数据分析.pptx

业务分析-分析篇目录目录金融理财业务金融理财业务理财平台的发展历史理财产品知识（定活期、门槛、期限、利率）理财业务指标（充值、投资、赎回、提现、在投）电商平台业务电商平台业务分析业务内容（用户行为、产品销量等）业务指标（PVUV）游戏行业业务游戏行业业务分析业务内容(运营活动、功能等）业务指标(DAUWAUMAUARPUARPPU)零售业业务零售业业务业务基础知识区域销售分析（大区、门店、团队、销售）业务指标（核心监控指标）思路思路分析思路（细分、溯源、对比、交叉关联）分析方法（描述性分析、5W2H、SWOT、PEST）数据部门架构数据部门架构运营部门BI部门金融理财业务金融理财业务发展路程纯线下（传统销售业务模式）：以销售为载体做对接，对接个人与个人，公司只做平台（销售线下拉取理财和贷款客户）线上线下（O2O模式）：贷款端：线下销售拉取贷款客户 理财端：线上获取理财客户纯线上业务（互联网+金融模式-技术路线）：以互联网平台为载体，对接P2P两端，业务仅通过电话或者互联网的方式（风控基于用户的大数据行为判断）理财APP流程图充值 投资钱包在投 赎回钱包提现银行卡银行卡状态分析要点宏观指标监控，异常指标分析（细分溯源）市场渠道分析（渠道来源、渠道效果、渠道留存）产品分析(产品维度、产品销量、行为）运营活动分析（区分活动id-ROI,活动前后指标对比，活动参与率，转化率，完成率等）/新上线活动跟踪分析CRM用户分群（RFM模型-高净值用户，流失高价值用户，活跃未投资，注册未投资用户分类以及策略）竞品分析（行业数据收集-参照第三方平台数据）宏观指标监控，异常指标分析（细分溯源）宏观指标宏观指标异常1）数据不准确（服务器挂了、ETL流程问题）2）数据准确（业务问题-活动上下线、功能优化）1）维度拆解（属性维度-年龄、性别、地域、渠道、注册用户、行为）2）不同群组的对比（赎回与未赎回、流失与未流失）分析监控汇报在投降低？分析原因：赎回 投资1）赎回用户基本属性分布2）赎回用户历史投资产品类型、投资次数金额3）赎回用户当前在投产品类型、在投金额4）赎回用户后续投资产品类型（或者无）5）赎回和未赎回用户的属性行为对比市场渠道分析渠道其他(广告)线上网站线下推广电销.转介绍二维码链接自注册渠道分析点：1）渠道注册用户2）渠道投资用户3）渠道赎回用户4）渠道在投用户5）安装下载注册登录渠道来源渠道表-注册表-投资表渠道表-注册表-在投表产品分析(产品维度、产品销量、行为）5W2H产产品品产品销量区分维度类别(衣服、鞋子)活期、定期(30天、90天、360天)用户行为交叉分析1）用户投资（购买）2）用户赎回（退单）3）用户在投4）用户浏览问题思考：问题思考：1）产品每日销量表2）产品每日投资、赎回、在投表3）产品每日投资、赎回、在投金额分段表(=1万按1千分、=10万按1万分、10万以上)运营活动前后宏观指标对比12.1-12.712.1-12.7活动新上线跟踪分析活动效果评估(ROI、参与率、转化率、完成率)运营活动分析活动ID拉新(注册有礼、邀请奖励)促活跃(增加互动、增加粘度)拉收入(打折促销、刺激消费)召回(流失用户的挽留)活动目的活动目的活动分析活动分析优化建议优化建议参与率过低(曝光度不够、分组降低门槛)赎回节点策略(发代金券等)注册未投资用户的短信推送短信推送24、48、72小时VIP用户的长期维护道具道具：代金券、加息券、理财金、积分CRM分析用户关怀(定期电话回访)节日优惠(生日祝福等)积分商城-RFM模型-R-距离今天天数，F-投资频次，M-金额大小R小FM=0-注册未投资（新用户）提高首投/复投率R小FM=0-活跃未投资（老用户）R小FM大-活跃高净值用户R大FM小-流失无价值用户R大FM大-流失高净值用户(召回)RFM竞品分析明确分析目的确定分析对象搜集行业资料收集相关数据选取分析维度操作分析写好报告的建议SWOT绑卡、解绑充值投资投资在投在投赎回赎回提现产品产品用户属性用户浏览行为性别、年龄、身份证、银行卡、收入、房产、地区分布、手机归属地、登录ip、邮箱、渠道渠道行业指标行业指标点击（PV、UV）页面（page）、按钮（icon）转化率（漏斗）购买购物车支付成成功功用户交易行为注册数据部门架构数据部门架构运营主管（运营专员1-2个）数据分析专员（1-2个）UI团队（4-5个）CRM团队（3-4个）+运营/市场/产品数据分析师（1-5个）数据挖掘工程师（1-2个）前端、ETL工程师(1-3个)DBA团队（1-2个）BI部门此课件下载可自行编辑修改，供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！