SQL 实战：用户访问 → 下单 → 支付全流程转化率分析

指标名称	含义	公式
访问转下单率	下单用户数 / 访问用户数	衡量访问后下单的比例
下单转支付率	支付用户数 / 下单用户数	衡量下单后支付的比例
总体转化率	支付用户数 / 访问用户数	衡量整体成交转化效果

三、数据结构示例

假设我们有三张表：

表名	含义	字段说明
`visit_log`	用户访问日志	`user_id`, `visit_time`
`order_log`	下单记录表	`user_id`, `order_id`, `order_time`
`pay_log`	支付记录表	`order_id`, `pay_time`

四、SQL 实现思路

Step 1：统计每个阶段人数

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-- 访问人数
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS visit_uv FROM visit_log;

--下单人数
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS order_uv FROM order_log;

--支付人数（需关联订单）
SELECT COUNT(DISTINCT o.user_id) AS pay_uv
FROM order_log o
JOIN pay_log p ON o.order_id = p.order_id;

Step 2：组合计算转化率（CTE写法）

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WITH
visit AS (
    SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS visit_uv FROM visit_log
),
ord AS (
    SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS order_uv FROM order_log
),
pay AS (
    SELECT COUNT(DISTINCT o.user_id) AS pay_uv
    FROM order_log o 
    JOIN pay_log p ON o.order_id = p.order_id 
)
SELECT 
    visit_uv,
    order_uv,
    pay_uv,
    ROUND(order_uv * 1.0 / visit_uv, 4) AS visit_to_order_rate,
    ROUND(pay_uv * 1.0 / order_uv, 4) AS order_to_pay_rate,
    ROUND(pay_uv * 1.0 / visit_uv, 4) AS total_conversion_rate
FROM visit, ord, pay;

Step 3：结果展示

指标	数值	含义
visit_uv	10,000	访问用户数
order_uv	3,500	下单用户数
pay_uv	2,800	支付用户数
visit_to_order_rate	0.35	访问→下单转化率
order_to_pay_rate	0.80	下单→支付转化率
total_conversion_rate	0.28	总体转化率

五、进阶拓展

1. 按渠道分组统计

想分析不同来源（如广告投放、搜索、自然流量）的转化效果，可以这样写：

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SELECT
    v.channel,
    COUNT(DISTINCT v.user_id) AS visit_uv,
    COUNT(DISTINCT o.user_id) AS order_uv,
    COUNT(DISTINCT p.user_id) AS pay_uv,
    ROUND(COUNT(DISTINCT o.user_id)*1.0 / COUNT(DISTINCT v.user_id), 4) AS visit_to_order_rate,
    ROUND(COUNT(DISTINCT p.user_id)*1.0 / COUNT(DISTINCT o.user_id), 4) AS order_to_pay_rate
FROM visit_log v 
LEFT JOIN order_log o ON v.user_id = o.user_id
LEFT JOIN (
    SELECT o.user_id
    FROM order_log o
    JOIN pay_log p ON o.order_id = p.order_id
)p ON v.user_id = p.user_id
GROUP BY v.channel;

这样你就能快速得到：

每个渠道的访问人数、下单人数、支付人数
各阶段转化率对比

2.按日期维度看趋势

可以按天（或周）分析转化率的变化：

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SELECT
    DATE(v.visit_time) AS dt,
    COUNT(DISTINCT v.user_id) AS visit_uv,
    COUNT(DISTINCT o.user_id) AS order_uv,
    COUNT(DISTINCT P.user_id) AS pay_uv,
    ROUND(COUNT(DISTINCT o.user_id)*1.0 / COUNT(DISTINCT v.user_id), 4) AS visit_to_order_rate,
    ROUND(COUNT(DISTINCT p.user_id)*1.0 / COUNT(DISTINCT o.user_id), 4) AS order_to_pay_rate
FROM visit_log v
LEFT JOIN order_log o ON v.user_id = o.user_id
LEFT JOIN (
    SELECT 
    FROM
    JOIN
)p ON v.user_id = p.user_id
GROUP BY DATE(v.visit_time)
ORDER BY dt;

3. 留存衍生：支付后复购率

在支付阶段基础上，你还可以计算：

支付后 7 日复购人数 / 支付用户数

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SELECT
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN DATEDIFF(next_order_time, pay_time) <= 7 THEN user_id END) 
    / COUNT(DISTINCT user_id) AS repurchase_rate_7d
FROM ...

六、总结

要点	说明
核心逻辑	明确三个阶段：访问 → 下单 → 支付
技术实现	CTE / JOIN / DISTINCT
进阶方向	分渠道、分时间、留存衍生分析
面试加分	能讲出业务含义 + 优化思路（如去重口径、时间范围）

一句话总结：

SQL 转化率分析的关键，不是语法复杂，而是要"用 SQL 思维还原业务漏斗"。