细分策略主要分为两种类型，

探索数据奥秘：十种常用数据分析技巧详析

例如，漏斗转化分析，本质上是对转化流程按步骤进行细致划分，而在流量渠道的解析与评估中，细分方法也是不可或缺的。

对比分析则着重于将两个有关联的指标数据相互对照，以量化形式展现研究对象的规模、水平、速度等相对数值。

在流程中是否存在流失，我们能在漏斗图中直观发现，并透过深入分析来封堵流失点。

同时，需警惕流程中是否出现不正常的步骤，这些步骤可能对转化主线造成损害。

同期群分析之所以受到青睐，在于其简洁明了的特性。以往留存分析仅以用户回访作为标准，这易导致留存指标失真。

通过用户行为分析，可将其细分为浏览、轻度互动、重度互动和交易行为。对于浏览和轻度互动行为，因使用频繁且数据简单，可利用无埋点技术实现自助埋点，不仅提升数据分析效率，还能即时获取所需数据，同时大幅减轻技术人员的工作负担。

传统分析工具在渠道分析上往往只有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段的效果，需对SEM付费搜索等来源渠道与用户地区进行交叉分析，从而获取不同区域的客户详细数据，细分维度越多，分析结果越有价值。

用户活跃度可以细分为浏览活跃、互动活跃、交易活跃等，通过细分掌握关键行为指标；同时，通过用户行为事件序列和属性进行分群，观察不同群体的访问、浏览、注册、互动、交易等行为，以精准把握各类用户的特点，提供定制化产品和服务。

用户从进入表单页面起，便开始形成微漏斗，从总访问人数到成功提交表单人数，这一过程中的每一个环节，如多少人开始填写、填写过程中遇到的问题等，都会影响最终的转化效果。

以上为常见的数据分析方法，实际应用需根据业务场景灵活调整。