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互联网金融数据分析指标
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/5/27 4:38:49 | 【字体:

  穿越飘渺修神路互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式,既不同于商业银行间接融资,也不同于资本市场直接融资的融资模式。互联网金融包括三种基本的企业组织形式:网络小贷公司、第三方支付公司以及金融中介公司。

  资金类主要包括理财类和吸储类,核心模块:用户转化,用户留存,用户复投等,侧重运营,主要目的是让用户投资。资产类主要包括消费金融和现金贷等,核心模块:用户转化,用户还款,用户预期,侧重风险控制,主要目的是让用户贷款。

  3、通过什么渠道找到目标用户?例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等。

  6、怎样进行风险控制?包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等。

  7、用户通过什么渠道投融资(支付)?第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS等等。

  1、用户指标:包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价(平均投资额度)、用户分布(各等级占比)、互动指标等等。

  2、产品指标:产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度(受欢迎度)等等。

  4、营销活动指标:活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等。

  6、风控指标:项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等。

  8、IT平台指标:用户体验指标(包括响应速度等)、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。

  1、常见指标:新增投资人数、新增投资金额、累计投资人数、累计投资金额、复投率。

  2、营销推广类指标:APP活跃用户数、活动页面浏览数、注册用户数、渠道注册转化率、渠道投资金额,渠道复投率。

  3、运营指标:活跃用户数、新客占比、每日投资人数、每日投资金额、复投率、新用户投资占比

  4、产品指标:UV,PV,页面访问时长、APP日均使用时长、注册转化率、投资转化率、跳出率

  精准推荐:贷款产品分类(金额、期限、利率、适用人群)、客户画像分类(风险属性、兴趣爱好、行为分析、需求匹配、人口特征(年龄、性别、学历))

  反欺诈:黑名单过滤(接入第三方服务、爬取网络数据、失信名单、贷后数据积累)、设备反欺诈(接入设备反欺诈、内部自建设备泛反欺诈)、多头查询(内部平台数据共享)

  查询数据:运营商(通讯录、通话记录)、信用卡(信用账单、消费情况、数卡频率、刷卡额度)、位置数据、电商(消费能力)、学历(增信)、社保(增信)

  风险评分:外部评分(芝麻分、前海评分、鹏元评分),内部评分(建模,风险评估)

  4、贷后:催收(短信提醒、相关联系人、相关地址),再贷款(还款情况、风险评估、优化用户画像再营销)

  指用户的基本情况,包括姓名、性别、邮箱、年龄、家庭住址、教育水平、职业,使用语言,兴趣爱好、产品偏好、信用等级、资产情况等。还可进一步划分为新/老用户,活跃/留存/流失用户等。

  用户行为可以是用户注册、绑定、实名认证、产品点击,浏览,加购、支付、复购、推荐等行为。

  产品每天新增的用户是多少,可以用折线图看趋势,一个产品用户没有增长,用户数就会慢慢减少,越发惨淡,如人人网。

  留存(用户粘性小,想办法提高留存,找到具体流失的原因)=新增的用户-流失的用户

  留存率=第一天新增的用户中,在第N天还使用过的用户数/第一天新增的用户数。

  根据统计概率分布,新用户次日留存率为40%,7日留存率为20%,30日留存率为10%,能达到这个数据表现的产品属于数据比较好的,典型的漏斗模型。

  PV:访问次数,页面浏览次数,(例)用户每打开一个网页可以看作一个PV,用户看了十个网页,那么PV为10。

  UV :访问人数,是一定时间内访问网页的人数。在同一天内,不管用户访问了多少网页,他都只算一个访客。

  (例)有100个用户看到了你便利店的推广信息,被吸引进入便利店,最后有10个人购买了便利店里的东西,那么转化率=10(产生购买行为的客户人数) /100( 所有到达便利店的访客人数)=10%

  k因子= 平均每个用户向多少人发出邀请 (* 乘) 接收到邀请的人转化为新用户的转化率

  假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请,而平均的转化率为10%的线。这个结果还算是不错的效果。

  k因子1 的时候,用户群会越来越大,有滚雪球效应,k因子1的时候,增长会有天花板;

  成交总额(GMV):也就是零售业说的“流水”,成交总额包括销售额、取消订单金额、拒收订单 金额和退货订单金额。

  **成交数量:**对于电商产品就是下单的商品数量。对于教育行业,就是下单课程的数量。

  复购率=消费2次以上的人数/付费人数 是重复购买频率,用于反映用户的付费频率。比如在1个月内,有10个用户购买了产品,5个用户产生了重复购买,那么复购率=5个重复购买用户数 / 10(总购买用户数=50% )

  (1)逾期天数 DPD (Days Past Due):自应还日次日起到实还日期间的日期数

  **(2)逾期期数:**以每月的约定最后还款日为界限,累计超过1(N)次未全额还款(或最低还款)为逾期1(N)期

  例:正常资产用C表示,Mn表示逾期N期,M2逾期二期,Mn+表示逾期N期(含)以上,M7+表示逾期期数 =M7

  月均贷款余额 = (月初贷款余额 + 月末贷款余额)/2,月初贷款余额即上月月底贷款余额

  Lagged(M4+)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额 + 当月M5的贷款余额/往前推五期的总贷款余额 + 当月M6的贷款余额/往前推六期的总贷款余额

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