楼主: wdyaion
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[数据业务] 高效金融客户分析体系如何搭建? [推广有奖]

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wdyaion 发表于 2017-10-9 11:31:18 |显示全部楼层

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。


2不同业务线的分析需求

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。



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stata SPSS
wdyaion 发表于 2017-10-9 12:04:51 |显示全部楼层
关于大会更多信息,可以访问https://www.sensorsdata.cn/topic/ds2017/进行了解。
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reduce_fat 发表于 2017-10-10 12:12:51 |显示全部楼层
数据挖掘很重要
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wdyaion 发表于 2017-10-10 15:00:50 |显示全部楼层
reduce_fat 发表于 2017-10-10 12:12
数据挖掘很重要
是的~向什么方向、如何挖掘很重要
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lwell20 发表于 2017-10-10 15:47:47 |显示全部楼层
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。太LOW。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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GMT+8, 2017-10-18 04:37