优采集平台(大数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力？)

　　优采集平台(大数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力？)

　　Gartner 预测，到 2020 年，大数据将成为主流的嵌入式技术，并被视为常规产品的一部分。麦肯锡对 200 多家不同类型公司的实际调查发现，B2B 和 B2C 公司都希望通过数据来推动业务增长。其中，在B2B领域，数据驱动的B2B龙头企业营收增长能力是普通企业的5倍。，盈利能力提高 8 倍，整体股东回报提高 2 倍。因此，数据驱动能力正在成为企业的重要变革和核心竞争力。

　　互联网金融公司也不例外。在互联网金融发展过程中，国内互联网金融呈*敏*感*词*融公司选择与业内知名的用户分析——Sensors Data合作，如中国银联、中国邮政消费金融、广发证券、融360、捷宝，华创证券等等。

　　本文将以某金融理财交易平台（国内排名10））为例。本金融理财交易平台产品涵盖股票、P2P、外汇等金融产品，是一站式金融服务平台。在路上，通过申策的分析，金融理财平台实现了：

　　1.构建高效的金融客户分析系统，实现数据驱动的产品优化和科学决策；

　　2.精准勾勒客户画像，多维度监控，强化风控模型；

　　3.构建良性循环、渠道精准追踪、营销效果实时观察测算的精细化运营体系；

　　周期/节奏

　　项目接入流程约2-3个月，启动时间为2016年8月至2016年10月，经历需求沟通、活动设计、数据接入、数据验证、培训交付等阶段。在整个接入过程中，Sensors数据服务团队包括：客户成功团队、数据分析师团队、技术支持。

　　客户名称/类别

　　客户名称：某金融理财交易平台

　　类别：大数据技术服务

　　任务目标

　　随着大数据趋势的兴起，资本驱动的互联网金融行业对精细化运营产品的需求越来越深，并积极寻求数据驱动决策的新发展。Sensors Data的互联网金融客户希望通过Sensors Data洞察用户行为，了解用户需求；探索客户规律和习惯，深度挖掘数据价值；科学指导经营管理，不断提升用户产品体验。互联网金融客户端使用Sensors Data希望实现：

　　1、优化渠道推广，提高广告投资回报率；

　　对于互联网金融公司来说，评估渠道的具体效果，PV和UV指标是不够的。评估哪些渠道最好，加大渠道推广力度，可以提高企业的投资回报率。

　　

　　图1. 神策数据公募基金解决方案——渠道推广优化要点

　　2、寻找产品优化方向，提高客户转化率

　　只有真正了解甚至还原用户的行为轨迹，发现用户的真实需求，根据用户行为指导产品优化，实施数据驱动的解决方案。

　　

　　图2 Sensors Data Mutual Gold解决方案——实时观察营销效果，持续优化策略

　　3、用户分组实现精细化操作

　　

　　图 3 Sensors 数据互融解决方案——精细化营销提升留存率

　　基于用户行为，可以实现更精细的用户分组。通过神策分析平台，可以了解哪些类型的用户后期留存率较高，是什么原因造成的，以及其他应用场景。因此，针对不同类型的用户，采用不同的营销策略进行个性化营销是提高留存率的关键。

　　此外，实现异常维度监控、快速识别风险点、加强风控模型等都是项目目标。

　　

　　图 4 Sensors Data Mutual Gold Solution - 用户行为特征增强风模型

　　挑战

　　金融财富管理平台实现数据驱动面临的一些挑战：

　　1.数据采集不规则。主要表现在：

　　一种。数据采集不统一，行为数据获取不足。用户在平台上的搜索和购买行为是平台运营的核心要素。现有的BI系统只对业务结果数据进行分析，缺乏对行为数据的全面提取和分析；各业务线的log采集解决方案不够统一，维护成本高。

　　湾。行为数据与业务数据无关。线上产品的行为数据和最终的业务数据自然分离，难以实现端到端的分析。

　　2.数据分析效率不高

　　运营商提出需求，数据工程师编写脚本清理数据，编写SQL开发分析报告，提供应用解决方案，出现在这个流程之下：

　　一种。分析滞后：工程师资源有限，需求积压，开发周期长，导致业务统计分析滞后

　　湾。沟通效率有待提高：对于复杂的需求，业务与研发团队的沟通成本高，影响效率

　　C。重复性工作：线上产品和业务越来越多，但是每次都需要针对特定​​业务重新开发流量、点击等共性需求，导致大量重复开发工作量，造成资源浪费。

　　3.选择问题 - 安全。对于第三方数据分析平台的选择，作为成熟的互联网金融企业，对数据安全有着极大的担忧。企业用户行为数据是企业持续生产产品、提升用户体验的基础，而数据分析的安全性对证券公司尤为重要。

　　实施过程/解决方案

　　以这个金融理财交易平台为例。产品涵盖股票、P2P、外汇等金融产品。是一站式金融服务平台。该金融客户在项目实施过程中，经历了需求梳理、事件设计、数据接入等阶段。下面对具体的实现过程和解决方案进行详细说明。

　　第一阶段：梳理需求

　　一、组织企业数据分析需求

　　科学数据采集方法必须源于企业的业务需求，所以需求排序是数据分析和采集的第一阶段。企业按照业务部门划分业务线。每个事业部负责一条业务线，负责独立的运营、产品和技术人员，形成统一的APP。业务部门希望将行为数据与业务数据打通，实现更精细化的运营。神策数据根据自身的实际情况，梳理出其主要的数据分析需求：

　　(一）App用户情况精细化分析需求；

　　财务管理平台APP覆盖公司所有业务条线。企业希望通过数据分析评估整个平台公共功能的使用情况，包括：用户信息、产品使用、核心功能转化漏斗、私信使用、首页功能模块使用、用户关注度等；

　　(二）电商平台用户行为细化分析需求；

　　该公司有一个有点电子商务性质的平台，用户可以用积分或货币兑换商品。企业需要对用户和产品使用、商品交易、订单数据等有精细的了解；

　　（三）外汇业务条线细化分析要求；

　　外汇是APP上的渠道之一，所以这个功能有两种角色，一种是高级投资者，另一种是普通投资用户。除了一些基本的产品使用外，他们更关心交易伴随的两个角色的分析。企业非常关心这两个角色对产品的使用。希望知道：

　　►高位投资者申请高位投资者数量、新高位投资者数量、放弃高位投资者数量、捆绑高位投资者数量、高位投资者盈利率、高位投资者核心行为统计；

　　►普通投资者的拷贝数、成功拷贝数、拷贝量等：

　　►交易数据：出入金笔数、出入金金额、交易笔数、交易金额、交易产品

　　►核心漏斗：账户注册流程、入金流程、交易流程、复制流程

　　(四）P2P理财业务线细化分析要求

　　在这方面，有必要了解产品使用、交易和核心漏斗转化。

　　（五）存量业务线细化分析要求

　　用户可以在该频道一键买卖专业投资经理或民间高手创建的投资组合。希望了解推送跟踪、社区信息使用、交易、复制行为、核心转化漏斗等。

　　第二阶段：活动设计

　　根据以上需求，神策数据为其设计了活动：

　　一、根据APP用户精细化分析需求，事件设计包括启动退出、APP浏览页面、APP元素点击、APP激活、注册登录、实名认证、银行卡绑定、存取款、分享、等等。 。

　　其次，根据电商平台用户行为精细化分析的需要，设计页面浏览、订单提交、订单支付成功、收货等事件。

　　三是针对外汇业务条线的精细化分析要求，设计了外汇开户流程事件、申请高额外汇投资者及放弃高额投资者资格事件、购买外汇产品等事件，购买外汇保函产品和外汇文件。

　　第四，针对P2P理财，设计了理财产品点击、提交投资信息、投资项目支付、投资成功、投资到期、领取券、债权转让等事件。

　　五、根据股票业务条线的精细化分析要求，针对开户流程的每一步，浏览股票信息&评论、分享、发布、下单、退单、完成交易等信息，高投资者纪实事件设计， 等等。 。

　　以上事件收录丰富的属性，结合用户属性，标记事件发生时的行为和用户特征，如：

　　外汇跟单事件包括高位投资者类型、高位投资者ID等属性，从而分析不同高位投资者的跟单情况。

　　再比如，P2P理财相关事件包括理财产品类型、理财产品名称、收益方式、投资期限、年化收益率、投资金额、票面ID、票面类型、票面金额、实际支付金额、投资收入。、支付方式等属性，让您对投资行为进行多维度分析，了解不同产品类型、不同产品的投资情况、不同投资期限和收益率的投资分布，并结合领券行为进行衡量票面发行的影响。

　　通过元素点击和页面浏览事件，可以采集APP中的所有元素点击和页面浏览，通过元素内容、名称等属性区分用户点击/浏览了哪个元素/页面它所在的页面。这些事件作为自定义事件的补充，实现了PV、UV、平均使用时间、平均访问深度、跳出率、每个功能的点击等一些通用要求。

　　上述活动在第一阶段沟通中确定，并随着公司业务发展、对活动设计的理解、需求的变化，对活动设计进行优化调整。在保护客户隐私方面，只列出了一个大概的思路和框架。

　　第三阶段：数据访问阶段

　　数据访问阶段分为访问模式和埋点模式两部分。

　　一、数据访问方式：

　　本项目中，为了保证数据访问的全面性，提高数据的准确性，Sensors Data的数据访问方式包括前端数据采集和后端数据采集：

　　(1）来自前端的普通行为数据采集;

　　(2）后台数据采集;

　　取款、存款、投资理财产品、购买外汇产品等重要事件采集从后台进行，券发行等事件只有后台才能记录在后台采集; 比如提交订单等，部门属性是前面的采集比如操作系统、地理信息等，有的属性需要是后端的采集，比如product品牌、产品分类、产品价格等，这时候前端会将前端可以采集的必填属性传给后端，与后台的信息拼接后端采集，由后端统一发送。

　　二、数据埋点规范

　　由于企业内业务线较多，在确定了各个事件的接入方式后，对埋点规范的要求，包括：

　　1、事件和属性名称规范

　　对于每个事件，每个属性都定义了埋点的英文名称，以保证来自各个业务线和终端的传入信息的一致性。并且为了区分不同的业务线，在事件前添加了额外的前缀，例如：金融事件的P2P前缀，外汇事件的forex前缀，股票事件的stock前缀。这有助于事件管理和后续分析和使用。

　　2、事件采集 时序规范

　　确定每个事件的采集时机，比如元素点击事件，在前端点击元素时触发；交易成功事件，如股票交易、P2P理财产品购买成功等，在服务端返回成功信息后才触发；清晰的采集时序让开发者更加清晰，减少不必要的沟通成功，保证数据的准确性。

　　3、属性采集范围规范

　　(1）同一个事件的多端采集如果属性不一致，要清楚

　　以浏览页面为例。企业平台有一套适用于各个端的标准页面ID体系，希望能统一分析各个端的浏览行为。因此，不是使用 Sensors Data 可以自动 采集 的所有 PageView 和 AppViewScreen 事件，而是 web 使用 PageView 和应用程序端手动埋点。但是PageView中有很多预设的采集属性在app上是不可用的，这些属性需要解释清楚，以免在开发中遇到麻烦；

　　(2）必须确定特殊属性的取值范围

　　有些事件是针对特定场景设计的，其中的属性值可以是详尽无遗的，也是后面需要分析的点，所以需要明确列出。如果产品经理需要知道某些特定页面的功能，而其他页面不需要采集，那么就需要明确那些页面的哪些功能需要采集。

　　此外，针对企业的安全顾虑，Sensors Data提供私有化部署方案，满足企业刚性需求，保护平台核心资产。

　　应用场景/效果评估

　　注：因涉嫌商业机密，以下数据为模拟真实场景下的虚构数字。

　　金融财富管理平台借助Sensors数据构建了一个安全完整的数据分析平台。可视化界面简化数据分析操作，让业务人员集中精力突破业务关键点，用数据驱动运营，自助发现和解决问题。效果主要体现在以下几个方面：

　　(1)连接行为数据和业务数据，实现精细化的用户行为分析；

　　连接行为数据和业务数据，实现端到端分析。可秒级查询监控用户行为，勾勒用户画像，深入洞察转化率等数据，及时优化平台内容和运营体验。

　　(2)实现数据驱动的产品优化，促进科学决策；

　　互联网金融理财交易平台采集拥有每个页面的ID以及页面上所有的按钮ID和按钮名称等相关属性，用于了解用户在APP的每一步操作行为。在APP的打开页面，会向金融用户展示一些营销信息或活动信息。在APP运营初期，产品经理认为用户对“资金安全”的需求远高于用户体验。因此，开幕活动页面将显示“专业资格”和“多国执照”，传达品牌安全感。

　　通过数据分析发现，3月15日至3月30日用户的转化率为2.29%，结果并不理想。

　　

　　图5 “资金安全”主题打开页面的转化率

　　

　　图 6 高收益页面发起活动页面后的用户转化

　　后来尝试推出以“高收益”为主题的活动页面，经过漏斗分析发现开平页面高收益的转化率会更高，高达14.05 %。因此，基于数据而不是人员的主观判断来设计产品是一种比较成功的改版行为。

　　此外，依托丰富的用户行为，在其他产品细节的优化上，也摒弃了人员的主观判断方案，依靠数据说话，通过设计两个或多个方案，通过事件分析、漏斗分析等分析模型以选择更好的解决方案。

　　（3）营销效果可以实时观察和衡量，可以构建一个良性循环的精细化运营体系。

　　运营商可以分析不同渠道、不同投放方式带来的目标转化效果。需要细化到关键词信息来呈现每个链接的转化漏斗。了解每个渠道和版本的用户活跃度和留存分析、路径分析、热点业务版块的关键跟踪和优化等，准确高效地计算投入产出比（ROI），衡量和优化不同渠道的投放.

　　高效便捷的将内容精准推送给用户，唤醒沉睡的客户，是一种非常常见的营销方式。它通常包括以下几个过程：设定活动主题和目标——定位营销目标群体——将营销内容到达目标群体——观察推送的效果是否达到目标。以下是营销活动之一——精准推送的精细化操作流程： 以下是公司通过Sensors分析平台进行的营销活动。

　　第一步，过滤掉“高意向用户”

　　在用户分析模块的“用户分组”功能页面，通过条件过滤来定位目标群体。比如2017年1月注册“觉醒”并浏览征信页面的用户（通过分析发现用户浏览征信页面后，后期留存率较高），但没有进行投资，以锁定目标群体，您可以在用户分析模块的“用户分组”功能页面进行如下操作。

　　

　　图7 在“用户分组”功能页面，筛选营销目标群体

　　第二步，向“高意向客户”用户群推送信息

　　这部分人是通过用户分组功能筛选出来的，可以通过短信或者网站弹窗的形式通知，向这个群体推送信息，刺激他们的投资。

　　第三步，推送效果评估

　　完成信息推送后，运营商可在Sensors Analysis主页面进行多维度分析，实时展示推送效果。如果互联网金融客户完成精准推送，用户可以在投资过程转化漏斗中再次查看用户转化状态，评估推送或产品优化效果。

　　

　　图 8 被推送和未被推送的总体转化率对比

　　从图中可以看出，“高意向客户”精准推送完成后，整体转化率高达24.69%，而未推送的转化率是16.34%，说明这是一次比较成功的精准营销。

　　这样，通过申信分的互联网理财理财交易平台，搭建了一个高效、便捷、精准的营销平台。在Sensors Analytics的可视化界面上，企业运营商可以依次完成多维度指标的用户行为分析、用户分组、精准信息推送到目标人群、实时查看推送效果。

　　综上所述，在针对特定人群进行个性化内容营销后，Sensors Analytics提供了灵活强大的多维度分析，运营商可以实时全方位查看营销效果，协助其做出科学决策。通过客户粘性和转化率的提升，不断丰富的用户数据，有利于企业进行更深入的洞察和关联，从而推动新一轮精准推送，推动企业精细化运营实现良性循环。圆圈。

　　与数据分析相结合，让互联网金融企业的发展如虎添翼。公司积极运用采集和海量数据分析，实现端到端的深度洞察，调整战略和业务决策，完善核心业务运营，构建差异化竞争优势，迈向数据驱动方向。

　　公司简介：

　　Sensors Data，一家专业的大数据分析服务公司，致力于帮助客户实现数据驱动。公司推出深度用户行为分析产品Sensors Analytics，支持私有化部署、基础数据采集和建模，支持PaaS平台二次开发。此外，我们还提供大数据相关的咨询和完整的解决方案。目前已获得聚美优品、趣店、百联、广发证券、参考消息、秒拍、融360、共享单车、36氪、Keep等数百家行业领先企业的认可。