互联网金融指标体系搭建与应用

互联网金融指标体系搭建与应用，本思维导图从理论和实践详细梳理了指标体系的搭建过程，实用性极强，值得收藏。

指标体系 搭建与应用 （某互金平台）

• 六、搭建过程
  • 1、确定目标
    • 确定核心目标
      • 1、拟定核心指标
        • 北极星指标
          • 1、聚集企业现阶段核心问题
          • 2、统一各团队工作
          • 3、明确任务优先级
          • 4、量化团队工作效果
      • 2、指标对比与确认
        • 对比标准
          • 1、能否反映用户从产品中获得的核心价值
          • 2、能否为产品达到长期商业价值奠定基础
          • 3、能否反映用户活跃程度
          • 4、指标度好，能否提示整个公司往好的方向发展
          • 5、是否简单、直观、易统计、可拆解
          • 6、是否是先导指标，而非滞后指标
      • 3、验收人：分析师
  • 2、梳理业务
    • 基于数据复现业务
      • 1、疏理用户路线
      • 2、设计指标模型
      • 3、确定指标口径
      • 4、验收人：业务方
  • 3、数据采集模型设计
    • 1、后端：业务数据
      • 数据库：验证数据准确性、完整性、一致性，表关联
    • 2、前端：行为数据
      • 事件设计，埋点需求书
    • 3、验收人：开发
  • 4、数据采集
    • 数据集市搭建
  • 5、指标体系
    • 完成指标体系
      • 1、报表自动化
      • 2、报表可视化
      • 3、验收人：业务方
  • 6、数据分析
    • 1、日常数据监控
    • 2、专题分析：异常归因、活动评估
    • 3、建模分析：用户价值分析、指标预测、用户活跃度分析、用户推荐、流失预警、反欺诈、薅羊毛、催收评分卡、审批评分卡
• 七、实战总结
  • 一、公司架构与业务流程梳理
    • 公司架构梳理
      • 1、确认涉及业务部门
      • 2、确定部门角色
        • 主要工作职责
      • 3、涉及部门leader和团队职员
        • 人力资源评估，必要时向领导求助
    • 业务流程梳理
      • 各部门
        • 指标体系做细的前提
  • 二、立项报告
    • 1、项目背景
    • 2、项目要解决的问题
    • 3、项目解决方案
    • 4、项目设计
    • 5、人员安排
    • 6、对接团队
    • 7、项目排期
  • 三、确定核心指标
    • 北极星指标
      • 1、确定企业的商业目标与用户价值
        • 保险公司
          • 商业目标：保费收入
          • 用户价值：贷款增信
      • 2、列出符合愿景的指标并按评价标准对比分析
        • 保费收入、净利润、承保件数、承保金额、投保件数、投保金额
        • 标准对比
      • 3、探究确定的北极星指标能否在实现企业商业目标的同时还能让用户持续获得价值
  • 四、梳理业务
    • 1、梳理用户路线和业务流程
      • 用户路线
        • 来源
      • 业务流程图：前端-三方-后端
    • 2、设计指标模型
      • 贷前
        • AARRR
          • 拆解指标
      • 贷后
        • 风控模型（风控部门负责）
          • 拆解指标
    • 3、确定指标口径
  • 五、埋点设计
    • 1、如何开展埋点工作
      • 1、业务梳理
      • 2、指标梳理
      • 3、事件设计
        • 1、原则
          • 分模块设计
        • 2、规范
          • 事件所属模块-事件名称-事件类型-事件属性-事件描述
      • 4、属性属性
        • 公共属性
        • 定义属性
          • 比如身份证号码输入退格次数
    • 2、埋点工作过程中遇到的问题
      • 1、埋点需求书编写过程中问题
        • 没有让厂商进行必要和充分的培训，多次返工
          • 原因：缺乏经理
      • 2、数据测试问题
        • 测试不充分，上线后大量数据准确率不能满足分析需求
          • 原因：开发测试人力不足
    • 3、项目改进点
      • 1、要求厂商进行充分面细致的培训
      • 2、一定充分测试后再上线
  • 六、UAT测试
  • 七、数据集市搭建
    • 按业务模块
      • H5、注册、实名、绑卡、授信、支用、催收
    • 按渠道
      • 各渠道
    • 按产品
      • 零花保、公积保、人品保...
  • 八、监控报表准备
    • 日报、周报、月报
  • 九、数据分析
• 五、人员配置
  • 角色
    • 分析师：1人
      • 项目总体把控与推动
      • 沟通业务部门，确定指标业务口径
      • 沟通技术部门，确定指标技术口径
      • UAT测试
      • 迭代
      • 应用：日常报表，专题分析，数据建模
    • 实习生：1人
      • 开发进度跟踪
    • 项目经理
      • 协调各种开发资源： 前端、UI、BI开发、数据工程师、报表开发、后端
  • 对接团队
    • 运营
    • 商务
    • 产品
    • 资金
    • 风控
    • 财务
  • 工作流程： 业务疏理2个月 开发测试1个月
    • 1.确认业务口径
      • 分析师：沟通各业务部门
    • 2.确认技术口径
      • 分析师：沟通项目经脉及对口开发人员
    • 3.开发
    • 4.测试
      • 分析师：UAT需参与
    • 5.投产
    • 6.迭代
      • 分析师：业务变动持续跟踪
• 四、指标体系衡量尺度
  • 科学性
    • 指标符合业务，计算方式符合行业标准
  • 系统性
    • 能够反映业务的前后关系
  • 代表性
    • 能够突出反映业务现状
  • 统一性
    • 在不同部门使用时，能够保证计算口径统一
• 三、作用
  • 看清业务现状
  • 发现业务痛点，确立分析主体
  • 智能指导业务
    • 智能预测：指标体系预测
    • 智能预警：负面指标优化
      • 贷前：流失率、闪退率、崩溃率
      • 贷后：提前结清率、C-M1、M1-M3、坏帐率
    • 异常归因：异常数据归因
  • 优化产品/业务逻辑
• 二、必要性
  • 业务复杂性
  • 毛利额底
  • 企业规模大
• 一、定义
  • 衡量企业业务状态的指标集合