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本文整理自，诸葛io增长团队负责人邱千秋上周日（8月13日）在FinTech Club深圳站上的分享《金融理财的数据驱动方案与创新》。FinTech Club 是诸葛io针对金融科技领域举办的数据巡展，本次深圳站的主题为“数据驱动，智慧金融”。 无论产品设计还是运营本身，金融都是强数据驱动的行业，+互联网的浪潮过后，对用户行为数据的精细化采集、运用和探索率先被这个行业嗅到，除了进一步清晰了用户画像，在精准营销、客户服务、风控以及未来的智能化探索都做了强有力的支撑，甚至，也逐渐成为各家未来竞争的壁垒，诸葛io增长团队负责人邱千秋从以下4个方面展开分析： 1、高昂的获客成本 2、羊毛党的防范与引导 3、用户忠诚度 4、不断升级的风控模型 特邀嘉宾 玖富证券CIO&MD周海根的发言，从宏观的金融大数据角度分析了智能投顾领域的应用，点我回顾 广州向日葵信息科技有限公司数据产品负责人罗玲的发言，也将于近期整理推送。 诸葛io最专注也是最直接的切入点是用户行为数据，活动效果，功能使用效果的衡量都需要数据，数据有一套专门的体系来规划和采集，最终呈现出来供企业各部门分析。诸葛io通过协助企业完成前端用户行为数据的采集，将整个数据清理结构化，从底层搭建完善，最后呈现在数据展示上，帮助企业中不同角色更高效的理解业务，实现决策驱动。 诸葛io的客户成功部门，在采集数据方面可为企业提供专业的指导。比如，引导理财类客户的首投行为可能是企业的一个重要阶段，那么从数据采集到数据分析到数据应用，诸葛io都将为企业提供贴心服务。 1、行为数据：基础&深度还原用户数据的本质是场景还原，全面完整的行为数据是重中之重。 在没有诸葛io用户行为数据之前，很多企业通过百度统计查看流量数据、结果类数据，而数据的本质是还原场景，流量是场景，交易额是场景，当流量越来越贵的时候，用户留存就非常重要，提升留存就需要研究用户是如何使用产品的？而诸葛io可深度且真实的还原用户行为。 对于互金类产品，通常会赋予新用户一个新手特权——礼包组合，那么新手特权对于业务目标的贡献有多大？（从我（邱千秋）以往的经验来看，不太大）发送体验金的目标是什么？体验金可以让“信用感”比较低的用户体验产品，无需绑定帐户认证身份，先试试可能会带来下一步转化，总之，新手运营的目标是实现首投转化。 从传统的数据分析工具，大多可以获得用户量、流量，日交易额、投资额、绑卡等数据，完全没有经过细分的数据，无法支持用户场景、转化效果、ROI及关键点分析，而唯有通过采集用户的行为，再将用户拆分开，比如：新手/老用户，在场景中进行分析，比如：评估运营方案的效果，衡量推送时机等。 增长目标大致可分为五个阶段：拉新，促活，留存，交易，传播，每一个运营策略都需要衡量用户处于哪个阶段：新增？还是活跃？老用户？新用户？还是要流失的用户？用户的资产规模怎样？是追加投资？还是已经“满仓”，如果是这类用户可能要往传播角度再去引导。此外，用户的风险承受能力？是否有学习意愿？这都是运营需要考虑的。就用户的关键行为，在不同时机有不同的运营策略，运营效果到底好不好，需要查看完整的用户行为数据，给用户最完整的体验。 诸葛io可直接查看运营效果，见上图，当一个用户进入项目列表页，诸葛io采集的所有数据都是企业上传到诸葛io的，采集第一方数据。在诸葛io平台可查看到用户是谁，现在的资产情况、等级，最近30天访问次数，首次访问时间，最后一次访问时间，最近30天的访问情况，包括：在什么时间做了什么事：点击投资理财查看某理财产品，该产品的期限以及年化收益率等，诸葛io可将用户完整的信息采集到，不仅是页面流量，而且可以查看影响用户行为的因素，从而分析用户产生该行为的原因。 一旦洞察到用户的行为动机，比如：小到标签的影响，大到某个数字是用户最敏感的，那么在产品设计或者运营时，即可非常有目标的去设计/策划。知道用户是谁，是怎样的一个人，在每个时间段做过什么，查看过哪些页面，如此全面的采集所有完整的数据。这一切都基于诸葛io在服务了近万家企业客户，从而深刻理解整个行业的数据痛点。 诸葛io具有突出的数据关联能力： 1、全平台支持，自动采集基础数据，支持多种采集方式，无埋点、可视化埋点、代码埋点都支持（点我了解更多），建议企业在不同场景使用不同的采集方式。 2、实名账号分析，传统数据分析的是设备，以设备来判定用户，现在是以账号判定，因为一个用户通常持有多个设备交叉登录，诸葛io基于实名账号做关联，实现跨平台分析用户。比如：当发现，用户在APP端的留存还可以，而网站/H5端留存一直很差，此时，拿不准用户是留存了？还是转化了？ 典型场景：APP内嵌H5的数据关联 如果H5的数据统计到一个平台，安卓和IOS的数据统计到另外一个平台，这样是无法完成整体分析的，无法判断来源，所以诸葛io在这种场景下也实现了数据关联。 3、投放涉及到广告监测，通过推广活动，用户最终跳转到应用商店下载APP，而所有活动将全部归到应用商店，应用商店无法判断新增用户到底来自哪个活动？诸葛io的解决方案是，关联应用商店与活动推广。 2、业务监控：构建指标体系理财产品周期大致包括：投放、曝光、流量、着陆、注册、绑卡，投资。理财产品的用户也有一个生命周期：新手期、激活期、成长成熟、流失。将业务状态与用户流失等关键点提炼出来后理清思路，如此梳理出整个企业的业务指标，让不同部门对目标都有一个非常清楚的认知。 这里，将理财产品的用户分成新手期客户，激活期客户（理财产品激活期比较长，通常需要经历注册，实名认证，充值，绑卡，再投资，其间需要设置几次密码，另外，因为涉及到金钱，势必会存在用户对产品信任感的建立过程，所以，激活用户很不容易）。成长成熟时期，流失时期，在各个时期都需要设定一个指标体系。 要知道，指标并不容易确定。对于新手期，通过新增用户数、活跃用户数，可衡量新增占活跃比，这种比例可能会更直观些。在成长阶段，通过注册用户、新手期用户和老用户复投的比例，将关键行为拆开，可能带来更深入的洞察，所以设计指标也是有一套方法的。 指标设计完成，最终是要付诸工作应用的，一旦指标出现问题，可指导相关岗位角色再去查看关联指标，即出现问题后找到原因。 比如： 1、新增用户数据出现波动了，便可从渠道、版本、关键词等节点查找原因。 2、激活期，如果首投转化率不够高，除了查看渠道、版本、关键词等节点，可能还需要更多的传递“安全感”。之前诸葛io的客户就发生过类似的问题，后来发现：改版时产品经理的疏忽，将一些新手引导的信息去掉了，因为他以为用户都懂，但实际上，每个新用户都是一个陌生人，产品经理的某些微小删改都容易引发问题。 3、如果老用户的数据有波动，还是建议从运营方面查看效果数据会比较好。 总之，从这几个维度去查找原因即可。 梳理好业务指标后，如何将企业的各个团队（部门）关联在一起呢？将团队与用户生命周期对应起来，包括运营活动，营销推广、理财项目、产品设计各自对应到不同阶段的用户，比如：营销推广主要的目标是不断寻找精准用户，运营活动的目标是不断实现用户的投资转化，包括后期周期性投资。对产品来说，更关注事件收集、整体应用性以及产品粘性等方面。如此（见上图）指标以及目标明确的方向与整个团队的目标便绑定在一起了。 3、驱动增长：核心&场景解决方案➤用户为中心分析问题洞察价值 运营的灵魂是对用户的理解，在理性的分析中感性的理解用户。能够把用户群分得越精准，说明对用户的理解越深入，运营目标就越清晰，运营方案的效果就会越好。数据本身是冷冰冰的，但是数据背后的用户是形形色色的人，分析数据实际就是在分析人背后的行为，通过对数据背后的行为进行洞察，从而更好的制定运营策略。专注用户洞察的诸葛io提供3个核心组件： 1、用户行为路径分析 诸葛io的用户行为路径分析，可帮助企业了解用户习惯，查看到用户在哪个页面被什么元素所吸引，这是一个用户行为路径的整体呈现，建立宏观认知。 通过采集用户会话数据，从会话开始到会话结束，那么，什么是会话呢？用户访问一次，即是一次会话，访问一次停留10分钟，这是一次会话，会话开始和会话结束就是开始访问和结束。 场景，即以会话开始，观察会话开始之后的用户行为，比如，用户打开产品后有77%查看产品详情，然后登录查看余额等（数据来自诸葛io官网的DEMO，不一定符合业务习惯，但逻辑是一样的）。 同样的，还可以看会话结束的来源行为，比如：可以查看“绑定银行卡”这个行为的来源行为和后续行为，了解用户习惯是怎样的，是大多数用户点一下就往下做？还只是看看？都可以通过诸葛io平台展示出来。 诸葛io的用户行为路径分析，帮助企业建立对用户群的整体认知后再做数据分析，因为没有细分的数据混在一起是没有价值的。 2、灵活拆分
用户行为数据，包括所有实名用户信息、行为信息、行为背后的业务数据，诸葛io通过这些维度和字段来分析用户，前端可直接根据业务理解的方式进行拆分。用户群细分的一个关键点是对比分析新/老用户，另一关键点是将某一类用户分组后实现精准触达。 比如：建立一个分组运营：昨日的优质客户 “首次访问时间”、“首次来源域名”等字段都是基于诸葛io积累了大量业务场景而设置的，通常来说，只有明确用户的第一次访问来源，才能评估哪个渠道是有价值的，诸葛io有很多“首次”字样定义的字段，比如：在“首次访问时间”字段中筛选“查看理财项目超过5次”的用户；比如精准分析“新增后”一天内，完成绑卡但未完成首投且用户来源是“网贷天眼”（目前国内网贷行业较为权威的第三方机构），如此筛选出来的用户意味着这是一群高质量用户，该群用户进入产品后查看很多项目且完成绑卡，但最后未投资，那么很可能中间遇到了问题。 在这种情况下可将用户分组，在第二天致电用户询问使用产品中遇到的问题，比如，用户反馈绑卡环节体验不佳：原本打算投资，但总反复弹出“实名认证”的提示。 该应用场景即可证明：将用户精准的拆分出来是精细化运营的基础。本质上，将不同特征的用户通过对比交叉到群体画像模型中，比如：将不同用户群交叉到次日留存的模型中，对比不同用户的行为特点，这样的分析思路。 3、下钻到底
诸葛io平台上，每一个代表用户数据的数字均可点击查看单体用户的行为路径，比如：有“点击”行为的有50用户，通过一个列表即可查看到这50个人是谁，可以查看该用户整个行为路径。
用户画像完整的记录了用户的行为轨迹，并采集了丰富的用户环境信息，用户真假一目了然。首先按照用户行为路径建立整体认知，然后通过用户分群分析，最后在某一个用户群中随机筛选3-5个单体用户验证之前的分析结果，查看用户的实际行为是否与猜想一致，最后能否基于这类行为特点还原出用户当时的使用心理，其实这是一个深度还原用户使用场景的过程，诸葛io以用户为中心，洞察业务与用户间的情感链接。 ➤自动筛选、自动执行、自动衡量、智能增长
用户生命周期各阶段场景解决方案 诸葛io除了强大的用户行为分析能力，还实现了从“广告监测”到“着陆流量分析”最后“功能优化”的覆盖用户生命周期各阶段场景的数据打通，这对于用户的评估是一个新纬度，如此构建出更真实的用户分析模型。 如果不打通用户行为数据，则会出现这样的情况： 某用户一直活跃在IOS平台，那么，该用户在微站的数据一定不活跃甚至被认为流失了，到底如何评估获客效果？ 1、一站式实现渠道效果衡量 投放是每家企业首先需要解决的问题，因为与成本有关，唯有通过有效的流量才能带来最佳的转化。
衡量渠道质量，评估获客效果，必须将用户行为关联起来。广告监测：从曝光到投资；深度链接：活动来源标签；跨平台分析：从JS到App。 无断点的完整获客分析场景 诸葛io基于DeepShare技术，打破WEB和App之间的信息壁垒，完成一站式的内容跳转，实现App的内容直达，实现App跳转前后的用户识别，从而完善来源渠道、推广效果监测、归因分析等场景。 精准评估渠道价值 基于UTM的网站、H5落地页追踪，诸葛io获取分析功能可以快速评估渠道价值；基于deeplink的跨应用市场用户追踪，精确计算跨应用市场的用户数据。
诸葛io基于对产品的洞察和经验的积累，开发出“获取分析”模块，实现自外而内全路径数据分析：广告投放曝光、新增下载活跃，转化留存。 2、着陆页分析
诸葛io支持将不同用户群在落地页中的行为以“可视化”的方式呈现出来，比如：拆分未投资用户与已投资用户，通过落地页的可视化点击分析，发现“未投资用户”更关注产品的安全性和背景，而“已投资用户”更关注收益及资金安全的情况。 3、产品运营
对于理财产品，可将用户分为：注册评估者，新手期投资者，周期性复投，都需要分别分析讨论，比如：深度洞察首次投资，同样的，当用户进入新手期后，从试探性到首投的过程是比较模块化。 4、智能触达 互金产品用户转化节点较多，如引导绑卡，实名、设置密码等，通过诸葛io智能触达平台在合适的时机进行引导和鼓励，提升转化和用户价值。 ➤促进首单转化：不断减少从新增到首投的时长周期
基于强大的用户分组能力，诸葛io开发出“智能触达”模块，这是一个偏自动化运营的工具。 见上图，以首单转化场景为例，给新增用户设定一个条件：如果注册成功后一天未完成开户行为，即推送一条短信/移动端PUSH。诸葛io支持自动衡量，统计出在执行运营动作后3天内实现“首单投资”的用户数，分析绝对数量/转化率/交易额。 改变了传统的运营触达方式——每次需要技术部门的配合。诸葛io打通所有数据且实时查看，实现运营自动化、自主化（由发起部门自行设置即可完成）。 ➤促进追加投资：引导追加资产促进用户价值层级迁越
对于新手期的活跃用户，在诸葛io平台可通过手动设置完成运营：筛选出资产小于5万且最近30天内没有投资行为的用户，为其精准推送现金券，通过自动衡量查看效果：3天内实现使用现金券投资的用户数，自动分析绝对数量/转化率/交易额。
以上，诸葛io深度挖掘基于用户行为数据的价值且打通跨平台数据，可自动化执行，最终效果实时评估，为用户提供更好的体验，这就是诸葛io提供的从用户获取到落地页再到用户进入金融产品后的数据应用的方式。
诸葛io为金融企业客户提供私有部署，包括数据密/DDB等数据加密脱敏服务，提供实时数据查看，支持二次开发，数据仓库完全开放，稳定支撑了互金企业内部风控系统和其他系统对行为数据的应用需求，包括：SQL查询平台；API接口访问；HDFS数据访问；Kafka实时数据订阅。此外，因数据分析师的需求以及遇到的问题往往更加复杂，所以诸葛io还提供额外的支撑：SQL查询、数据仓库开放访问、实时数据订阅。
随着粗放混杂、抢占式的发展模式逐渐销声匿迹，单纯比拼收益、用户数量和平台规模已经无法进一步深挖用户价值，让用户享受到便捷、高效、人性化的服务体验，是增加平台粘性和竞争力的关键。 诸葛io强大的数据采集、数据关联、用户洞察、深入业务场景的能力，从流量到交易的完整漏斗，实现广告和渠道效果的一键衡量，通过广告监测和渠道衡量帮助企业优化投放策略，通过着陆流程分析和优化，提升流量转化，通过功能优化和运营触达提升订单转化。 总之，数据的本质是场景还原，行为数据对用户需求和体验的还原能力是不可替代的，通过构建指标体系，对业务进行监控，梳理用户生命周期历程，明确用户需求和企业诉求，做数据指标的顶层设计，以用户为中心分析问题洞察价值，以数据驱动业务的增长。 |
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