如今，传统金融业在互联网浪潮的推动下，正经历着前所未有的发展。如何利用互联网技术和数据分析工具帮助企业实现数据整合，并有效控制风险和提升产品体验，将是互联网时代金融机构面临的新挑战。
互联网金融企业上万家，除了比较金融产品的收益性、流通性和风险高低等差异外，对于线上平台，许多企业还未做到利用用户行为数据实现精细化运营。但是当互联网金融产品直接以网站与App来面对用户时，变现不仅需要通过金融产品本身特点，还需要通过良好的平台用户体验来实现。神策数据（Sensors Data）提供了专业安全的互联网金融行业解决方案，依靠团队多年大数据经验的积累，为客户提供融合业务场景的用户行为数据分析工具。
目前，融360、趣分期、PPmoney、大特保、短融网、葡萄串等多家互联网金融企业正通过这样的数据分析服务不断地在提升他们的产品用户体验，这过程也丰富了我们的服务经验。从以下的重点说明，你可以知道他们当中部分企业所经历的数据分析优化体验是什么。
数据安全
私有化部署方案维护企业数据安全，建立金融产品用户信任
金融产品因为同时涉及隐私以及金钱两大敏感议题，数据安全是至高原则，重要性凌驾在产品体验之上，也是建立用户信任的必要基础。企业的数据安全也是神策数据高度重视的。面向这样的需求，神策数据提供的私有化部署方案让企业将数据存在企业内部，安全系数提高，数据泄漏风险值降低，让企业安心做好运营。
数据采集与建模
数据仓库累积数据资产，分析用户行为规律有所依据
神策数据帮助企业通过PaaS平台搭建自己的数据仓库。数据在手表示企业可以随时回溯历史数据，不必再花时间从第三方数据分析平台调用数据，实时掌握市场风向。长期的数据积累，企业还可以分析用户行为规律，推测下单偏好。PaaS平台可以二次开发的特性，也表示企业可以连接既有CRM等系统，打通数据，实现数据整合，做好风控。
打通业务数据和行为数据，投入产出分析更完整
许多互联网金融企业拥有很多线下数据，有些服务流程甚至会引导用户跳往第三方合作伙伴进行支付与完成最后的贷款业务，所以容易造成数据割裂。通过神策数据的全端埋点，企业可以运用用户身份识别ID，例如手机号和银行帐号，打通客服、电话销售与购买记录，以及访问首页、访问产品页等，线下业务数据与线上用户行为数据。这样做有什么好处？当企业可以连接线下的用户还借款纪录与身份、资产等信息时，这就表示了企业可以提高风险控制的能力。
融360就结合了自有BI平台的业务数据和神策分析上的用户行为数据，制成报表供各部门监控使用，丰富了数据的集成，也强化分析连续性。尤其互联网金融行业用户流失率高，企业总是要花很多金费做推广，拉新成本高，所以打通数据，市场才能端到端地分析不同渠道的流量和投入产出比，优化渠道投放。
图：神策帮助互联网金融企业打通业务数据和行为数据
如何用数据驱动运营？
多维度下钻用户信息，对用户下单结果进行精细化归因分析
在做线上用户行为分析时，除了最基本地去监测金融产品的销售数字外，也要以多维度去挖掘影响用户行为的因子，包括行为属性与用户属性。
在行为属性这一块，像是针对“投资完成”行为，企业可以针对用户所在城市、渠道、项目期限、还款方式、预计年收益率等各个面向，做出多维度的分析，清楚厘清不同变因对于投资数字的影响是什么？还有在赠送代金券或推广开户优惠后，活动页面对于激励客户下单投资的推广效果？细分切割各个维度影响下的用户行为激励效果和商品热度。
实际案例中，嘉石榴分析了标的类型、起投金额、投资进度等因素对于用户浏览各个支付页面详情的影响。聪明投则是追踪“我的邀请码”邀约机制的用户推广效果; 进行这样的分析也同时监测了用户是否乐于将产品分享给好友，得出用户对产品的认可度。
图：企业可以针对支付方式、预计年收益率等各个面向对行为事件做多维度分析
针对用户属性这方面，互联网金融产品强调高匹配性，能够往下细分用户的行业、地区、注册时间、投资次数、投资金额等属性意味着，企业可以将这些用户属性与金融产品销售状况做对比，找出消费规律与习惯，有针对性地调整运营内容，提供不同风险差异、回报率的产品，提高配对效率。
或者进一步，企业可以利用“用户分群”功能，同时结合行为数据和用户属性数据，依据自身的业务场景和规则，抽取出想要进行运营或分析的用户群体。如果企业有良好的推送系统等，两者一结合，即可实现快速、精准的消息推送。后续想要看实际的推送效果时，亦可在其他分析功能里快速查看，从而实现了用户运营在数据驱动下的闭环。
图：运用消息推送系统，企业可以主动面向各用户群做个性化运营
以小时作为时间粒度，全天追踪各个时段下单数据
神策数据的时间查询粒度划分为分钟、小时、天、周、月。大特保选择按照小时为时间段去分析，了解用户的下单习惯，包括用户下单比较集中的时间段有哪些。市场部再根据下单的高峰时间发送微信推文，抓住用户量最大的访问时间。而章鱼彩票更是以”分钟” 去切分业务数据，即时跟上用户决策节奏，分析活动效果。
图：以“小时”作为时间粒度，可以对比一天當中不同时间段的数据情况
如何用数据驱动产品？
追踪客户投资转化流程，解析用户流失环节
用户拥有投资意向后，单一环节问题很有可能让用户在完成最终投资的中途流失，所以必须进行步骤与步骤间的流程分析。以“页面”分析级别来说，我们可以知道，用户或许是因为开户流程太过冗长，所以干脆结束浏览。
图：PPmoney用漏斗分析做充值、提现、投资等转化流程分析（示意图，非真实数据）
再往下细分的话，神策提供以“行为”级别来做流程分析。这样分析可以知道，用户是否是因为想不起密码、一直收不到验证码，还是因为绑卡失败，所以最后放弃下单、充值，尤其绑卡就是金融APP最容易出问题的环节，找出用户操作失败的问题环节就能优化流程，就能确保用户完成完整的投资体验，减少流单。进一步利用神策提供的流失用户列表与用户行为序列，企业还可以针对流失用户做运营，找回流失用户。
图：利用流失用户列表与用户行为序列，企业可以针对流失用户做运营，找回流失用户
精准采集用户行为数据，提升金融产品匹配度
在页面操作过程中，常有下拉选单的设计，不同的下拉选项意味着不同的后续对应页面，此时如果不对下拉选项追踪就无法对用户行为进行精确区分。利用神策的SDK全端埋点方案，企业可以追踪用户对于每一个控件和下拉框格的操作行为，借此实现个性化服务，为不同用户群量身设计与推荐专属金融产品。以融360为例，在用户贷款申请的步骤中，在第二步用户点击不同的“职业身份”选项后，第三步对应的会是不同的贷款额度。
图：融360用神策的SDK全端埋点方案精准采集用户在表单中的下拉选项
神策数据在服务各个客户的过程中累积了丰富的互联网金融行业服务经验。互联网金融企业在意的数据安全、打通业务数据与用户行为数据、投资用户行为多维度剖析、各种投资转化流程分析等需求，我们力求提供一套完整专业的行业解决方案，让合作企业用最精准的数据，实时查询的速度，以及最细到“分钟”的展示粒度让您做好数据运营，实时掌握市场脉动。欢迎追求精细化数据运营的互联网金融企业亲自体验、亲自实践神策数据用户行为分析工具的数据运营效果。
