上周六（7月29日），在北京中国大饭店，诸葛io产品VP于晓松受邀出席了由CDA数据分析师主办的“2017中国数据分析师行业峰会”，本届峰会以“跨界互联 数聚未来”为主题，采用1+11的形式，共计12个论坛，涉及电商、商业BI、人工智能、大数据金融、互联网大数据等热点话题，深层剖析大数据的前沿技术和发展趋势。
本文整理自诸葛io产品VP于晓松在“大数据与金融”分论坛上的发言《 深入金融场景的数据驱动与应用》。
内容提要：
1、构建行业指标体系，对业务进行实时监控
2、拉新 如何衡量优化渠道与活动投放？
3、转化 如何提升流量用户产生交易的比率？
4、分析师福利 三大特性为分析工作提供有力支撑
构建行业指标体系，对业务进行实时监控
分享数据驱动在金融领域的应用前，先来介绍下诸葛io，诸葛io是一家数据服务公司，服务于企业并帮助企业利用数据来驱动业务优化，专注线上用户行为数据。基于此，诸葛io提供一个平台，帮助企业简单便捷的采集线上用户行为，通过SDK等技术实现数据采集，数据经过处理转化后进入数据仓库，如此节省企业大量研发工作，包括数据清理，诸葛io直接把一些结构化的，标准化的数据采集上来，以这些数据为基础，针对企业的各项业务提供相关的衡量、分析和优化的支持。比如，面向市场，面向运营，面向产品等企业多部门的角色。
回归到金融，诸葛io服务过很多互联网金融公司，互联网金融业务有众多细分，今天主要以投资理财产品为例。
对于一个在线上通过APP或网站向C端用户销售各类理财产品，帮助用户投资的一项业务，用户体验流程大致是：企业在各个渠道投放广告，比如：百度关键词或者今日头条等。广告投放后，有感兴趣的潜在投资用户将被吸引过来点击广告进入产品，按照引导一步步完成注册，绑定银行卡进而完成投资等行为。
用户大致经过上图中从上到下的一个过程，即，广告投放，投放后进入产品APP，通过各种分类导航，搜索等选择其感兴趣的产品，然后可能会注册，实名绑卡，充值投资购买理财产品，比如：保守用户选择稳健基金型产品，三个月期限。购买后，产品到期用户将赎回并提现，之后，有一部分人可能会选择继续投资，还有一些“羊毛党”在获取高额收益后会立即离开。因为大多互联网金融平台为新手用户提供补贴或者优惠，产品周期短，收益高，让用户快速体验到基于互联网投资的便利性，故催生出“羊毛党”现象。
这一业务模型是基于用户的流向，典型的互联网金融企业大多涉及营销推广、运营活动、理财产品的上架，包括平台的产品设计等工作。
拉新 如何衡量优化渠道与活动投放？
从获客开始，每个互联网金融平台都会投入很多人力和财力去获取新用户，这是非常重要的一个环节。拉新的方式有很多种，可能会通过广告投放，组织线上活动，或者通过自媒体平台传播有趣的内容和活动等，基本上每一种手段，每一个渠道都需要投入一些成本。那么如何评估投放ROI呢？
传统的方式，比如：广告投放可以获得几个数据，第一，不同渠道广告曝光数、点击数，但互金平台在业务系统里记录的用户注册，绑卡，交易等核心业务数据与投放数据没有任何关联。所以在这个环节首先需要 拆细投放数据**。
比如：今天有一万个人注册，这一万个人其中有三千人绑卡，三千人里又有两千人在注册当天完成了第一笔投资。如果能够把数据拆开，我们即可清晰的知道这一万人中可能来自搜索引擎的是多少人，来自今日头条的是多少人，来自朋友圈广告的是多少人，这三个渠道分别带来多少用户，带来的用户又有多少完成了绑卡，多少人完成了第一次投资交易。如此将渠道打通，我们便能够很轻松的衡量出每一个来源渠道的投入产出比，进而帮助企业将有限的市场费用投放到更有效的渠道上。
从流量到曝光，到点击，到注册，到绑卡，这一系列用户行为在单个用户上，假如今天有一个投资用户，我能一直追溯到他什么时间注册的，从哪个渠道来的，什么时间来的，便可帮助市场人员完成衡量和优化。
转化 如何提升流量用户产生交易的比率？
企业做投放的目的是吸引更多的用户进入互金平台并尽可能快，尽可能多的转化成投资用户，对于网贷产品可能希望更多的人转化成贷款用户，当然前提条件是他有还款能力，还款的可能性比较高。那么，如何提升流量转化呢？
→功能优化提升流量转化
以互金平台的官网首页为例，当我们记录下官网首页每一个用户的每一个行为并将数据叠加，将用户分为两类：一类是已经投资的用户，一类是没有投资的用户。
官网首页往往承担的职责比较多，其中一个重要职责就是让未投资的用户尽可能多的转化成投资用户，即在首页上呈现的内容能否在第一时间吸引到他，并且让他完成注册绑卡投资一系列行为，故，实际上官网往往是用户与产品的“初次见面”。通过这个数据能够推测投资用户与未投资用户的偏好，在了解到未投资用户关注哪些内容，便可针对这些进行优化，优化通常有助于转化率的提升。同样的，在用户注册、绑卡、投资的流程中，每一个环节都可以进行产品的优化。
这是诸葛io平台可提供的各种分析模型，包括：行为路径、事件、漏斗等均可很方便的支撑产品团队进行产品的优化。
→运营触达提升流量转化
以某互金平台为例，今天新增一个用户，这个用户如果对平台上提供的理财产品感兴趣，并且手中刚好有一张银行卡，那么很快便可完成投资的转化。但是也有可能因为一些情况，比如银行卡没在身边，那么就不会立刻转化。还有一部分用户只是进入产品看一看，并没有准备投资。在这一过程中有一些用户可达成转化，有一些用户打算转化但没转化，对于可能转化但没有转化的用户，如果我们能够筛选出来，并且在合适的时机给他推送一些内容或者优惠信息，就很有可能提高转化率。
用户注册成功，但是24小时内没有完成开户。我们可通过短信或者APP等通道给他发送一条消息，此时再衡量触达他以后的三天内，他有没有完成首单投资。而此时很有可能极大地提高转化率。
资产总额小于5万，新手期的活跃用户，若在合适的时机给他发放现金券，那么有可能会使得这一部分用户再投资。
除了提升首单转化和促进追加投资外，用户在不同生命周期的各个阶段的转化率均可通过诸葛io智能触达平台进行一些尝试。
诸葛io智能触达平台，可完成用户，时机，渠道以及内容的选择和编辑，通过自动化一键衡量让运营人员实时查看效果。
诸葛io智能触达可通过可视化方式，即无需编写代码即可完成活动的创建，执行的过程是自动的，根据用户的行为来触发，即用户行为满足条件即可自动完成触达过程，而无需人工操作，并可实时进行效果衡量。
分析师福利 三大特性为分析工作提供有力支撑
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。
SQL查询，诸葛io基于Apache的一个Zepplin开源项目构建了一套SQL查询平台，直接把结构化的用户行为数据的数据仓库作为基础，在其上搭建平台，可以直接通过编写SQL语句的方式，对数据进行各种分析和洞察，非常适合分析师进行“探索发现”式的分析使用。同时，还支持一些简单的数据可视化，让我们方便且更深入的分析数据，更形象的理解数据。
数据仓库开放访问。种种原因，用户行为数据可能没有被企业很好地搜集和利用。在服务企业客户时，诸葛io发现用户行为数据能够发挥的价值非常大，我们不希望企业仅仅将用户行为数据搜集到诸葛io平台上，而是为更多的企业提供各种服务。诸葛io在思考能否将数据开放给企业，当然，需要强调的是，服务哪家企业诸葛io才对哪家企业开放，且企业间绝无交叉。故，诸葛io提供了数据仓库的开放访问。
开放访问数据仓库，可实现行为数据与业务数据的打通，中间通过用户ID等数据实现行为数据和业务数据的关联，关联后业务数据往往是一些结果性数据：比如，某用户投资了3次，投资总额是1.5万，但是这个用户投资的整个过程是什么样的，我们需要到业务数据里去找，这中间如果发现一些不理想的环节，我们能从业务数据中找到原因，甚至找到一些改善的手段。
开放访问数据仓库，还可满足数据分析师个性化的报表需求，不同领导和业务部门对报表的需求不同，此时可直接通过你所用的报表或者可视化工具连接数据源即可实现。
开放访问数据仓库，更有助于数据分析师基于业务展开更深入的分析和挖掘数据。
实时数据的订阅。在诸葛io平台上所有的用户行为数据，从行为到发生，到数据入库可实现秒级入库，在实时性达到如此高级别时就会衍生出额外的应用场景，比如：对互金产品做实时风控时，有时候需要把用户行为数据放到整个大风控模型中，连接实时和整体的数据，我们能够更早的判断出用户是否是“羊毛党”。
此外，诸葛io提供私有部署（直接部署到企业自有服务器或云主机）和SaaS模式（灵活按需租赁），诸葛io的平台特点：第一，比较先进，与业务贴合非常紧密，能够有力支撑各个业务模块工作的优化。第二，比较成熟。支持快速便捷的应用，即SaaS是开通即用，私有部署一周实施；第三，平台更开放，无论数据还是接口；第四，全程服务，如果企业之前没有对用户行为数据进行分析和挖掘的经验，诸葛io团队可提供相应的服务，通过培训，甚至是帮助企业直接分析来指导业务优化。
在过去2年间，诸葛io服务了众多金融企业客户，既有银行类的传统金融企业，更多的是互联网金融平台：人人贷、首创金服、用钱宝、闪银奇异等，他们都在使用诸葛io用户线上行为的采集、分析和应用。
这是我们基本在各个行业的，不限于互联网行业，很多传统的行业也在应用我们的工具和平台。
诸葛io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，通过诸葛io的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。
本文首发微信公众号 诸葛io（ID:zhugeio1）
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