> 演示输入：合成数据，不代表真实客户/生产结果

# App 下单漏斗分析预览

合成数据以user_id在30天窗口内是否到达阶段计数，阶段顺序为启动→浏览→加购→下单→支付成功。真实埋点字典未提供，事件名和去重规则均需确认。

| 阶段 | 用户数 | 相对上一步转化 | 整体转化 |
|---|---:|---:|---:|
| 启动 | 1,000 | — | 100% |
| 浏览 | 820 | 82.0% | 82.0% |
| 加购 | 410 | 50.0% | 41.0% |
| 下单 | 246 | 60.0% | 24.6% |
| 支付成功 | 197 | 80.1% | 19.7% |

## 三个异常断点

1. **安卓新客：浏览→加购仅31%。**产品假设：规格选择器首屏被键盘遮挡；埋点假设：Android add_cart事件在新版漏发。验证：对照服务端购物车写入量和录屏。
2. **信息流渠道：启动→浏览54%。**产品假设：落地页承诺与商品不一致；数据假设：预加载被计作启动。验证：拆首屏停留和真实可见曝光。
3. **老客iOS：下单→支付68%。**产品假设：优惠券冲突；数据假设：支付成功回调延迟跨出窗口。验证：以支付网关订单表回查。

**确定的问题（仅对合成数据）：**安卓新客加购段显著低于整体。
**待验证：**是交互、流量质量还是漏埋导致，当前不能归因。

正式分析必须先核对事件版本、跨端身份合并、重复触发与阶段乱序；漏斗图上同时展示分母和样本量，不用单一百分比制造确定感。