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銷售漏斗分析
67% 的人加了購物車但沒結帳。這個數字聽起來很嚇人，但更嚇人的是——你不知道他們卡在哪一步。是加購物車之後就走了？還是填了地址但在付款頁放棄？漏斗分析就是幫你把每一步攤開來看。
- 漏斗 = 把用戶旅程拆成多個步驟，看每步有多少人留下
- 轉換率 = 這一步的人數 / 上一步的人數
- 流失率 = 1 - 轉換率（在這一步離開的比例）
建立漏斗的基本架構
假設我們的電商有一張 events 表，記錄用戶行為：
| 步驟 | event_type | 說明 |
|---|---|---|
| 1 | view | 瀏覽商品頁 |
| 2 | add_to_cart | 加入購物車 |
| 3 | checkout | 進入結帳頁 |
| 4 | payment | 送出付款 |
| 5 | completed | 訂單完成 |
用 COUNT + CASE WHEN 做漏斗
如果沒有 events 表，我們可以用 orders 表的 status 欄位模擬漏斗：
計算每步轉換率
用 CTE 先算出每步人數，再算轉換率：
用 UNION ALL 做直式漏斗（更好看）
橫式漏斗一整排數字不好讀，改成直式每步一列：
重點：
FIRST_VALUE取第一步的人數，算整體轉換率LAG取上一步的人數，算逐步轉換率
按月份拆分漏斗
看漏斗隨時間有沒有改善：
AI 協作：學了這個，跟 AI 怎麼配合？
漏斗分析的難點不在 SQL，而在於「怎麼定義每一步」。AI 不知道你公司的業務流程。
你的人類優勢：
- 你知道公司的漏斗步驟是什麼（每家不同）
- 你能判斷某步驟的流失是正常還是異常
- 你能把漏斗數字轉化成行動建議（例如：付款頁流失高 → 檢查金流串接）
可以這樣跟 AI 說：
我們的訂單漏斗是：建立訂單 → 結帳 → 付款 → 完成。幫我用 orders 表算每步的人數和轉換率，用直式呈現，並按月份拆分看趨勢。
練習題
互動示範
DEMO 1可以修改程式碼試玩
DEMO 2可以修改程式碼試玩
DEMO 3可以修改程式碼試玩
DEMO 4可以修改程式碼試玩
挑戰任務
Task 1
用 orders 表統計：總訂單數、已完成訂單數、完成率百分比（顯示 total_orders、completed_orders、completion_rate）
Task 2
按月份統計訂單完成率（顯示 month、total_orders、completed_orders、completion_rate），按月份排序
Task 3
做一個直式漏斗：用 UNION ALL 列出四個步驟（所有訂單、非取消、待處理+完成、已完成），顯示 step_name 和 user_count
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