凤凰金融大数据 VP 邢志峰:数据驱动凤凰金融事务立异
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 GrowingIO创始人、CEO,前LinkedIn商务分析总监564040我们好,我是邢志峰,现任凤凰金融大数据副总裁。今天跟我们交流一下大数据在凤凰金融实践的一些成果,以及大数据怎么协助一家企业完成立异型的增加,期望对我们有所启发。一、数据驱动
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我们好,我是邢志峰,现任凤凰金融大数据副总裁。今天跟我们交流一下大数据在凤凰金融实践的一些成果,以及大数据怎么协助一家企业完成立异型的增加,期望对我们有所启发。

一、数据驱动需要数据文化

除了天主,任何人都有必要用数据说话。

在互联网公司,数据文化多是一个基础常识,可是在互联网金融行业,特别是在传统金融转型的互联网金融行业,数据文化对错常需要推广的一件事。所以我今天分享的第一个部分就是数据驱动需要数据文化。

1. 数据驱动是一把手文化

假如想在公司推广数据驱动增加,那么一定需要根本的数据基因,而推广数据驱动最重要的,就是公司创始人或最高层的认同。假如没有创始人或者最高层的认同,数据驱动是很难在一家公司落地的。

举个简略的例子,假如我们在开会评论的时分,比的是职级巨细、声音凹凸或者工作年限的长短,而不是实真实在的数据的话,那么这家公司是很难用数据驱动增加的。在这种状况下,数据只能扮演衡量业绩的人物,而不能为事务的增加提供价值。所以我们一定要打破经历主义、官僚主义,认同数据的价值和权威性。

2. 数据是裁判,但不是武器

即便数据文化取得了高层和大部分同事的认同,我们也需要继续营建真实的数据氛围:数据是裁判,但不是武器。大部分公司在建立初期都会对立办公室政治,可是跟着公司规模的增加,数据常常扮演着武器而非裁判的人物。

数据本身是中立的,要害在于人们怎么应用。

3. 数据只能解决战术问题

作为一名大数据从业者,我历来都不认为数据是全能的,它有其本身无可防止的局限性。我们要知道到数据的价值,可是不能夸大数据的意义。数据是无法解决战略问题的,一家公司的战略只能通过对行业深度的洞察,对用户真实需求的了解来完成。数据可以在此基础上协助你落地主见,做的更好,可是前期的方向数据没有方法通知你,而事实上前期也并没稀有据。

这三点构成了一家公司十分重要的数据文化,有了这三点,数据部门和事务部门才干紧密地协作,通过数据去发明一些价值。然而大数据能力不只仅是数据部门独有的,而应该是全公司的事情。

比如上图,一个公司的大数据能力建设应该是跨部门协作才干完成的,因为这会触及到事务、产品、研发和数据等多个部门。这也就是为何很多公司都在打造增加团队,将各个部门的人整合到一个小的团队,一同用数据完成公司的增加。

二、大数据打造企业竞争力

在很多公司的前期,大数据只是一个辅助性的人物,支撑事务部门监测工作效果,更高级一点的可能会完成部分的事务洞察,可是这肯定不是数据的悉数价值。

在想象傍边,做数据驱动这件事十分巨大上,像最新出的苹果手机;但在现实中这件事可能只是老版诺基亚。今天我们有很多谈大数据的会议和活动,看起来十分热烈,可是其实正是因为在公司里数据的声音很弱。正如我们今天很少有举行移动互联网的会议,因为这个主见早就被大众所承受、实践并且成为一个常识了。

那么互联网时代,大数据对企业的久远意义是什么呢?我想这个部分会对一些企业的高层有所启发。

1. 中国经济的 5 个阶段

中国的经济其实阅历了 5 个典型的阶段:

关系密布型

第一个阶段我称为 关系密布型 ,那个时分竞争力最强的是人脉,而劳动力、资金、技能、数据等等都对错常非必须的,最富有的人仍是最有权利的那批人。

劳动密布型

接下来进入了 劳动密布型 ,这个阶段人脉的作用下降,能否取得低价但高质量的劳动力成为创业是否成功的要害,资金、技能、数据仍然是比较靠后的因素。

资本密布型

然后我们阅历了资本密布时代,互联网也就是在这个时分开始崛起的,很多 VC 让很多草根创业成功,取得了很多的财富。

常识密布型

在门户网站时期,网站的构架等等都对错常简略的,技能的作用其实不显着,可是到了现在,技能的作用愈来愈重要。

互联网+

互联网只是一种形式或者思维,之所以能和那么多的传统行业相结合,比如说制造业、房地产行业、金融,就是因为大数据发挥了价值。所以在互联网时代,大数据对企业有着十分重要的久远价值。

2.大数据的 3 大价值

那关于企业来说,大数据的价值究竟体现在哪里呢?我认为至少体现在这三个方面,分别是链接/展示、洞察/分析、效劳和变现。

连接/展示

一家公司可能有很多事务,数据可以将一个个事务孤岛连接起来构成闭环,让公司有能力整合各个事务,构成合力。这也是为何数据部门需要去构建数据平台,界说指标体系,搭建分析体系等等,都是为了将一个个事务孤岛连接起来。

洞察/分析

将事务串联之后,我们能很快地洞察到问题和增加点,这个时分数据就像是一个中立的解读者,它能很好地协助事务人员拆解事务问题,及时做出改善,让成果契合预期。

效劳/变现

前面两点实际上是很多公司现已在做的,可是第三点只有那些具备十分好的数据战略和数据视角的公司才会做的。我认为在很多行业数据都可以提供这样的价值,就像亚马逊,本来是做零售的,可是成了云核算的巨擘。这就是创始人对数据的深入了解,才干带来的价值。

三、数据驱动在凤凰金融的实践

凤凰金融是一家一站式智能投资理财平台,我们有很多理产业品,包括网贷、基金、保险、海外等等,我们通过网站/App 为用户提供理财效劳。

我们通过大数据平台的建立和应用,打造了公司在数据方面的核心竞争力。数据可以支撑我们的商业决策、精密化运营、智能投顾/投研,以及杂乱的金融风控等等。截止到现在,我们累积交易金额已达到 550 亿+,一共有 500 万+用户,累积为用户赚取 26 亿+收益。

那么我们是怎么通过数据驱动,达到如此大的交易规模的呢?所以接下来的这部分内容主要是围绕“洞察 / 分析”来打开,和我们分享数据驱动在凤凰金融的应用场景与案例。

1.解读:评价运营效果

我十分认同一个观念,在数据驱动事务带来价值的过程当中,很多时分数据解读的意义往往比数据存储、核算、展示更重要。假如一个数据团队,对事务有很深的了解力,那么数据解读也会做的很好。我历来不认为数据洞察只是事务团队的事,而是应该从需求出发,谁稀有据分析的事务需求,谁就应该做好数据洞察。

下面给我们举个简略的关于数据解读的例子:

在 2017 年的某月,分析给出的陈述称周末签到红包带动投资金额 1.2 亿,费效比低于前史均匀值。单单从这个数据来看,这次运营活动效果十分好。可是我们更进一步的拆解这个数据,就会发现这批用户的质量其实不是特别高。

比如我们拆解后发现:77.1% 的用户投资产品期限小于一个月,61.2% 的用户被标记为羊毛党,56.6%的用户被标记为低潜力用户。拆解下来的数据就说明,这个活动拉新效果很不错,可是这个渠道带来的用户质量可能比较低,那么从全体 ROI 来看,不一定就是很好的运营活动。

这也是为何我在前面一直强调,数据应该是客观中立的裁判,而不是用来攻击其他部门的武器。我们应该通过拆解下来的数据,更客观全面地判断一个活动或者一个渠道的质量,然后做出相应的提高和改善。

2.猜测:辨认潜力用户

我们都知道,互金行业的获客本钱对错常高的。我们的市场运营人员会通过营销渠道的投放、运营活动的制定以及手机出售等方式来取得一些用户,这些方式的本钱都对错常高的。特别是渠道的投放,通常来讲我们需要花费 1-3 个月的时间来观察各个渠道进来的用户投资行为,进而判断这些渠道的质量。然而这 1-3 个月的时间里,营销人员的费用是在连绵不断地花出去的。

我们就开始考虑,是否可以通过其他的数据来迅速判断各个投放渠道的质量呢?于是我们做了下面这件事情:对用户均匀累积投资金额的深度洞察。

我们会收集跟用户相关的信息,而哪些信息是跟用户投资潜力强挂钩的呢?我们认为有两个,一个是银行卡的会员等级,一个是手机设备价格。

在投资理产业品中,用户投资之前都有必要绑定银行卡,绑定银行卡的比例远远超过真正投资的比例。用户绑定银行卡之后,我们就能够通过用户的银行卡会员等级去反推出用户的日均余额。后来我们发现,用户的银行卡会员等级越高,未来的投资潜力就越好。

通过我们前史数据的验证,发现用户的手机设备价格也对错常重要的一个信息,它与用户均匀累积投资金额的相关性高达 91%。

于是我们通过银行卡和手机设备的标签,进而构建潜力用户辨认体系。通过这个体系,我们的事务人员可以在两三天内判定一个投放渠道的质量凹凸,然后续的数据也确实证明了这个体系的有用性。

我认为这个案例是数据驱动事务增加案例中较为超前的一个,怎么在没有用户行为数据,或者数据质量较低的状况下,通过其他方案来构建高效的数据东西,为事务人员提高工作功率。这样的数据思维,以及为事务带来的巨大价值,才是一个数据团队应该具有的。

3.立异:智能咨询产品

这个部分我想讲讲凤凰金融的一个经典案例,来说明我们怎么通过数据驱动事务立异。

用户在投资理财领域的痛点是什么呢?总结下来一共有三个:

专业/个性化

投资理财是个十分专业,同时又十分个性化的事情。相对普通大众来说,这件事的门槛很高;关于有投资理财需求的用户来说,我们的需求差异又十分大。

通明/聚合

在现在的市场环境中,信息不对称的状况比较严峻,关于普通投资者来说,他们把握的信息往往是比较片面的。而诡异的是,信息不是太少了,而是因为太多了。关于普通投资者来说,获取信息十分容易,可是怎么有用地筛选真实有用的信息就太难了。

信赖/可评价

关于互金公司来说,与用户建立信赖,量化评价你给用户的建议,就是一个十分巨大的应战。

针对这几个痛点,凤凰金融做了什么?我们做了一个智能资讯产品-凤鸣引擎,你可以把它了解为金融领域的 今天头条 。总结下来,我们就做了上面这三个事情:海量信息聚合、深度专业分析、可评价和个性化。

那么这个智能平台详细是怎么通过数据分析给普通投资用户带来优点的呢?下面给我们举个简略的例子:

关于一个新闻工作,比如『国务院:2017 年底前启动税延型养老险试点』。很多普通用户看过之后就忘掉了,可是关于专业的分析人员来说,他们马上就会意想到这个工作其实对保险行业有很大影响。所以我们会通过我们的平台,马上把这个工作与保险行业相关联,在我们的『金融标的池』中打上保险行业的标签,进一步对这个工作的影响做分析。

我们会定位到这个时间发生的前后三日,从时间维度上对影响凹凸做判断,三种分析包括相关性分析,影响巨细分析,以及多空分析。通过这三个维度的分析,以及简略的交互,我们就可以给到用户十分直观的可量化的评价数据,很好地建立与用户之间的信赖感。

现在客观一点儿说,互联网金融这个行业真的太缺乏立异了;不是说这个行业不能立异,而是这个行业里边的人的思维现已被禁闭得太久了。其实很多互金公司的人都应该忘掉以往经历,在对金融充满敬畏的条件下,去拥抱时代和用户的需求、去拥抱行业的趋势,这才是“数据驱动增加 可以真正发挥作用的一个现实条件。

我今天的分享就到这里了,谢谢我们!

 

作者:邢志峰,凤凰金融大数据副总裁

来历:GrowingIO 2017 增加大会

本文由GrowingIO整理发布,GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品。

本文由 @?GrowingIO 整编发布于人人都是产品主管。未经答应,禁止转载。

题图来自PEXELS,基于CC0协议


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人人都是产品主管(woshipm)是以产品主管、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位效劳产品人和运营人,建立9年举行在线讲座500+期,线下分享会300+场,产品主管大会、运营大会20+场,掩盖北上广深杭成都等15个城市,内行业有较高的影响力和知名度。平台集合了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一同生长。

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