1、一濾、二組、三細分
雖然網站（流量）分析的數據量是海量（譯者注：UV超過10萬UV/天的網站網站日志、訂單數據、商品數據、會員數據等每天產生的數據一般都是以G為單位原始數據。），但往往也會很容易導致一些錯誤的結論（譯者注：大數據量意味數據內容多，但如果對于數據的收集過程或者數據本身是否有偏/不足不了解，就很容易在分析的時候做出的決定是錯的）。由于JS代碼的執行是在客戶端（瀏覽器加載網頁的過程中），所以有很多固有的錯誤是無法避免的，除非你對這些數據進行過濾處理。另外，如果不對數據進行細分，那么往往top10與TOP50列表內容各個時間段都并不太會有太大改變（譯者注：對于一個流量相對穩定的公司來說，排名前面幾位的一般變化不大。所以分析時候，最好看每個大類下面的TOP50，更容易發現一些數據的異常）。
2、細分客戶類型
常規的用戶類型：新訪者、潛在用戶（多次訪問過訪問，但沒有注冊）、會員、聯盟客戶、公司員工。不同類型的用戶訪問網站的行業差異性很大。會員的行為與潛在用戶可能完全不一樣（譯者注：因為不同類型的用戶來網站的目的是不一樣的，會員來購買可能注是為了購買某種商品，而潛在用戶可能只是來看看或者進行比比價）。會員有時候會讓轉化率這個指標出現虛高，往往公司內部員工的轉化率會比較高。
3、對渠道類型進行劃時代
渠道類型主要分為：付費與自然流量；付費媒體與免費媒體，內部與外部廣告，以及聯盟。很多網站分析工具提供的基本的流量細分報告，但如果沒有另外再加入跟蹤代碼，可能很難超越的三種基本類型。
一些關鍵流量渠道細分必須考慮加入一些代碼包括：如果一些社會化渠道來源（一些人分析你網站的內容的轉貼或者發貼），自有社會化媒體的渠道（像在youtube或者facebook上官方主頁之類；付費或者自然搜索；自然的引用鏈接（像別的網站轉載你的內容然后會加上原文鏈接），一般網站鏈接的交換。否則這些渠道的流量跟蹤可能會無法統計。
4、仔細檢查自然流量加的代碼
許多網站的自然流量往往是不可信因為加入的代碼往往質量很差。請仔細檢驗你的郵箱、社會媒體、重定位或者手機流量的監測代碼是否準備且完全正確的，這樣才能對更準備去判斷是否統計的自然輸入是真的直接輸入。
5、通過意向對內容進行細分
網站的用戶可以分為：研究、購買、重復購買、談判、推薦。不對的人對于內容的印象是不一樣的，所以利用這些相同的內容定位命名為你的網站分析報告。隨著時間的推移，通過構建一個好的購買流程漏斗：包括：研究、游客，購買，交易和/或更新，從而不斷的夠優化用戶體驗。
6、利用有意義的的方法劃分產品類型
就像你通過內容來細分目的，為了更好追求從而更好的分析/識別業務上產品的配置便于作的擴展分析。
7、跨平臺的整合數據
網站分析數據不應該被交易數據所替代，整合不同的數據源用于理解的分析或者記錄的信息的區別。從記錄的信息中得出結果，二者并不相等，信息并表示結論。
8、更貼近你的客戶
許多在報告中呈現的專業術語與科學術語似乎與商業股東的利益沒有明顯的相關。轉變報告的內容表達從而更好走向你的“聽眾”，讓他們更好的理解報告。
9、為每一個推測建議目標并檢驗這些預測
一個好的網站分析師通過假設、以及從數據中發現的規則來對未來的趨勢做出預測，基于對于整個市場的趨勢做出研判。一個偉大的網站分析師可以給猜測一個合適的解釋，從而可以為下一步月度、季度、年度去評估這些預測的目標。
10、把商業驅動與細分&指標聯系在一起
您的業務主要集中在積極的收購重點產品？開始分割你的數據，包括關鍵的發現，圍繞該焦點。
你報告的聽眾是否持續深入的進一步你的用戶服務行為，而不是僅僅把焦點集中的新用戶服務、潛在客戶的細分上。與業務相一致，以及注意各類細節，從而讓你的分析你的聽眾愿意接受分析，并保持開放。
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