以下內容整理自神策數據深圳沙龍中，神策數據分析師高洪梅的分享，題為《數據分析與互金行業那些事兒》，點擊文末“閱讀原文”可獲取本次分享干貨PPT。

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讓數據驅動落地企業，要先明確商業目的是什么，找到方向才能更好地指導業務。在互聯網金融企業中，用戶與交易額是各部門工作開展的核心所在。互金企業重點關注資金量和資產量，工作都是圍繞此目標而展開。

不同部門有著不同的數據分析需求。例如，商務部門的工作核心是獲客、拉新；運營部門關注如何提升客戶活躍度并減少用戶的流失，產品部門聚焦產品功能與優化，以提升用戶的體驗；管理層關心各個部門運營狀況，以及業績的達成情況。

數據分析雖然不能直接帶來業績增長，但為產品改進和決策提供了方向，讓產品以最符合受眾需求和體驗的方式促進企業業績提升。結合我在曾經的實際工作中，以及商務部門、運營部門、管理者的數據分析的真實案例，介紹如何應用數據滿足不同部門的分析需求、以及企業在數據分析過程中存在的通病和應對之策。

▌商務部門、運營部門、老板關注都有哪些數據分析需求?

商務部門關注用戶投資轉化率

先從商務部門的獲客說起，為了監測渠道推廣的效果，我會給每個渠道分配唯一標識，用來區分各渠道用戶的來源。為了讓相關渠道的推廣人員能清晰了解渠道狀況，我會推送一些渠道分析的報表，包含了渠道流量、注冊用戶數、投資用戶數、投資轉化率、用戶的整體投資額、人均投資額等。

圖1 數據驅動下的渠道分析流程

在整個渠道分析的過程中，我們通過異常指標、定位問題、解決問題等流程，最終驅動獲客的提升。下面是我工作中真實的案例。

場景?1：為何注冊用戶的投資轉化率下降了?2%？

當發現這個異常指標，我們要做以下判斷：是大部分渠道均有所下降，還是單渠道的影響？在轉化過程中，客戶會在哪個環節中卡殼？出現問題的原因是什么……

通過分渠道查看并對比近一周的用戶轉化漏斗，發現前一天注冊的用戶在申請充值到充值成功步驟的轉化率明顯降低。為進一步挖掘原因，我通過分時段查看每個時段的充值成功率，發現晚上 7 點到 9 點充值成功率出現問題。最終技術調取日志確定是第三方支付平臺的問題，因為在晚上 7～9 點間服務器出現故障。

為此，我們增加充值成功率指標監測，設置預警值，發生異常可及時反饋到相關人員。

場景2：為何注冊用戶充值成功，卻沒有轉化為投資用戶？

用戶充值成功，初衷一定是希望在平臺上完成投資的，因此沒有轉化投資用戶屬于異常情況。通過分析發現，是“標”的供給不足。老客戶熟悉秒殺“標”的規則和“標”的發放時間，導致新手搶不到“標”。為此我們開辟了新手專區，從而保障新用戶的轉化率。

運營部門關注資金管理、理財產品管理???

互金行業的運營部門關注資金管理、理財產品管理。在投金額、回款 & 投資、充值&提現、凈流入、沉淀資金等指標是監管平臺資金常用的指標。與此相比，更重要的是如何看待和理解這些指標，若指標發生異常波動，要及時定位問題來驅動業務增長。

圖2 平臺監管常用的數據指標

例如，為什么金融企業需要關注沉淀資金？沉淀資金是金融客戶在平臺的可用余額，是企業平臺所募集的資金，若未能轉化為投資額，是無法給企業帶來價值的。若發現沉淀資金數值出現異常，背后有各種可能，如產品供給不足造成資金閑置；產品功能異常（自動復投失敗）；或者大客戶回款忘記復投，都可能會產生沉淀資金。

在理財產品管理實踐中，數據分析給予了一些指導意義，例如：

我們通過分析發現，臨近春節前 3 個月，短期標會供不應求，其中原因不難理解：一些用戶盡管手頭有很多閑置資金想投資，但春節期間會有較多的花費。這個結論為短期標的管理與發放提供了一些引導。

再如，通過分析發現，不同客戶對產品偏好的差異性較大。大客戶承受的風險能力很強，該用戶群追求高收益，因此在其投資的產品中，長期標占比是最高；而小客戶因為資金有限，這部分群體有靈活性的考慮，故短期標的占比最高。

老板關注數據報告、目標管理

老板最喜歡看報告！數據部門最基本的工作是提供日報、月報、季度、年報、各團隊業績考核報告等。呈交老板的數據報告通常會包括綜合指標統計、部門業績拆分、產品分析、用戶分析等內容。

圖3 老板所關注數據報告的常見內容

除了報告之外，老板還希望達到資金與資產的平衡：資金是企業通過營銷渠道拓取客戶，若資產有限用戶無法投資，將導致用戶流失，造成營銷費用的浪費；若資產較高卻沒能及時募集相應資金，企業會為資產付出較高的成本。在我們的數據分析工作中，會通過回款和復投率等指標進行資金預測，幫助老板解決目標管理等問題。

圖4?老板關注資金和資產的平衡

▌企業數據分析過程中的“通病”及解決策略

在這些年的數據分析實踐中，以及在神策數據與眾多行業客戶交流中，不難發現企業在數據分析過程中普遍存在以下問題：

第一，數據資產問題：用戶行為數據的采集難以在內部實現，以及數據安全性無法保證等。?

神策分析是一款可以私有化部署的用戶行為分析產品。自誕生至今，兩年內神策數據服務了 300 多家行業標桿客戶中，71% 的企業客戶選擇了私有化部署解決方案，因此積累了豐富的服務經驗和技術壁壘。神策數據為客戶提供“教科書式”的運維體系，85% 以上的客戶在 30 分鐘內完成一鍵部署數據，系統健壯，具有極低的差錯率。

值得一提的是，安全是私有部署的最直接價值，而其潛在價值更有長遠意義：持續高增長率和多樣化的海量數據資產沉淀企業，幫助企業獲取更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力。

第二，數據孤島：用戶明細數據拿不到，企業內部數據存在孤島；用戶行為數據與業務數據割裂；CRM、第三方數據、業務數據無法打通等。

神策數據幫助企業完成基礎數據采集與建模。它為企業提供了非常完備的數據接入方案，無論企業產品采用哪種技術架構，都非常容易地接入神策分析。神策分析支持多種數據采集方式，前端、后端數據采集，包括服務器、數據庫，甚至第三方數據和歷史數據的導入都可以支持，搭建完整的數據倉庫，幫助您積累數據資產。

第三，分析效率：業務人員數據需求求助于分析師，溝通成本高；需求排隊、不能得到及時反饋；低價值、重復的工作，人力嚴重浪費等。

神策分析提供了自助式的實時分析平臺。神策分析抽象了數據模型，直接支持了通用的行為事件、漏斗分析、留存分析、用戶路徑等八大分析模型，讓市場營銷、產品經理、運營人員、數據分析師及管理者等可以快速、實時、多維度查看和分析數據，讓大家從雜亂的報表中解放出來，及時調整運營策略，最終真正實現數據驅動決策。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的多部门数据分析需求，如何满足？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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