小鹏汽车宣布完成C+轮近5亿美元融资，高瓴、红杉等投资
06-17
当前，金融行业的数据量呈现爆发式增长。
例如，日常运营中积累和沉淀的大量用户行为数据有助于企业营销、产品优化、用户运营、业务决策。
如何解决数据治理问题？从数据中台到数据分析，再到智能画像、智能运营，很多企业用户也开始注重用户行为分析的灵活定义、精准的用户分组和用户接触，从而投入更少的研发资源、时间、和维护。
成本，快速构建满足自身需求的数据平台，从而提高研发和运营效率，促进业务增长，为中产零售客户和机构提供标准化的资产财富管理服务。
企业财务管理立方体已初见成效。
近日，易观智库举办的A10数据智能生态大会上，金融立方CEO袁雨来分享了《用数据洞察用户》的主题演讲。
作为第一批进入Argo社区的用户代表，半年多来，金融魔方基于Argo数据分析和产品运营决策，对用户行为有了更深入的了解，每次产品迭代的方向也变得更加清晰。
精确的。
。
目前，金融立方已成为易观方舟智能用户数据中心的商业用户。
袁雨来告诉雷锋网，引入Analysys Argo 6个月以来，数据驱动后，获客成本仍保持在同行业的零头，而下载到购买的转化率却比同行业高出数倍。
是同行业的。
以下为袁雨来现场讲话内容，经雷锋网编辑整理，不改变原意： 什么是智慧理财？我很高兴向大家介绍金融立方这几年数据驱动的运营和经验。
我来这里是为了讲述我们的故事。
财富立方是一家基于人工智能为中产零售客户和机构提供标准化资产财富管理服务的公司，专注于风险控制和个性化顾问服务。
通俗地解释一下，金融魔方可以简单、便捷、科学、高效地一站式完成新中产家庭的财富管理。
首先，当前现金，例如银行存款和货币投资组合。
其次，审慎理财是银行理财的替代。
目前银行融资在4.2到4.7点之间，但通过货币基金和债券基金的动态调整，可以做到5到5.5点之间，随时存、随时支取。
三是长期投资。
对于普通人来说，有基金投资和股票投资。
过去，整个中国市场的公募基金年化回报率高达16%。
但用户追涨杀跌，风险无法得到有效控制。
我们帮助用户控制投资风险，根据不同风险配置投资组合。
四是保险保障。
中产阶级是特别需要保险的一群人。
例如，如果他们得了重病，可能会陷入贫困，我们会做保险规划。
过去，中国的财富管理主要依靠私人银行来做这件事，依靠人力服务，成本非常高。
财富管理立方希望通过提供智能化服务来改变财富管理。
经过两年的研发，推出了智能投资管理系统和智能客户分析管理系统。
这两个系统可以实现个性化的客户风险评估和财务管理风险定制；三级风险体系控制最大回撤，获得平均市场收益；持续稳定地提供财务管理能力，无论世界经济形势和金融形势如何变化，都可以进行个性化操作；成千上万的人可以拥有完全个性化的配置。
我们以数据为原油，以AI算法为炼油厂，以六大业务模块（营销、APP、客户分析、投资管理、交易、客户运营）为引擎，以数据驱动业务发展。
数据驱动的优势在于，无论你服务10,000、100,000、100万还是1000万用户，你只需要添加更多机器即可。
利用数字技术建立一家公司，前期投入较高，但后期的回报也是客观的。
数据如何驱动产品？接下来我会讲一下财务管理魔方数据驱动的过程，以及一路走来的经验和教训。
上图展示了基本的数据驱动模型。
我们将核心目标分解为小指标，然后用数据报告来监控这些指标。
我们每天都会分析这些数据，业务人员和产品人员会提出很多猜想，看看哪里存在问题，哪里需要优化，并根据这些猜想提出产品优化的方法。
接下来进行AB测试，因为财务状况几乎每天都在变化。
如果产品不好，我们需要做大量的AB测试来验证结果，然后重复下一轮的猜测并提出优化。
这是我们过去的一个框架。
产品转化 所有初创公司都需要了解产品转化，因为产品转化是获客成本的关键要素。
以前据说理财立方的获客成本非常便宜，是同行业的几分之一。
其核心是从用户下载到最终购买的转化率。
我们的产量是同行业的好几倍。
我们认为转化率受益于三个因素的叠加：一是用户行为，二是用户习惯，三是用户洞察。
首先，流程优化引导用户行为路径，发现高转化率路径。
用户下载一个APP时会经过多个路径。
如果某个链接不是很好，请对其进行优化。
第二，产品好用，但产品只是好用，而引导性不够。
以前，用户需要身份证才能开户，身份证拍照会产生各种奇怪的形状，但现在是用相框装起来的。
这就是优化，通过使用引导来提高转化率。
第三，价值令人印象深刻。
其实每个用户在使用你的产品时都会有某种诉求，并根据某种价值做出选择。
在用户展示页面上展示不同的内容，无论内容放在左边还是右边，都会对用户转化结果产生影响。
内容是价值的体现。
有一段时间，我们在转化率方面的产品优化做得很好，但有投资者说，“你们做得很差”。
我说：“为什么？”他说，“每个下载APP的用户都有购买动机，但他们没有这么做。
” “百分百还不够，你想想，微信从下载到注册基本上都是100%的。
”他提醒了我，这告诉我还有很多事情没有做好，我们还可以继续改进。
我们过去都是通过头脑风暴来做出决定，也遇到过很多陷阱。
我们前期做产品，每周工作6天，每天工作到12点。
后来我们改变了方法。
你需要知道公司的首要目标是什么，核心目标是什么，阶段性目标是什么。
所以我们制定了一个规则。
产品经理编写 PRD（产品需求文档）。
在提出想法之前，他们必须能够向大家证明这个优化上线之后能够带来多大的指标提升，比如转化率、留存率、复购率等。
能提高多少。
这些数据不是脑子里想出来的，而是需要写一个公式。
如果你无法预测，那就意味着你还没有找到阻碍你进步的问题。
只有发现这些问题，才会进行计算。
最终我们的每一次优化都至少成功了50%，效率得到了很大的提升。
现在我们的研发没那么累了，但是优化速度和效果比以前都有了很大的提高。
也许你实现了一个目标，但是如果没有按照原来的逻辑实现，那就有问题了。
可能是其他原因造成的，也就是说你的估计是错误的。
这个验证预计目标是否实现的过程可以帮助进一步优化产品。
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用户画像 我们非常关注用户，B2C企业必须非常注重为用户提供个性化服务。
每个用户画像都有10多页的用户分析数据。
我们建立了非常详细的用户标签，分析了整个LTV生命周期，对操作、状态、购买频次进行了分类。
只有这样我们才能更好地了解您的用户。
如何精准触达用户？这就是我们的操作流程。
我们通过数据分析、用户画像、预设场景、人群筛选来找出我们想做的事情。
现在谁处于什么状态，需要如何操作，是橙色部分需要回答的问题。
影响力非常重要。
所有应用程序都在争夺用户的时间和注意力。
例如，如果 5% 的用户可以点击推送通知，那就很好了。
如果用户不关注你，那就意味着零。
你不仅要有更多的方式和手段来触达你，你还要让用户想要第二次打开你的网站，这样你就不需要每次触达时都消费用户的行为，这样用户打开网站时会有这种感觉。
这东西有价值，他下次愿意打开。
不要滥用用户对你的信任，并通过诸如“狼在哭”之类的消息来吸引他们。
精准触达和运营的核心是提升用户生命周期的活跃度。
不同的行业对于活跃度有不同的定义。
活跃于电子商务意味着您必须进行购买。
我们也认为用户的回购是活跃的。
如果你不离开，你就不活跃。
良好的用户活跃度意味着用户不断地投入资金，因为只有投入资金才具有代表性。
您的信任。
产品选型聚焦财富管理魔方曾经有一个后台上百页报表、综合分析的系统，但为什么选择易观？其实是有一个过程的。
从最初使用Analysys Argo到商业付费版本，我们发现Analysys可以帮助我们解决很多问题。
总结起来，一是灵活性。
理财立方本身持有金融牌照，对金融数据的保密性要求非常高。
许多分析工具需要将用户数据上传到云端，但由于各种监管方面的原因，这是不可能的。
易观支持本地私有化部署，可按需扩展。
第二是易用性。
很多合作伙伴都看到了我们的后台，都是密密麻麻的数字。
我们已经具备了每天扫描这些数字的能力，并能够敏锐地发现其中的任何异常情况。
关键是刚入行的同事没有这个能力。
易观的数据可视化可以帮助他们更快地定位问题。
然而，做好可视化并不容易。
三是服务。
我们之所以快速从Argo的免费版升级到Analysys Ark的商业版，是因为我们知道数据的价值是巨大的，成本节省可以是显着的。
例如，聘请一名数据分析师的成本为每年3万元至40万元，但购买易观产品则不需要这么高的成本。
我觉得（购买系统）很划算，我肯定愿意买。
四是心态平和。
技术团队的反馈意味着易观方舟能够满足未来数据分析的准确性和实时性。
五是出入便捷。
易观方舟可以无缝访问数亿条现有财务管理立方体记录和数TB用户数据。
第六，技术部门认可的便利性。
运营部门有专门从事数据分析的学生，但对新开业务的数据理解还不够深入。
结果，有一半的指标是错误的。
这怎么可能是开发所需要的呢？教导运营部门学习语言和搜索数据库的成本非常高。
通过易观方舟，有了更简单的使用方式，可以解放程序员。
那么为什么我们要从免费版Argo升级到商业版Analysys Ark呢？ 。
比如以前我叫专科医生看病就好，现在我只叫专门的专科医生。
为什么？因为不需要排队，而且我认为特需专科医生花1元药就能轻松治好病，而普通专科医生只需花1元药就可以治好病。
这就是我们升级到商业版本的原因。
我们认为数据分析是一个非常专业的事情。
如果我们在某个阶段遇到瓶颈，这个瓶颈不仅意味着我们可以做得更完美，而且还需要雇佣更多的人，这是一个成本瓶颈。
另外，我们自己在数据分析方面的进化没有专业公司那么快，否则我们就会把自己变成专业分析公司。
这个时候我们跟不上专业化的速度，所以我们需要引入更多专业的公司。
易观方舟商业版可以帮助我们针对我们的市场进行定制、二次开发、优化。
免费版本不提供此服务。
最后，开发者喜欢的一点是，Argo 面向技术社区、开源，可以做更多有趣的事情。
未来展望 展望未来，你会做什么？首先，它可以智能完成分级作业任务，根据历史作业计划和效果，针对相似情况、相似人群选择最优作业方案。
比如，如果你提出一个创意计划或者组织一个活动，你能不能把它记录下来，这样下次遇到同样的场景，做同样的事情时，就可以避免大量的重复工作？员工只负责把创意上线，后台自动分析评估运营活动，方便符合标准的人自动调用，让我们只做创意工作，不用做大量的执行工作。
第二个产品优化了测试框架，根据计划自动寻找符合条件的人群，并行运行多组测试框架，维护人群之间的关系。
第三方做了很多AB测试。
我们希望通过易观方舟进行大量的AB测试。
因为我们要等到3-6个月过去才知道产品数据的涨跌是否受到市场因素或者产品的影响，所以这个时候我们需要做AB 测试。
做的时间越长，同时存入的ABTest就越多，需要更好的ABtest框架支持。
第三用户行为预测操作根据用户现有的行为预测未来可能的行为，并提前下发操作计划进行干预。
金融行业有一个特别有趣的现象。
用户对市场的反应、对市场的感受并不是一朝一夕就能改变的。
大家都增强了意识。
当顾客感觉多了一点，心里不稳的时候我们就必须操作。
在这方面，我们联合清华大学做了很多有趣的研究，我们也会将其应用到系统中。
未来，我希望这项研究能够在易观的帮助下做得更好。
这是我对未来的展望。
以上是我过去使用Financial Cube进行数据操作的一些经验和成果。
我也希望大家将数据融入到业务运营中。
只有数据才能告诉你世界的真相。
谢谢你们。
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