如今，傳統金融業在互聯網浪潮的推動下，正經歷著前所未有的發展，如何利用互聯網技術和數據分析工具幫助企業實現數據整合，并有效控制風險和提升用戶體驗，將是互聯網時代金融機構面臨的新挑戰。

互聯網金融企業上萬家，除了比較金融產品的收益性、流通性和風險高低等差異外，對于線上平臺，許多企業還未做到利用用戶行為數據實現精細化運營。但是當互聯網金融產品直接以網站與 App 來面對用戶時，變現不僅需要通過金融產品本身特點，還需要通過良好的平臺用戶體驗來實現。神策數據（Sensors Data）提供了專業安全的互聯網金融行業解決方案，依靠團隊多年大數據經驗的積累，為客戶提供融合業務場景的用戶行為數據分析工具。

目前，融360、趣分期、PPmoney、大特保、短融網、葡萄串等多家互聯網金融企業正通過這樣的數據分析服務不斷地在提升他們的產品用戶體驗，這過程也豐富了我們的服務經驗。從以下的重點說明，你可以知道他們當中部分企業所經歷的數據分析優化體驗是什么。

數據安全

私有化部署方案維護企業數據安全，建立金融產品用戶信任

金融產品因為同時涉及隱私以及金錢兩大敏感議題，數據安全是至高原則，重要性凌駕在產品體驗之上，也是建立用戶信任的必要基礎。企業的數據安全也是神策數據高度重視的。面向這樣的需求，神策數據提供的私有化部署方案讓企業將數據存在企業內部，安全系數提高，數據泄漏風險值降低，讓企業安心做好運營。

數據采集與建模

數據倉庫累積數據資產，分析用戶行為規律有所依據

神策數據幫助企業通過PaaS平臺搭建自己的數據倉庫。數據在手表示企業可以隨時回溯歷史數據，不必再花時間從第三方數據分析平臺調用數據，實時掌握市場風向。長期的數據積累，企業還可以分析用戶行為規律，推測下單偏好。PaaS平臺可以二次開發的特性，也表示企業可以連接既有CRM等系統，打通數據，實現數據整合，做好風控。

打通業務數據和行為數據，投入產出分析更完整

許多互聯網金融企業擁有很多線下數據，有些服務流程甚至會引導用戶跳往第三方合作伙伴進行支付與完成最后的貸款業務，所以容易造成數據割裂。通過神策數據的全端埋點，企業可以運用用戶身份識別 ID，例如手機號和銀行帳號，打通客服、電話銷售與購買記錄，以及訪問首頁、訪問產品頁等，線下業務數據與線上用戶行為數據。這樣做有什么好處？當企業可以連接線下的用戶借還款記錄與身份、資產等信息時，這就表示了企業可以提高風險控制的能力。

融360就結合了自有BI平臺的業務數據和神策分析上的用戶行為數據，制成報表供各部門監控使用，豐富了數據的集成，也強化分析連續性。尤其互聯網金融行業用戶流失率高，企業總是要花很多金費做推廣，拉新成本高，所以打通數據，市場才能端到端地分析不同渠道的流量和投入產出比，優化渠道投放。

圖：神策幫助互聯網金融企業打通業務數據和行為數據

如何用數據驅動運營？

多維度下鉆用戶信息，對用戶下單結果進行精細化歸因分析

在做線上用戶行為分析時，除了最基本地去監測金融產品的銷售數字外，也要以多維度去挖掘影響用戶行為的因子，包括行為屬性與用戶屬性。

在行為屬性這一塊，像是針對“投資完成”行為，企業可以針對用戶所在城市、渠道、項目期限、還款方式、預計年收益率等各個面向，做出多維度的分析，清楚厘清不同變因對于投資數字的影響是什么？還有在贈送代金券或推廣開戶優惠后，活動頁面對于激勵客戶下單投資的推廣效果？細分切割各個維度影響下的用戶行為激勵效果和商品熱度。

實際案例中，嘉石榴分析了標的類型、起投金額、投資進度等因素對于用戶瀏覽各個支付頁面詳情的影響。聰明投則是追蹤“我的邀請碼”邀約機制的用戶推廣效果; 進行這樣的分析也同時監測了用戶是否樂于將產品分享給好友，得出用戶對產品的認可度。

圖：企業可以針對支付方式、預計年收益率等各個面向對行為事件做多維度分析

針對用戶屬性這方面，互聯網金融產品強調高匹配性，能夠往下細分用戶的行業、地區、注冊時間、投資次數、投資金額等屬性意味著，企業可以將這些用戶屬性與金融產品銷售狀況做對比，找出消費規律與習慣，有針對性地調整運營內容，提供不同風險差異、回報率的產品，提高配對效率。

或者進一步，企業可以利用“用戶分群”功能，同時結合行為數據和用戶屬性數據，依據自身的業務場景和規則，抽取出想要進行運營或分析的用戶群體。如果企業有良好的推送系統等，兩者一結合，即可實現快速、精準的消息推送。后續想要看實際的推送效果時，亦可在其他分析功能里快速查看，從而實現了用戶運營在數據驅動下的閉環。

圖：運用消息推送系統，企業可以主動面向各用戶群做個性化運營

以小時為時間粒度，全天追蹤各個時段下單數據

神策數據的時間查詢粒度劃分為分鐘、小時、天、周、月。大特保選擇按照小時為時間段去分析，了解用戶的下單習慣，包括用戶下單比較集中的時間段有哪些。市場部再根據下單的高峰時間發送微信推文，抓住用戶量最大的訪問時間。而章魚彩票更是以”分鐘” 去切分業務數據，即時跟上用戶決策節奏，分析活動效果。

圖：以“小時”作為時間粒度，可以對比一天當中不同時間段的數據情況

如何用數據驅動產品？

追蹤客戶投資轉化流程，解析用戶流失環節

用戶擁有投資意向后，單一環節問題很有可能讓用戶在完成最終投資的中途流失，所以必須進行步驟與步驟間的流程分析。以“頁面”分析級別來說，我們可以知道，用戶或許是因為開戶流程太過冗長，所以干脆結束瀏覽。

圖：PPmoney用漏斗分析做充值、提現、投資等轉化流程分析（示意圖，非真實數據）

再往下細分的話，神策提供以“行為”級別來做流程分析。這樣分析可以知道，用戶是否是因為想不起密碼、一直收不到驗證碼，還是因為綁卡失敗，所以最后放棄下單、充值，尤其綁卡就是金融APP最容易出問題的環節，找出用戶操作失敗的問題環節就能優化流程，就能確保用戶完成完整的投資體驗，減少流單。進一步利用神策提供的流失用戶列表與用戶行為序列，企業還可以針對流失用戶做運營，找回流失用戶。

圖：利用流失用戶列表與用戶行為序列，企業可以針對流失用戶做運營，找回流失用戶

數據驅動決策

精準采集用戶行為數據，提升金融產品匹配度

在頁面操作過程中，常有下拉選單的設計，不同的下拉選項意味著不同的后續對應頁面，此時如果不對下拉選項追蹤就無法對用戶行為進行精確區分。利用神策的SDK全端埋點方案，企業可以追蹤用戶對于每一個控件和下拉框格的操作行為，借此實現個性化服務，為不同用戶群量身設計與推薦專屬金融產品。以融360為例，在用戶貸款申請的步驟中，在第二步用戶點擊不同的“職業身份”選項后，第三步對應的會是不同的貸款額度。

圖：融360用神策的SDK全端埋點方案精準采集用戶在表單中的下拉選項

神策數據在服務各個客戶的過程中累積了豐富的互聯網金融行業服務經驗。互聯網金融企業在意的數據安全、打通業務數據與用戶行為數據、投資用戶行為多維度剖析、各種投資轉化流程分析等需求，我們力求提供一套完整專業的行業解決方案，讓合作企業用最精準的數據，實時查詢的速度，以及最細到“分鐘”的展示粒度讓您做好數據運營，實時掌握市場脈動。歡迎追求精細化數據運營的互聯網金融企業親自體驗、親自實踐神策數據用戶行為分析工具的數據運營效果。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据面向互联网金融企业提供行业解决方案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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