样，我们跟运营同学去解释就一目了然了。
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