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《數據分析思維：分析方法和業務知識》
精讀3：關于電商數據分析，你知道多少
精讀2：11種數據分析方法，別再說你不會了
精讀1：總說業務，到底業務常用的指標有哪些

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、家政和旅游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、后網貸時代。
網貸的業務模式：

• 獲取客戶
• 提交審核
• 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用戶，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用戶是否滿足放款條件的規則，好的風控策略一定是數據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

用戶類：

• 申請用戶數
• 放款用戶數
• 復借用戶數
• 復借率

申請情況類指標：

• 審批通過率：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：貸款到期的用戶里未還款的占比
• 催回率：逾期合同通過催收后完成還款的占比
• 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后的還款月份中逾期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占放款總金額的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征信查詢次數來拆解，發現上一筆還款失敗的用戶，本次借款的逾期比例都很高，本次借款前用戶征信查詢次數較多的用戶，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，通過與銀聯或網聯對接而促成交易雙方進行交易的網絡支付模式。

第三方支付行業主要有3類：

• 互聯網支付公司：在線支付為主，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，如同時支持支付寶、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，讓商家全面了解運營情況。從用戶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：最近兩周交易筆數有明顯下降（上周交易筆數環比下降9.58%，當周環比下降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審核——商家使用終端產品收款——第三方支付公司扣除手續費后給商家結算。

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。

這里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數據，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

這里把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

使用微信或支付寶，費率是不同的。觀察費率和交易筆數的相關關系

家政行業

家政是幫忙處理家庭事務的服務，家政平臺是連接家政服務人員（服務提供方，如育兒嫂、月嫂、保姆）和用戶（服務需求方）的平臺，通過給雙方提供信息抽取傭金，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：

• 線索：尋找家政服務人員的信息
• 商機：確認意向
• 邀約：發出邀請

運營：

• 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

家政平臺可以通過數據化管理進行規模化運營，精確匹配用戶需求，快速有效地幫助用戶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
• 售后率：售后訂單數/訂單總數

旅游行業

旅游行業圍繞旅客，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。

旅行社是連接用戶和目的地的旅游資源的中間商，隨著互聯網的發展，出現了如攜程的旅游平臺，連接用戶和旅行社，從中賺取傭金。


在線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。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的精读4：一个和钱打交道的数据分析行业的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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