這是精讀系列的第4篇文章
哈嘍,大家好,我是可樂
繼前3篇精讀《資料分析思維:分析方法和業務知識》
這是精讀系列的第4篇文章,總結一下金融信貸、第三方支付、家政和旅遊行業的業務指標和案例。
金融信貸行業主要講金融信貸的線上模式,也就是網貸,如花唄、京東白條
網貸在國內的發展大致分為4個階段:緣起、野蠻生長、監管來臨、後網貸時代。網貸的業務模式:
獲取客戶提交稽核過審簽約放貸還款網貸業務是如何賺錢的呢?總結來說就是依靠風控技術準確地找到目標使用者,將風險控制在低水平,在合規的利率下實現盈利。因此,風控可以說是網貸最核心的環節。
風控策略是一些用來判斷使用者是否滿足放款條件的規則,好的風控策略一定是資料分析和機器學習相結合產生的,風控伴隨這整個業務流程。
反欺詐是指識別交易詐騙、盜卡刷號等惡意欺詐行為,最大化降低公司的損失。
業務指標使用者類:
申請使用者數放款使用者數復借用戶數復借率申請情況類指標:
審批透過率:衡量審批策略的穩定性逾期類:量化公司的風控水平
逾期率:貸款到期的使用者裡未還款的佔比催回率:逾期合同透過催收後完成還款的佔比壞賬率:不同平臺對壞賬的定義不一樣vintage30+:同一個月中申請放款的合同在隨後的還款月份中逾期30天及以上的比例案例:逾期分析明確問題客續貸產品的逾期率達9.5%,比其他產品高約2%,分析逾期率高的原因。
分析原因使用多維度拆解分析法,按區域維度拆解,不是主要癥結,再看放款年月拆解,逾期率最高的月份放款金額僅佔放款總金額的2.42%,也不是主要癥結,再分別從上一筆還款情況和本次借款前徵信查詢次數來拆解,發現上一筆還款失敗的使用者,本次借款的逾期比例都很高,本次借款前使用者徵信查詢次數較多的使用者,逾期率也很高。
金融第三方支付行業第三方支付是指具備一定實力和信譽保障的公司,透過與銀聯或網聯對接而促成交易雙方進行交易的網路支付模式。
第三方支付行業主要有3類:
網際網路支付公司:線上支付為主,如支付寶金融支付公司:側重行業需求,如銀聯商務第三方支付公司:提供線下終端產品,如同時支援支付寶、微信支付等多種方式的收款碼第三方支付公司為線下商家提供收費終端,如付款碼、掃碼槍等,幫助商家收款,從中獲取手續費,讓商家全面瞭解運營情況。從使用者角度出發其業務流程如圖所示:
從商家的角度出發的第三方支付公司的業務流程如圖:
業務指標案例:支付交易筆數下降分析明確問題:最近兩週交易筆數有明顯下降(上週交易筆數環比下降9.58%,當週環比下降11.4%),分析原因
分析原因:業務流程出發,地推人員尋找新的商家——商家遞交資料給第三方支付公司稽核——商家使用終端產品收款——第三方支付公司扣除手續費後給商家結算。
從業務流程出發,提出幾個可能造成交易筆數下降的假設:
提出假設:
商家數量減少。不同的終端產品對交易筆數有影響。不同的手續費對交易筆數有影響假設1:商家數量減少,導致交易筆數下降。
這裡商家可以分為新商家和老商家,對比分析,收集新老商家數和交易筆數的資料,發現新老商家數一直比較平緩,不是影響交易筆數下降的原因。
假設2:不同的終端產品對交易筆數的影響
這裡把A B C D 四個終端產品分別分析其在某地區的交易筆數。
假設3:不同的手續費對交易筆數有影響
家政行業家政是幫忙處理家庭事務的服務,家政平臺是連線家政服務人員(服務提供方,如育兒嫂、月嫂、保姆)和使用者(服務需求方)的平臺,透過給雙方提供資訊抽取佣金,是一個雙邊市場。
從服務提供方來看,業務模式分為招商和運營,
招商:
到店:初始登記分類,安排面試面試:參加面試認證:評定星級簽約家政平臺可以透過資料化管理進行規模化運營,精確匹配使用者需求,快速有效地幫助使用者找到合適的家政服務人員。
業務指標:
轉化率:一個環節到另一個環節的轉化比例。使用率:簽約的服務提供方數/服務提供方總數售後率:售後訂單數/訂單總數旅遊行業旅遊行業圍繞旅客,由旅行社、景區、酒店業、餐飲業、零售業等提供配套服務,共同發展。
旅行社是連線使用者和目的地的旅遊資源的中間商,隨著網際網路的發展,出現瞭如攜程的旅遊平臺,連線使用者和旅行社,從中賺取佣金。
線上教育行業就不詳細展開了,大家可以看書或者下面這個思維導圖。
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