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導(dǎo)讀：大家好，我是百信銀行大數(shù)據(jù)部BI團(tuán)隊(duì)的羅徽，很高興今天有機(jī)會(huì)跟大家一起分享討論。今天我分享的主題是百信銀行多維分析體系建設(shè)實(shí)踐。 主要圍繞以下內(nèi)容展開(kāi)：① 百信銀行業(yè)務(wù)背景；② 多維分析解決方案；③ 場(chǎng)景化階梯式數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品建設(shè)。
第一部分百信銀行的業(yè)務(wù)背景，主要介紹百信銀行的業(yè)務(wù)模式及基于這種模式下多維分析的數(shù)據(jù)訴求。
1. 百信銀行業(yè)務(wù)模式
百信銀行，全稱為“中信百信銀行股份有限公司”，是2017年由國(guó)務(wù)院特批、銀保監(jiān)會(huì)主導(dǎo)、中信銀行和百度聯(lián)合發(fā)起成立的全國(guó)首家獨(dú)立法人直銷銀行，也是首家國(guó)有控股的互聯(lián)網(wǎng)銀行，業(yè)務(wù)純線上，可以在全國(guó)展開(kāi)。
百信銀行依托智能科技，廣泛鏈接生態(tài)場(chǎng)景，業(yè)務(wù)聚焦于2C+2B普惠長(zhǎng)尾客戶群，以消費(fèi)金融和產(chǎn)業(yè)金融為主賽道，依托股東生態(tài)，以開(kāi)放銀行模式鏈接生態(tài)場(chǎng)景。主要的業(yè)務(wù)包括消費(fèi)金融、產(chǎn)業(yè)數(shù)字金融、財(cái)富管理及銀行金融同業(yè)。百信銀行與車生態(tài)、大健康、內(nèi)容娛樂(lè)、新消費(fèi)及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等生態(tài)場(chǎng)景產(chǎn)生廣泛的用戶、數(shù)據(jù)、產(chǎn)品、服務(wù)交互，并與金融機(jī)構(gòu)有同業(yè)交易。
作為一家純線上的互聯(lián)網(wǎng)銀行，百信銀行實(shí)現(xiàn)了百分之百的線上化運(yùn)營(yíng)，以及百分之百的線上賬戶能力和全功能賬戶體系。這種純線上的運(yùn)營(yíng)模式更需要數(shù)據(jù)來(lái)提升運(yùn)營(yíng)及經(jīng)營(yíng)的決策效率。
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2. 多維分析數(shù)據(jù)訴求
根據(jù)與業(yè)務(wù)的溝通及數(shù)據(jù)方面的合作，我們將業(yè)務(wù)對(duì)多維分析的數(shù)據(jù)訴求抽象為三點(diǎn)：準(zhǔn)、全、易。
準(zhǔn)，首先要保證指標(biāo)的業(yè)財(cái)口徑統(tǒng)一，同時(shí)也要保證指標(biāo)的業(yè)務(wù)分析及監(jiān)管的審計(jì)數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一。另外，準(zhǔn)也包含了多維分析在交叉驗(yàn)證的可靠性和可解釋性，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確是一切多維分析可以展開(kāi)的基礎(chǔ)。
全，從指標(biāo)資產(chǎn)來(lái)說(shuō)，業(yè)務(wù)方需要我們提供的指標(biāo)能夠覆蓋核心場(chǎng)景，而核心場(chǎng)景需要覆蓋全鏈路的分析過(guò)程。從分析體系來(lái)說(shuō)，包含了框架的全面性和閉環(huán)迭代的全面性。
易，數(shù)據(jù)分析面向不同類型的分析使用者需要提供差異化的內(nèi)容、粒度和展現(xiàn)形式。抽象出來(lái)的數(shù)據(jù)分析使用者大概有以下三大類：戰(zhàn)略決策層、策略層及運(yùn)營(yíng)一線，包括產(chǎn)品、用戶和活動(dòng)運(yùn)營(yíng)。這三類不同的群體對(duì)分析的使用訴求、使用習(xí)慣及數(shù)據(jù)內(nèi)容有不同的偏好。
接下來(lái)圍繞準(zhǔn)、全、易三點(diǎn)展開(kāi)多維分析階梯式服務(wù)設(shè)計(jì)思路：
最基本的解決“準(zhǔn)”——作為大數(shù)據(jù)部的分析團(tuán)隊(duì)，我們起到承上啟下的作用，采用以應(yīng)用帶治的思路在搭建指標(biāo)體系的同時(shí)，聯(lián)動(dòng)數(shù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)工程團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)搭好基建，從底層保證準(zhǔn)的供給。
針對(duì)“全”的訴求——第一，針對(duì)指標(biāo)體系，以及圍繞指標(biāo)維度體系搭建，形成經(jīng)營(yíng)指標(biāo)和畫像指標(biāo)兩套體系，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的角度保證供給指標(biāo)體系的全面性。第二，針對(duì)分析體系，圍繞企業(yè)經(jīng)營(yíng)、產(chǎn)品和用戶分析搭建全鏈路的分析體系。
針對(duì)“易”的訴求——從不同群體的使用角度，提供階梯式的分析產(chǎn)品，包括：統(tǒng)一聯(lián)動(dòng)分析視圖、自動(dòng)化預(yù)警&歸因及預(yù)置維度自助分析等。
多維分析解決方案
第二部分進(jìn)入多維分析解決方案，建設(shè)指標(biāo)體系和分析體系。
1. 指標(biāo)體系
以信貸場(chǎng)景經(jīng)營(yíng)分析指標(biāo)體系的搭建為例：
首先回答“業(yè)務(wù)要什么”的問(wèn)題——需要結(jié)合戰(zhàn)略和策略，參與分析業(yè)務(wù)目標(biāo)的拆解并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化抽象。例如從經(jīng)營(yíng)角度分析，對(duì)核心指標(biāo)：利息收入進(jìn)行拆解，包括生息資產(chǎn)余額（主要是貸款余額），收益率和期限。接下來(lái)，圍繞增加利息收入的手段進(jìn)行拆解，分別是提升規(guī)模和損益，最后對(duì)前兩者進(jìn)行指標(biāo)（群）的建構(gòu)，引出下面“怎么做”的探索。
基于對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)手段的拆解，進(jìn)一步回答“怎么做”——即圍繞著利息收入的統(tǒng)計(jì)和增加利息收入手段，進(jìn)行問(wèn)題的建構(gòu)和解構(gòu)。首先用杜邦分析法構(gòu)建分析模塊，將拆解出的規(guī)模類和損益類進(jìn)行一級(jí)指標(biāo)建構(gòu)，規(guī)模類可進(jìn)一步分為資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)質(zhì)量和客戶規(guī)模，損益類則拆解為成本子類、收入子類和回款子類。建立完度量集后，結(jié)合實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建維度。維度分為通用型和分析型，后面會(huì)詳細(xì)介紹。
通過(guò)將分析度量模塊（指標(biāo)集）按照維度集打散成為分析原子集，重構(gòu)支持分析原子集的場(chǎng)景，最終實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景式自助分析及沉淀業(yè)務(wù)分析經(jīng)驗(yàn)的可視化圖譜。交付能力分兩大類：一類是支持業(yè)務(wù)拖拉拽的自助分析，另一類是一目了然的自動(dòng)化分析視圖。
接下來(lái)介紹指標(biāo)的分群、分層和維度建構(gòu)。萬(wàn)變不離其宗，一定要以與業(yè)務(wù)深度合作為基礎(chǔ)，基于業(yè)務(wù)分析的邏輯抽象拆解業(yè)務(wù)目標(biāo)的過(guò)程及場(chǎng)景。以下以信貸經(jīng)營(yíng)分析場(chǎng)景為例展開(kāi)介紹。
分群，核心指標(biāo)分為規(guī)模和收益兩大群體。分層，一級(jí)指標(biāo)貼合業(yè)務(wù)最關(guān)心的KPI指標(biāo)，定義規(guī)模類的為貸款余額；二級(jí)指標(biāo)圍繞貸款余額拆解成業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度最高的直接指標(biāo)，涉及到放款類、還款類；三級(jí)指標(biāo)下沉到業(yè)務(wù)的具體流程指標(biāo)，例如信貸的通用流程：授信類-用信類-放款類-逾期類-不良類-核銷類。
指標(biāo)體系分為規(guī)模類、計(jì)數(shù)類和比率類等，根據(jù)分析的需要，需要關(guān)聯(lián)維度。維度分為通用型和分析型。通用型維度是產(chǎn)品本身屬性附帶的，在常規(guī)分析中不可或缺的，如部門，渠道。分析型維度是隨著運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化，基于事先的分析去沉淀合理的高價(jià)值分析的標(biāo)簽維度，沉淀到通用型分析上，提高其解釋性和問(wèn)題識(shí)別度，如用戶分群分層規(guī)則。
這一套指標(biāo)維度構(gòu)建思路對(duì)后續(xù)引導(dǎo)需求，發(fā)現(xiàn)分析的主線是非常重要的，也為后面的歸因體系打下根基，可以保證問(wèn)題的聚焦性及故事場(chǎng)景的連貫性，保證解答質(zhì)的強(qiáng)相關(guān)及鏈路的閉環(huán)。在工作中會(huì)有各種各樣的分析場(chǎng)景，有的分析場(chǎng)景非常聚焦，比如已經(jīng)有明確的分析場(chǎng)景模塊，場(chǎng)景模塊內(nèi)有明確的分析目標(biāo)及分析主線，這種情況很有利于指標(biāo)范圍集和分析維度集的建立。但往往很多分析場(chǎng)景是不夠聚焦的。
我們之前遇到過(guò)一個(gè)需求，業(yè)務(wù)提出200多個(gè)指標(biāo)需求，但究竟想分析什么，需要先給到數(shù)據(jù)再探查。這樣的需求對(duì)于資源的消耗及解答質(zhì)的高效聚焦是有待優(yōu)化的。當(dāng)我們接到需求時(shí)，需要保證需求的合理性和高價(jià)值性，需要考慮結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景梳理指標(biāo)的范圍層怎樣建構(gòu)，基于范圍層怎樣去實(shí)現(xiàn)與分析體系的高效聯(lián)動(dòng)性。首先，剝離指標(biāo)修飾詞和維度，挖掘出核心的原子指標(biāo)，然后與業(yè)務(wù)深度溝通分析模型的主場(chǎng)景，根據(jù)場(chǎng)景對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分群、分層。當(dāng)對(duì)分群、分層清晰后進(jìn)行探索性分析，尋找高價(jià)值的分析維度，并與業(yè)務(wù)保持高頻交流，來(lái)探查終極目標(biāo)是什么，以及圍繞終極目標(biāo)的一級(jí)目標(biāo)和二級(jí)衍生目標(biāo)是什么。經(jīng)過(guò)這一輪分析聚焦的一級(jí)指標(biāo)不到5個(gè)，圍繞這些核心指標(biāo)再進(jìn)行二級(jí)、三級(jí)及四級(jí)的指標(biāo)建構(gòu)和維度建構(gòu)，最終成功交付項(xiàng)目。
Tips：解答質(zhì)：所謂解答質(zhì)就是指目前可提供明確答案的程度?！尔溈襄a教我的思考武器》這本書(shū)中所提到的，有價(jià)值的工作包含兩個(gè)要素：一是議題度（找到該問(wèn)題的答案必要性多高）；二是解答質(zhì)（對(duì)于該議題度目前可提供的明確答案的程度），議題度和解答質(zhì)都高的工作也才是有價(jià)值的工作。
問(wèn)答：
Q：經(jīng)營(yíng)分析指標(biāo)體系，核心指標(biāo)的使用過(guò)程中，例如通過(guò)評(píng)分卡或?qū)＜乙庖?jiàn)或一些機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)哪些二級(jí)指標(biāo)特別有價(jià)值？
A：對(duì)于核心指標(biāo)的定義分兩類：
一類是無(wú)爭(zhēng)議的定義，比如KPI，是結(jié)合公司戰(zhàn)略，跟業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)充分溝通后定的。圍繞著這些指標(biāo)的二級(jí)指標(biāo)定義更多是基于規(guī)則的下鉆型分析指標(biāo)。
另外一類是其他運(yùn)營(yíng)優(yōu)化類的核心指標(biāo)定義，對(duì)于這類指標(biāo)的二級(jí)指標(biāo)以及二級(jí)指標(biāo)的關(guān)鍵參數(shù)，需要根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的實(shí)現(xiàn)方法。一般會(huì)考慮適配分析場(chǎng)景的核心分析維度群，評(píng)估核心場(chǎng)景中數(shù)據(jù)積累的量和質(zhì)，及業(yè)務(wù)穩(wěn)定性。具體來(lái)說(shuō)，百信銀行在3年的發(fā)展過(guò)程中，業(yè)務(wù)在非常靈活的迭代，適配于國(guó)家政策在不斷進(jìn)行創(chuàng)新性的嘗試。所以，不一定采用機(jī)器學(xué)習(xí)法，目前更多的是統(tǒng)計(jì)分析加專家意見(jiàn)法。比如在設(shè)定產(chǎn)品盈利指標(biāo)的參數(shù)，會(huì)根據(jù)過(guò)往歷史表現(xiàn)從風(fēng)險(xiǎn)、復(fù)購(gòu)兩大維度，綜合考慮產(chǎn)品類、損益類指標(biāo)群的歷史表現(xiàn)，結(jié)合行業(yè)發(fā)展分析提供從樂(lè)觀到悲觀預(yù)期的不同指標(biāo)測(cè)算參數(shù)，再進(jìn)行下一階段的驗(yàn)證、迭代。
上述描述是從宏觀角度進(jìn)行闡述，具體根據(jù)實(shí)際情況分析確定。
接接下來(lái)結(jié)合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，談?wù)勚笜?biāo)的維度建構(gòu)。
例如金融業(yè)非常關(guān)心的提升ROA，通俗講是“養(yǎng)大”客戶，核心指標(biāo)是“復(fù)貸率”?！皬?fù)貸”客戶無(wú)論從成本收益率、運(yùn)營(yíng)的難易程度，還是風(fēng)險(xiǎn)的控制角度，一般是表現(xiàn)更優(yōu)的。下面以“復(fù)貸”為例，展開(kāi)指標(biāo)的維度建構(gòu)。
（1）從時(shí)間維度分析，除了常用的統(tǒng)計(jì)時(shí)間外，以放款批次和MOB的時(shí)間維度分析也是信貸領(lǐng)域常用的。例如，以MOB看復(fù)貸的用戶數(shù)，戶均放款額，戶均貸款余額，這是比較粗的看全盤的經(jīng)營(yíng)表現(xiàn)效果。當(dāng)我們從統(tǒng)計(jì)時(shí)間的角度看，可以下鉆到看累計(jì)LTD、QTD、MTD的表現(xiàn)。累計(jì)LTD更偏重經(jīng)營(yíng)分析、財(cái)務(wù)和戰(zhàn)略層面，QTD更關(guān)注所持資金健康度，MTD是運(yùn)營(yíng)同學(xué)更關(guān)注的中短期活動(dòng)效果和運(yùn)營(yíng)效果。
（2）從階段維度分為未結(jié)清復(fù)貸和結(jié)清復(fù)貸。通過(guò)探索性分析發(fā)現(xiàn)，結(jié)清復(fù)貸在7天和30天有明顯的表現(xiàn)差異，得出7天結(jié)清復(fù)貸和30天結(jié)清復(fù)貸兩個(gè)時(shí)間窗口維度，鎖定觸達(dá)和運(yùn)營(yíng)客戶的關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)。未結(jié)清復(fù)貸更偏重怎么去提高客戶的粘滯度。
（3）通用維度即指標(biāo)的自帶屬性，如產(chǎn)品、渠道、所屬部門等。
Tips：MOB：Month On Book，在賬月份，例如MOB0：放款日至當(dāng)月月底，MOB1：放款后第二個(gè)完整月份。
現(xiàn)在分享橫切的思路，以百信銀行用戶畫像指標(biāo)體系為例展開(kāi)。采取的是抽象CRM的思路，對(duì)用戶進(jìn)行全生命周期的客戶關(guān)懷，希望成為客戶可靠友好的金融伙伴，在用戶需要的時(shí)候進(jìn)行觸達(dá)，在用戶不需要的時(shí)候不去打擾。
將用戶生命周期拆解成AARRR模型：
A——獲客階段。從與用戶建立第一次聯(lián)系起，希望基于用戶畫像指標(biāo)體系KYC進(jìn)行差異化場(chǎng)景獲客。結(jié)合用戶意愿、價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)等采用差異化的內(nèi)容、權(quán)益、節(jié)奏進(jìn)行互動(dòng)。
A——用戶注冊(cè)開(kāi)戶。根據(jù)畫像來(lái)迭代風(fēng)險(xiǎn)模型，讓風(fēng)險(xiǎn)和增長(zhǎng)能更好地平衡。
R——用信。當(dāng)用戶進(jìn)入授信未用信階段，通過(guò)第一道風(fēng)控流程后，我們希望在合適的時(shí)間、地點(diǎn)，以合適的內(nèi)容和權(quán)益，按照用戶本人的特征進(jìn)行差異化的刺激，在用戶需要時(shí)實(shí)現(xiàn)授信和用信。復(fù)用信，更強(qiáng)調(diào)對(duì)客戶的理解及對(duì)客戶不同周期的判斷，提高客單價(jià)和用戶粘性，同時(shí)兼顧風(fēng)險(xiǎn)控制。
R——進(jìn)入休眠、流失和促活階段。無(wú)論是因?yàn)閭€(gè)人原因，或銀行費(fèi)率、競(jìng)品等原因造成用戶流失，我們都希望知道用戶是出于什么原因流失，進(jìn)而思考如何挽留，如何在用戶需要時(shí)再次為用戶提供服務(wù)。
R——生日/節(jié)日慰問(wèn)。其他時(shí)候，我們希望為客戶提供更人性化服務(wù)，提供節(jié)日、生日等的問(wèn)候，從而真正實(shí)現(xiàn)千人千面的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
Tips：KYC——Know your customer.
Q&A
Q：在經(jīng)營(yíng)分析中老師分析了從200+個(gè)指標(biāo)縮減到不到5個(gè)指標(biāo)，并精細(xì)化這5個(gè)指標(biāo)的案例，更合理的引導(dǎo)業(yè)務(wù)構(gòu)建了一套更合理的指標(biāo)體系。那從用戶畫像角度，用戶對(duì)產(chǎn)品使用偏好中，怎樣更好地找到用戶偏好？怎樣增加用戶對(duì)某一款產(chǎn)品的黏性？
A：用戶畫像的服務(wù)場(chǎng)景廣泛。戰(zhàn)略層面，例如品宣的定位、產(chǎn)品創(chuàng)設(shè)的定位及品牌投放的人群、位置及時(shí)間等。策略層面，先看清楚核心，經(jīng)營(yíng)用戶畫像，怎樣合理的將用戶分群、分層。運(yùn)營(yíng)層面，用戶畫像更強(qiáng)調(diào)千人千面，不同的人給不同權(quán)益及優(yōu)化用戶體驗(yàn)。
以圍繞提升“復(fù)貸率”，提升ROA為例進(jìn)行畫像分析，選擇哪些指標(biāo)維度或者特征呢？通過(guò)預(yù)分析發(fā)現(xiàn)，7天和30天結(jié)清復(fù)貸是明顯的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)。類似于根據(jù)思維主線-預(yù)分析-驗(yàn)證是否式合理的分析維度后，將具有明確業(yè)務(wù)區(qū)分度的維度作為維度標(biāo)簽放到大盤中進(jìn)行對(duì)比分析，識(shí)別進(jìn)一步差異化特征，如人口輪廓屬性、行為偏好，風(fēng)險(xiǎn)偏好的差異，之后再用lookalike的方式尋找相似人群。
接下來(lái)以信貸為例分享如何建設(shè)用戶/產(chǎn)品畫像指標(biāo)體系。
總體上講，剛才是分享客戶歷程，但也貫穿了整個(gè)業(yè)務(wù)流程鏈。在搭建用戶畫像指標(biāo)庫(kù)時(shí)，一共分為兩大類：靜態(tài)屬性畫像庫(kù)和動(dòng)態(tài)屬性畫像庫(kù)。
靜態(tài)屬性畫像庫(kù)圍繞人口的基本輪廓屬性，例性別、年齡、行業(yè)、收入水平等。
動(dòng)態(tài)屬性畫像庫(kù)對(duì)各類行為、業(yè)務(wù)表現(xiàn)和客戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行刻畫。業(yè)務(wù)表現(xiàn)是以用戶生命周期抽象出動(dòng)態(tài)畫像模塊，按照前面講到的指標(biāo)體系搭建思路，將指標(biāo)分群、分級(jí)并進(jìn)行維度建構(gòu)，描述用戶不同階段的表現(xiàn)。
用戶畫像和產(chǎn)品畫像進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，希望達(dá)到互推薦的功能。產(chǎn)品畫像主要圍繞利率、期限、風(fēng)險(xiǎn)、用途及產(chǎn)品體驗(yàn)進(jìn)行搭建。
2. 分析體系
當(dāng)有了上面的資產(chǎn)后，可以結(jié)合不同發(fā)展階段的分析思路進(jìn)行場(chǎng)景建構(gòu)。
第一階段，采用描述性分析回答“發(fā)生了什么？”，例如支持業(yè)務(wù)看清大盤，進(jìn)行核心指標(biāo)的監(jiān)測(cè)，并支持對(duì)比分析。
第二階段，基于描述性分析進(jìn)行診斷分析，回答“為什么會(huì)發(fā)生？”。當(dāng)大盤和核心指標(biāo)發(fā)生異動(dòng)時(shí)，我們希望實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)控預(yù)警，目前百信銀行在逐步實(shí)現(xiàn)這一階段。另外，基于業(yè)務(wù)邏輯沉淀和業(yè)務(wù)分析策略的沉淀，開(kāi)始搭建場(chǎng)景化的自動(dòng)化歸因分析。
第三階段，采用專家意見(jiàn)+算法的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，回答“將會(huì)發(fā)生什么？”。對(duì)核心指標(biāo)和用戶偏好進(jìn)行自動(dòng)化預(yù)測(cè)。
第四階段，采用細(xì)分人群差異化策略迭代，回答“什么正在發(fā)生？”。作為一家年輕的線上直銷銀行，迭代的業(yè)務(wù)需要靈活的數(shù)據(jù)分析支持。所以除了進(jìn)行描述、診斷和預(yù)測(cè)分析，還需要支持業(yè)務(wù)進(jìn)行細(xì)分人群的定位、細(xì)分人群的差異化策略及細(xì)分實(shí)驗(yàn)的效果比對(duì)和異動(dòng)歸因，進(jìn)而判斷什么事正在發(fā)生，并據(jù)此迭代核心指標(biāo)，更準(zhǔn)確描述大盤的現(xiàn)狀和更有效支持運(yùn)營(yíng)動(dòng)作。例如初期的用戶核心指標(biāo)為持倉(cāng)客戶數(shù)量，當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)展到一定程度，我們發(fā)現(xiàn)持倉(cāng)客戶的分布中很高的比例是持倉(cāng)低于某額度且不活躍的客戶。結(jié)合業(yè)務(wù)分析和發(fā)展目標(biāo)，把核心指標(biāo)修改為在一定時(shí)間區(qū)間范圍內(nèi)符合某額度之上的客戶數(shù)量。
第五階段，通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)階段達(dá)到賦能決策的終極目標(biāo)。希望圍繞核心KPI逐層展開(kāi)特定場(chǎng)景深度合作，從業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)分析上真正提高決策的效率和質(zhì)量。
接下來(lái)結(jié)合百信銀行數(shù)據(jù)產(chǎn)品建設(shè)實(shí)踐，通過(guò)用戶-產(chǎn)品-企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析場(chǎng)景探討上述分析思路的落地。
1. 用戶-產(chǎn)品-企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析場(chǎng)景抽象
我們將用戶-產(chǎn)品-經(jīng)營(yíng)多維分析場(chǎng)景抽象為橫向三層，縱向四塊的立方體模型。
橫切的三層按逐層遞進(jìn)的思路分為經(jīng)營(yíng)層、產(chǎn)品層、用戶層。每層支持統(tǒng)一顆粒度的分析，各層間聯(lián)動(dòng)上下鉆。例如在大盤上看到問(wèn)題時(shí)，可以下鉆到產(chǎn)品和渠道探查歸因，再下鉆一層探查用戶與產(chǎn)品的互動(dòng)表現(xiàn)，從而實(shí)現(xiàn)三層聯(lián)動(dòng)。
縱向分四塊的抽象模式，借鑒了麥肯錫的分析思路：先通過(guò)大盤分析看全局，再看變化、構(gòu)成和比較。結(jié)合上面提到的分層橫切的思路，形成縱橫切割的分析原子對(duì)象集。用這樣的思路拆解場(chǎng)景，下鉆產(chǎn)品和業(yè)務(wù)鏈路，乃至客群。
需要注意的是，這些不可能覆蓋全量分析場(chǎng)景，我們服務(wù)的思路是去報(bào)表化，即盡量減少BI團(tuán)隊(duì)一事一議的定制化報(bào)表開(kāi)發(fā)，而是抽象、整合需求，通過(guò)打散業(yè)務(wù)指標(biāo)維度，賦能業(yè)務(wù)輕松自助建構(gòu)分析場(chǎng)景，比如我行的方式是支持自助拖拉拽生成報(bào)表或圖形。對(duì)于常規(guī)通用型分析場(chǎng)景，我們會(huì)抽象出分析故事線，通過(guò)圖形可視化提高分析效率，并逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化異常提示，并一鍵生成自動(dòng)下鉆的聯(lián)動(dòng)分析。數(shù)據(jù)資產(chǎn)方面，將指標(biāo)口徑、看板內(nèi)容版本迭代信息都在門戶頁(yè)清晰呈現(xiàn)。
2. 階梯式數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品實(shí)踐案例
下面分享一個(gè)經(jīng)營(yíng)-產(chǎn)品-用戶多維分析實(shí)例。
首先看大盤。抽象為四大模塊：整體經(jīng)營(yíng)狀況、損益、風(fēng)險(xiǎn)和定價(jià)。每個(gè)分析模塊鎖定核心指標(biāo)，搭配前面提到的通用維度，時(shí)間維度和分析維度，沉淀分析思路，形成一目了然的描述型分析儀表盤。
下鉆到產(chǎn)品&合作方層級(jí)進(jìn)行診斷分析。此處采用趨勢(shì)分析，貢獻(xiàn)度分析，識(shí)別并呈現(xiàn)環(huán)比正負(fù)向貢獻(xiàn)及權(quán)重，便捷直觀。
進(jìn)一步下鉆到用戶層級(jí)。在這層拆分用戶的行為鏈路，從進(jìn)件-授信-用信-還款及各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率，結(jié)合用戶分層分群與產(chǎn)品、渠道進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析。
最后回歸大盤分析，實(shí)現(xiàn)局部分析和整體分析的閉環(huán)聯(lián)動(dòng)。將經(jīng)營(yíng)-產(chǎn)品-用戶的上下鉆自助的分析場(chǎng)景基于業(yè)務(wù)分析經(jīng)驗(yàn)沉淀為自動(dòng)化描述+診斷歸因數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。
接下來(lái)分享一個(gè)財(cái)富場(chǎng)景的產(chǎn)品-用戶運(yùn)營(yíng)聯(lián)動(dòng)的案例，目標(biāo)是探索產(chǎn)品交叉營(yíng)銷策略。
首先還是看大盤，看趨勢(shì)。當(dāng)看到明顯異常時(shí)，可下鉆到產(chǎn)品分析。結(jié)合時(shí)間維度顆粒度收放（月-周-天-小時(shí)），探查不同顆粒度的趨勢(shì)，得出部分產(chǎn)品非常典型的波動(dòng)規(guī)律。之后分析資金流向行內(nèi)還是行外，流向行內(nèi)的比例和流向產(chǎn)品；若流向行外的話要結(jié)合外部情況進(jìn)一步分析?；诖朔治觯瑯I(yè)務(wù)優(yōu)化了產(chǎn)品節(jié)假日的權(quán)益設(shè)計(jì)，收獲了明顯的AUM提升。
自下而上統(tǒng)一的數(shù)據(jù)供給和數(shù)據(jù)質(zhì)量保障為數(shù)據(jù)分析保駕護(hù)航。通過(guò)公共數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)萃取層和數(shù)據(jù)多維分析層逐層建構(gòu)、融入公共維度和分析維度。同時(shí)完善質(zhì)量校驗(yàn)規(guī)則庫(kù)，從非空、邏輯、唯一性、碼值等角度在調(diào)度任務(wù)中部署規(guī)則，在每個(gè)表生成時(shí)進(jìn)行校驗(yàn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量保障。數(shù)據(jù)應(yīng)用層則是沉淀業(yè)務(wù)分析規(guī)則庫(kù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分析聯(lián)動(dòng)、預(yù)警及歸因并支持自助分析。
上圖展示的是自助分析場(chǎng)景，預(yù)置分析指標(biāo)、維度，簡(jiǎn)單拖拉拽即可形成可視化的報(bào)表或圖形。
前面探討的是數(shù)據(jù)分析內(nèi)容和產(chǎn)品的建構(gòu)，按照項(xiàng)目管理的思路，交付之后轉(zhuǎn)運(yùn)維，一方面根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景迭代數(shù)據(jù)分析內(nèi)容，另一方面引入數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)，專注于指標(biāo)資產(chǎn)化運(yùn)維，基于合理權(quán)限設(shè)置將指標(biāo)和維度進(jìn)行規(guī)范化管理。
3. 總結(jié)&思考
最后，以數(shù)據(jù)的“廣度”和“深度”為橫縱軸，將多維分析階梯式數(shù)據(jù)服務(wù)方案抽象為金字塔+五邊形的組合。橫軸“廣度”即數(shù)據(jù)覆蓋度，縱軸“深度”即數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)，與智能科技的融合度。
金字塔最底層是數(shù)據(jù)模型+資產(chǎn)化，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一化的基礎(chǔ)。覆蓋自有數(shù)和三方數(shù)據(jù)，經(jīng)營(yíng)指標(biāo)和畫像指標(biāo)，通用維度和分析維度。
向上一層是可視化分析層，包含統(tǒng)一聯(lián)動(dòng)視圖和自助分析視圖。
第三層是運(yùn)營(yíng)&經(jīng)營(yíng)分析層，深度沉淀業(yè)務(wù)分析思路實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化下鉆分析和自動(dòng)化預(yù)警和歸因，盡量實(shí)現(xiàn)“隱性”的分析思路“顯性”化，智能化。
精細(xì)化運(yùn)營(yíng)層搭建動(dòng)、靜態(tài)畫像庫(kù)以及畫像質(zhì)量&價(jià)值監(jiān)控體系。
頂層為決策支持層，形成分層建構(gòu)體系化“準(zhǔn)”“全”“易”。
下面分享一些我的思考：
1. 數(shù)據(jù)分析綜合了業(yè)務(wù)理解和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，復(fù)合型的角色和能力要求?！澳_踏實(shí)地”是基礎(chǔ)，既要理解數(shù)據(jù)又要理解業(yè)務(wù)。我在面試時(shí)會(huì)非常關(guān)注分析師是不是了解數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈，是不是了解業(yè)務(wù)的背景，今天拿到的數(shù)據(jù)是不是今天業(yè)務(wù)實(shí)際發(fā)生的等等，這些都決定后續(xù)數(shù)據(jù)分析的可靠性、可解釋性和方向性。
2. “抬頭看路”。數(shù)據(jù)分析以數(shù)據(jù)結(jié)果為重要依據(jù)但不完全依賴。關(guān)注外界環(huán)境，行業(yè)生態(tài)乃至國(guó)家政策對(duì)于洞察都是有益的。
3. “方案落地”。及時(shí)抽象有價(jià)值的分析思路、沉淀為數(shù)據(jù)產(chǎn)品，最合適可行的方案>最優(yōu)方案，快速驗(yàn)證方案及思路的業(yè)務(wù)價(jià)值并基于此識(shí)別/挖掘更大價(jià)值。強(qiáng)調(diào)識(shí)別需求及提供高解答質(zhì)數(shù)據(jù)方案的能力，而非盲目做大。
4. “釋放價(jià)值”。低調(diào)做事，做扎實(shí)，并在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候影響高層和其他團(tuán)隊(duì)。在工作中，跨團(tuán)隊(duì)demo以前的產(chǎn)品時(shí)，經(jīng)常會(huì)聽(tīng)到“我怎么從來(lái)不知道有這樣的思路，這樣的服務(wù)方案？”。所適當(dāng)宣傳，碰撞思路，有助于更高效的迭代創(chuàng)新，釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。
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