接上昨天讲到的拆因子，今天主要讲拆步骤。

拆步骤

还有些时候，我们通过拆分步骤来获取更多信息。

举两个例子：

第一个例子：两个营销活动，带来一样多的流量，一样多的销售，是不是说明两个营销活动效率差不多？

如果我们把每个营销活动的流量拆细去看每一步，就会发现不一样的地方。营销活动B虽然和营销活动A带来了等量的流量，可是这部分流量对产品更感兴趣，看完着陆页之后更多的人去看了产品页面。可惜的是虽然看产品的人很多，最后转化率不高，订单数和营销活动 A一样。

这里面还可以再深入分析（结合之前提到的分析方法，和下一章要说的细分方法），但是光凭直觉，也可以简单的得出一些猜测来，例如两个营销活动的顾客习惯不太一样，营销活动 B的着陆页设计更好，营销活动 B的顾客更符合我们的目标客户描述、更懂产品——但是我们的价格没有优势等等这些猜想是我们深入进行分析，得出行动方案的起点。至少，它可以帮助我们更快的累计经验，下次设计营销活动的时候会更有的放矢，而不是仅仅写一个简单report说这两个营销活动效果一样就结案了。（注：这是个简化的例子，实际上还可以分更多层）

第二个例子可能更常见一些，比如网站转化率下降，我们可以拆成这样的漏斗：

这样拆好之后，更能清楚地看到到底是哪一步的转化率发生了变化。有可能是访客质量下降，都在着陆页流失了，也可能是“购物车–>登录”流失了（如果你把运费放到购物车中计算，很可能就看到这一步流失率飙升），这样拆细之后更方便我们分析。

曾经有一个例子就是转化率下降，市场部查流量质量发现没问题，产品经理查价格竞争力也没问题——最后发现是技术部为了防止恶意注册，在登录页面加了验证码（而且那个验证码极度复杂），降低了“登录页面–>填写订单信息“这一步的转化率。

细分用户群

很多时候，我们需要把用户行为数据拆分开，看不同族群的人有什么不同的表现，通过比较异同来获取更多的洞察。从实践出发，客户族群细分的方法主要有三种：

按照客户属性细分：根据客户“是谁”来划分族群，例如把客户分成“新客户”和“老客户”。按照客户行为来细分：根据客户上网行为来细分，例如把客户分成“浏览服装专区的客户”和“浏览数码专区的客户”。很多时候“根据客户行为”和“根据客户属性”这两者会混在一起，比如一个客户的行为是“每个月都来买一次东西而且只买最贵的”，可能我们就会在数据库里给他标记上“有钱人”，之后“有钱人”就成了这个客户的属性之一。按照最终结果来细分：其实是“按照客户行为来细分”的一种，但是它适用性非常广，而且用起来非常方便，所以单独拿出来讲一下。

对于这个细分方法，本质上就是根据结果把流量分成“好人”和“坏人”，然后一路比较“好人”和“坏人”从接触到最后转化或离开这整个过程中所经历过的事情有没有什么显著的不同，如果有，则进一步深入考虑这些不同点是否就是造成他们一些是“好人”一些是”坏人“的原因，再想办法优化这些经历，尽可能增加”好人“这个族群。