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细分是一种常见的思维方式和分析方法。人们习惯在分析问题的时候，对问题涉及到的因素进行拆解，再逐层进行剖析。而且细分思维也符合社会运作的规律。比如，家庭住址就是按照省份、市、县、镇、村（小区）、门牌号等进行标注。这里面就包含了多个层级的细分逻辑，快递物流在寄送过程中，就是根据地址进入到不同的中转站，然后再发到收货地址。

1、细分分析的常见应用场景

企业经营：大公司会在全国各地设立分公司，公司内部会配置多个事业部、项目组、产品线等。在制作BI报表时，会有下钻功能，先看到的是整个公司的销售情况，然后是各子公司、各省市、各产品类型、各部门、各员工等的细分数据。

业务运营：通过用户画像项目，给用户打上不同的标签；或者使用RFM模型等，对用户进行分群，针对不同的用户群体采取不同的运营方式。

2、细分分析的作用

分类有助于人们总结规律、成长提升。将有相似特征的对象分成一类，便于学习和管理。上面介绍的这些实例，细分之后更加符合人们的认知，也易于分析。细分思维体现在很多模型中，经常和对比的方法一起使用。科学细分后，再进行对比，既可以用于发现问题、也可以用来找出问题的原因。在MECE方法、决策树、RFM用户分群、聚类分析、逻辑树等模型中，都用到了细分的方法。

3、细分方法的应用举例

细分拆解的方法，是一种“总-分”的问题分析方法。当我们遇到一个问题时，首先要立足于分析的出发点，来思考从哪些角度来寻找引起问题的原因。例如，某奶茶店的销量下滑，要查找出原因，将消费群体分为学生党、上班族、和过路客等，针对每个消费群体的特性，做出不同的产品搭配和营销策略调整，从而提升了销售额。

以上就是细分方法的一个案例。遇到问题时，先考虑清楚问题的实质，再采用由总到分的方式去逐层拆解。在每个层级都会有一些引起差异的影响因素，顺藤摸瓜，就可以找到是哪些因素引起的问题，或是哪些因素综合作用而引发的问题。

细分方法想要用的好，发挥出强有力的价值来，需要有详细的过程数据的支撑。如果缺乏数据，那拆解过程很容易在某个环节卡住，甚至在开始阶段就无法进行下去，只能靠直觉和经验来做判断。所以，企业在发现问题、分析问题、解决问题的过程中，要不断完善自身的数据记录体系，将那些重要的数据都落实、存储下来，才可以在后续的分析应用环节发挥出作用。