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雷达卡
以下内容整理自神策数据深圳沙龙中，Formax 金融圈平台业务产品负责人张运晨的分享。
数据分析的重要性众所周知，然而很多企业空有数据分析的需求，现实工作中却难落地。好比有钱人有众多投资方法可以实践，可是人们往往没有财富积累，如何实现财富的积累很重要。搭建一套明确的高效金融分析体系，明确指标，有助于企业有条理地进行数据分析，满足自身需求，从而提升业务发展。
本文所讲主要内容为公司内部不同职能关注的数据指标、不同创业阶段关注指标、数据指标应用规范。
1不同职能关注指标有何不同？提升渠道效果，鉴别渠道好坏，对于节约成本来说很重要，渠道主要关注以下几个指标：
一次用户占比：只登录一次客户端的用户占这批用户的比例（越小越好）；
N 日用户留存率：用户首次使用后，第 N 日又再次使用占比，人们往往关注次日、七日留存率，但是由于有些渠道商可能会有假数据，所以也可以根据经验关注三日留存率、四日留存率，回避数据造假。
人均日使用时长：可以作为判断渠道质量的主要标准；
人均日登录数：平均每天登录产品的次数。
市场同学能够通过市场同学主要关注以下几个指标：
指数：百度、微博等搜索指数；
活动推广周期内用户质量：参考渠道指标；
ROI：投资回报率；
活动运营数据：阅读量，参与人数，新增用户，留存，投资转化，投资额等。
产品人员更加在意产品本身迭代的效果，所以对于产品来说主要关注以下几个指标：
质量：产品的 bug、某一个页面内的错误率；
转化：关键核心路径的转化；
用户反馈：正向反馈、反向反馈；
用户体验：愉悦感、参与度、接受度、投资转化率、流失率。
对于运营人员来说主要用于监测运营效果，关注以下几个指标：
内容质量：人均观看量、人均访问时长等；
用户拓展：牛人数量、内容产生比例；
精细化运营：挖掘用户状态迁移的关键点、个性化推荐；
用户召回：阶段性的设计促活和召回策略。
对于研发人员来说，会和客户服务部门一起定位问题，所以主要关注以下几个指标：
稳定性：崩溃率、转码失败率(支付失败率)；
运维质量：内容加载成功率、响应速度、延迟率、调度成功率；
视频指标：视频上传成功率、转码失败率、播放速度、上传速度。
值得一提的是公司在不同创业阶段需要关注的指标也有所不同。
对于小体量公司来说，数据分析主要在定性分析阶段。
公司业务增长阶段分为留存阶段和引荐阶段，留存阶段主要关注留存分析、活跃度、核心功能改进指标，而引荐阶段则关注净推荐值。
公司变现阶段主要关心一些渠道分析的数据、客户生命周期价值、营收利润率等直接关系到收益的数据。
刚才讲了不同角色所关注的指标，本节将从不同的业务层面拆解，Formax 集团与市面上大多数 App 关注的业务指标相似，主要包含了注册、绑卡等环节的数据，Formax 集团有网贷、股票、外汇、消费金融四大业务，聚集在一个 App里，如何确保数据分析内容不会重复交叉？
对公共平台 （即 Formax 集团旗下金融圈 APP）用户情况精细化分析需求：
用户情况：包括独立访客、页面访客、活跃用户数、新增用户数、注册用户数等，各业务的活跃用户数等;
产品使用情况：包括平均使用时长、访问时长分布、人均访问页面数、跳出率，主要页面的 PV 等;
核心功能转化漏斗：包括注册流程、绑卡流程、出入金流程;
私信使用情况：包括不同类型人群的数量、使用未成功的数量、私信条数分布、发送私信时间分布等;
首页功能模块的使用：各个模块和功能的点击等;
用户关注情况：关注的类型分为自选股、牛人、栏目订阅号，不同类型的关注人数、新增人数等。
Life 平台（消费金融方面）精细化分析需求：
用户及产品使用情况：包括 PV、UV、新增用户数，使用该功能的时长，不同页面的停留时长、跳出率等;
商品交易：包括各类目、各商品的浏览情况，各类目、各商品的交易情况，交易的转化漏斗，商品复购情况等;
订单数据：包括订单量、平均发货时间、平均送达时间等。
外汇业务线的精细化分析需求：
产品使用情况：PV、UV、新增用户、注册用户数、开户用户数、入金用户数、各页面的浏览、核心功能的点击、使用时长等;
牛人投资者：申请牛人数、新增牛人数、放弃牛人数、在绑牛人数、牛人盈利比、牛人核心行为统计；
普通投资者：复制人数、成功复制人数、复制金额等;
交易数据：出入金人数、出入金金额、交易人数、交易金额、交易产品;
核心漏斗：注册开户流程、入金流程、交易流程、复制流程。
P2P 理财业务线的精细化分析需求：
产品使用情况：PV、UV、新增用户数、核心功能的点击情况、不同页面的停留时长、跳出率等;
交易情况：出入金情况，交易人数，交易金额、复投情况、优惠券使用情况、投资到期后续行为，债券转让情况等;
核心漏斗情况：注册转化、购买理财转化、购买债券转化、申请转让漏斗等。
股票业务线的精细化分析需求：
推送追踪：接收 push、点击 push 链接；
社区资讯：点击、加载、评论、点赞、分享、分布；
交易：出入金情况、股票的买入、卖出、撤单、沽空；
跟单行为：跟单的牛人；
核心转化漏斗：开户流程、入金流程、出金流程等。
3如何规范数据埋点？如果没有规范，数据统计与分析就会发生较大偏差，同时不方便后续的管理与运维，因此我们全公司总结出了统一的数据埋点规范。
事件和属性名称的规范：
对每个事件，每个属性都定义好埋点的英文名称，保证各业务线、各端传入信息的一致性。且为了便于区分不同的业务线，在事件前额外增加了前缀，防止各业务间产生干扰。
事件采集时机的规范：
明确好每个事件的采集时机，如元素点击事件，是在该元素在前端被点击时触发；而交易成功类事件，如股票交易、购买 P2P 理财产品成功等，则是在服务端返回了成功信息后才触发。明确的采集时机，使开发人员更加明确，减少了不必要的沟通成功，并且保证数据的准确性。
属性采集范围的规范：
（1）同一事件多端采集属性不一致时要明确，Web 端、App 端需要统一。以浏览页面为例，该企业平台有一套适用各端的标准的页面 ID 体系，希望能将各端的浏览页面行为进行统一分析。所以我们使用了同一个名称，如通过同一个页面 ID 将多端统一。
（2）特殊属性的取值范围要确定，有些事件是针对特定场景设计的，而其中的属性取值是可以穷举的，也是后续需要分析的点，就需要明确列出。
4Formax 集团的数据模型Formax 集团采取了 Event-User 模型来记录数据，通过不同的属性对事件进行描述，同时对用户的特征也进行了描述。
图1 Event-User 数据模型
用户表相对稳定，用户属性很难改变。常见的用户属性有 UID、省份、城市、性别、注册渠道、注释方式、手机号、邮箱等。特别讲一下用户 ID，为了标识用户，我们用两个 ID 进行标识。在用户未登录的时候，我们会根据设备 ID 或者 Web 端的 cookie 来生成一个 first_id，在用户注册或者登录成功后，我们会再给用户分配一个 user_id 作为 second_id。
事件属性主要分为公共属性和特有属性。
图2 事件属性分为公共属性与特有属性
公共属性包括唯一识别 ID、时间、平台、注册渠道等。这里主要介绍三个公共事件：页面浏览、按钮点击、控件展示。页面浏览主要统计 PV、UV 等，通用属性有页面标题、页面 ID 和停留时长。点击按钮的通用属性有按钮名称、页面标题、页面 ID 等。控件展示更多地在用户前端不确定的时候会用到，通常用于卡片等页面内的元素，比如 banner 效果的评判。
图3 公共事件关注属性
当现有的公共事件不能满足统计需求是，需要对特殊属性进行自定义，这是特有属性，比如投资事件。通过增加不同的事件属性，用户行为将会丰富起来。
Formax 集团在数据分析方面探索了很多，才构建出了符合自己业务的数据分析体系，互联网金融行业竞争激烈，精细化运营才能帮助企业更好地发展，脱颖而出。因此，做数据驱动型企业从数据分析体系建立开始。
如果您对金融行业的数据分析有更多兴趣，可以关注2017数据驱动大会，我们设置了金融分论坛，邀请到行业重量大咖及数据驱动金融一线践行者与您一起探讨数据驱动金融的前沿理念及落地尝试。
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