用途：通过多步转化漏斗分析用户行为，定位营销活动、用户旅程和业务流程中的瓶颈与优化机会。
主要能力：从多步用户数据构建转化漏斗；计算每个步骤之间的转化率；按用户属性做细分分析；使用 Plotly 生成交互式可视化；生成业务洞察与优化建议。常见分析模式包括瓶颈识别（找出流失率最高的步骤）、分群对比、时间趋势分析、A/B 测试对比和优化前后效果衡量。
使用方式：先安装依赖，命令为 pip install pandas plotly matplotlib numpy seaborn。数据应包含用户旅程步骤（点击、页面浏览、行为）、用户标识（如 customer_id、user_id）、时间戳或步骤标记，可选用户属性用于细分（性别、设备、地区）。分析流程为：加载并合并用户旅程数据；定义漏斗步骤并计算指标；按设备、性别等做细分；创建可视化；生成洞察与建议。输出物包括漏斗可视化图表、转化率表、细分分析报告和优化建议。示例场景如电商购买漏斗（推广→搜索→商品浏览→加购→购买）、用户注册漏斗（落地页→注册→邮箱验证→完善资料）、内容消费漏斗（文章浏览→评论→分享→订阅）。示例代码目录 examples/ 提供 basic_funnel.py、segmented_funnel.py 及测试样例数据集。
适用场景：营销活动分析、用户引导流程分析、网站转化漏斗优化、应用用户旅程分析、销售管道分析、潜在客户培育流程分析。
限制与最佳实践：需保证数据质量和一致性，明确定义漏斗步骤，考虑用户旅程时间窗口，验证统计显著性，并聚焦可执行的洞察。具体收费、平台支持范围及更详细的使用步骤暂未提供。