增长漏斗诊断器

为什么需要它

增长团队常遇到这样的场景：漏斗转化率连续两周下滑，但看板上的转化率只是一个汇总数字，看不出是注册页跳出、支付链路中断，还是新客/老客结构变化导致的。另一种情况是数据同步不全，字段缺失，分析师很难在短时间内给出可执行的排查方向和实验计划。

它如何工作

增长漏斗诊断器 把漏斗诊断拆成可重复的流程：先检查输入文件类型和字段是否齐全；字段缺失时，用脚本兜底逻辑生成初稿，但会在交付说明中标注限制。随后运行脚本输出 Markdown、JSON 或 CSV 报告，报告中包含漏斗节点、转化率变化、疑似流失节点和结构化结论。

最后需要人工补充机器难以替代的判断，例如优先级排序、业务风险、负责人和下一步动作。最终交付不是口头建议，而是可以复制的结论和本地文件路径。

适用边界

• 适合结构清晰的漏斗数据，例如 event_name、user_id、step_order、timestamp 等字段。
• 字段缺失时脚本能生成初稿，但结论的可信度取决于兜底逻辑的假设。
• 不编造外部事实；没有数据支撑的部分会标记为待确认。
• 高风险场景优先说明假设和限制，例如涉及收入预估、风控或合规口径时，需要业务方复核。

输入方式

支持 CSV、JSON 或可直接解析的文本数据，确保文件路径可访问。

使用流程

1. 确认输入文件类型和字段是否齐全。
2. 缺失字段时运行脚本生成初稿，并在交付中说明限制。
3. 运行脚本生成 Markdown、JSON 或 CSV 报告。
4. 读取报告并补充优先级、风险、负责人和实验动作。
5. 交付可复制结论和本地文件路径。

交付物

• 结构化报告文件：Markdown / JSON / CSV
• 可执行清单：排序、实验建议、指标或负责人
• 限制说明：字段缺失、假设和待确认事项

注意事项

• 需要提供可访问的本地文件路径。
• 字段缺失时不要默认结论完全准确。
• 高风险业务结论应先由业务负责人复核。