如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法？
首先，我们要明确我们分析的目的。是为了提升用户转化率？降低获客成本？优化产品体验？还是为了预警风险？不同的目的决定了我们将聚焦于哪些数据，以及采用何种分析维度。就好比你要修缮一座老宅，你是想加固地基，还是想翻新屋顶，这决定了你首先要检查哪里。
数据分析的起点，必然是数据的收集与清洗。互联网金融运营会产生各式各样的数据，从用户的注册信息、浏览行为、交易记录，到营销活动的反馈、客服的互动记录，再到平台的风控数据、第三方合作的数据等等。这些数据往往是分散的、原始的，甚至可能存在缺失、错误或不一致。因此，如同一个细致的考古学家，我们需要将这些零散的碎片小心翼翼地收集起来，并进行必要的清理和规范。这包括去除重复数据、填充缺失值、统一数据格式、识别和处理异常值。数据质量是后续一切分析的基石，如果根基不稳，再精妙的分析也如同空中楼阁。
数据收集和清洗完毕后，我们就进入了描述性分析的阶段。这是最基础也是最重要的一步，就像是给事物画一张肖像。我们会运用各种统计方法来描述我们所拥有的数据。例如，我们可以计算用户的平均年龄、性别分布、地域分布，分析交易的总额、笔数、平均客单价，查看不同渠道的获客数量和成本，或者统计某个营销活动带来了多少新增用户和多少交易额。这有助于我们了解当前运营的整体状况，识别出一些显而易见的趋势和问题。通过可视化图表，比如折线图展示用户增长趋势，柱状图对比不同产品的交易表现，饼图展示用户画像的构成，我们能更直观地把握数据背后传递的信息。
然而，描述性分析只是看到了“是什么”，而我们更需要知道“为什么”和“怎么样”。这时，我们就需要转向诊断性分析。这就好像侦探在勘察现场，试图找出事件发生的根本原因。我们会深入挖掘数据背后的关联性。例如，为什么某个营销活动带来了爆发式的用户增长，是因为活动本身的吸引力，还是因为触达了精准的用户群体？为什么某个时间段的交易量突然下降，是因为市场环境的变化，还是因为产品出现了bug？通过对比分析、细分分析，例如对比不同用户群体的行为差异，分析不同产品功能的渗透率和对用户留存的影响，我们能够找到问题的症结所在。
有了对现状的清晰认识和对问题的深度诊断，我们就可以进入预测性分析了。这是在过往经验的基础上，对未来进行预判，如同一个经验丰富的船长，根据海况和天气预测航行路线。我们会利用统计模型和机器学习算法来预测未来的趋势，比如预测用户在未来一段时间内的流失概率，预测某个产品的交易额增长趋势，或者预测某个营销活动的转化效果。这可以帮助我们提前做好资源配置，规避潜在风险，并抓住未来的增长机遇。常用的方法包括时间序列分析（如ARIMA模型）、回归分析、分类算法（如逻辑回归、决策树）等。
而更进一步，我们还可以进行指导性分析（或称为规范性分析）。这是在预测的基础上，提供具体的行动建议，帮助我们做出最优的决策，就好比一位经验丰富的顾问，不仅告诉你未来可能发生什么，更告诉你应该怎么做。例如，基于用户流失预测模型，我们可以主动为高风险用户提供个性化的关怀和优惠，从而挽留他们。基于营销活动的预测效果，我们可以优化广告投放的预算和渠道。我们还可以利用A/B测试来验证不同的运营策略是否能够带来更好的结果，通过不断迭代优化，找到最佳的运营方式。
在互联网金融的运营数据分析中，还有一些特别值得强调的分析方法：
用户行为分析：这是互联网金融的核心，我们需要理解用户在平台上的每一步动作。从注册到浏览，从搜索到点击，从加购到支付，每一个行为都蕴含着用户意图和偏好的信息。通过漏斗分析，我们可以看到用户在转化路径中的流失点，从而针对性地优化流程。通过路径分析，我们可以了解用户在平台上的常用路径，为产品设计和内容推荐提供依据。RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）也是一种经典的用户分群方法，根据用户最近一次消费、消费频率和消费金额，将用户划分为不同价值的群体，从而进行精细化运营。
风险数据分析：互联网金融天然伴随着风险，因此风险数据的分析至关重要。我们需要分析用户的信用数据、交易行为数据、设备信息数据等，构建风控模型，识别潜在的欺诈行为、信用风险等。这包括但不限于逾期率、坏账率、反欺诈率等指标的监测和分析。
营销数据分析：每一场营销活动都需要被量化和评估。我们需要分析营销活动的效果，包括曝光量、点击量、转化率、ROI（投资回报率）等，以及分析不同营销渠道的获客成本和用户质量。这有助于我们优化营销策略，将资源投入到最有效的渠道和活动上。
产品数据分析：用户的喜好和平台的表现，最终会体现在产品数据上。我们需要分析产品功能的渗透率、用户对产品的满意度、用户活跃度、留存率等。通过用户反馈、埋点数据、问卷调查等方式，深入了解用户对产品的认知和需求，为产品迭代提供数据支持。
总而言之，互联网金融运营数据的分析是一个持续迭代、不断深化的过程。它需要我们具备清晰的目标，扎实的数据基础，以及对各种分析方法的灵活运用。从宏观的趋势把握，到微观的行为洞察，再到前瞻性的预测与指导，每一次数据分析都是在为业务的稳健发展和增长注入智慧的驱动力。这不仅仅是数字的堆砌，更是对业务逻辑的深刻理解和对用户需求的精准把握。
网友意见
我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。
文 / 徐主峰
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
下图是一个典型互联网金融用户的交互趋势图：
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
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渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
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渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
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渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
备注：本文中数据产品截图来自于 GrowingIO 硅谷新一代数据分析产品 。
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