银行如何真正的用好标签与指标

银行如何真正的用好标签与指标 金融壹账通加马开放平台-张鲲 2022年9月 2 01如何理解标签与指标，他们有何区别 02如何构建指标体系 03如何构建标签体系 04如何用好标签与指标 从内容上看：指标通常描述客观事实，标签往往存在人为划分 指标标签 描述 客观 事实 多为 数值 型 抽象 概念 可从 标签 转化 •通过不同的口径/逻辑，叠加不同的维度和限定词，展现客观事实 •宏观指标：GDP、CPI、PPI •经营指标：不良率、AUM •运营指标：MAU、DAU、LTV •通常是抽象的概念 •如计数、求和、比率等，与具体的实体无关 •高净值客户迁移率：从长尾客户转化到高净值客户的比率 •这里长尾客户和高净值客户都是标签 •为抽象某些实体的特征而人为划分 •客群标签：长尾客户、高净值客户 •产品标签：高风险、低风险 •通常可以定位到具体的实体 •标签的核心目的就是划分不同的实体群组，因此可以定位到实体 •私行客户：AUM>=500万，AUM是指标 •高潜客户：上月刷卡次数>50，“上月刷卡次 数”是指标 存在 人为 划分 难以 量化 具体 实体 可从 指标 转化 3 从分类和场景上看：指标和标签分类原则不同，使用场景也不同 指标标签 事实标签： 描述实体的客观事实，如性别标 签、车主标签、持卡类型标签等 原子指标： 不叠加任何维度，通常是SQL直 接统计的一些整体指标，如客户 数、交易量 底层底层 数据数据 派生指标 派生指标： 原子指标叠加一个或多个维度， 如手机银行客户数、长尾客群交易量 原子指标 VS. 衍生指标 衍生指标： 通过原子指标或派生指标相互加 工而来，通常是相除而得到比率， 比如留存率、客均AUM等 事实标签 规则标签模型标签 规则标签： 基于事实的统计结果，结合一些 人为判断生成的，比如青年/中年 /老年客户 模型标签： 更加主观，通过事实标签和规则 标签抽象而来的群体特征，划分群体更细，如月光一族，消费达人 1•大指标拆解到不同维度，附加限定词使用 拆解归纳 2•用于监测和评价业务效果、考核情况 使用抽象 1•刻画某一群体特征，可能是客户或产品 2•核心是分类，给予不同类别不同的经营策略 4 指标分类：多种指标类型+不同维度构建指标体系 指标：通过数据量化业务，从而促使业务目标可描述、可衡量、可拆解 维度：分析业务的视角，包括各层级员工常用视角、业务属性、行业特征、地域特征等 指标体系 指标 维度 派生指标 简单派生：基于原子指标增加过滤条件生成的指标；如：上海银行AUM 复杂派生：经过多个原子指标运算生成的指标；如：AUM余额/全量客户数=客均AUM余额 衍生指标 含义：基于原子指标金额计算的指标； 如：AUM余额净增、AUM余额同比 原子指标 含义：经数据开发通过中间表接入系统的指标；如：AUM余额 产品 机构 渠道 …… 产品1 产品2 产品3 上海分公司 深圳分公司 北京分公司 小程序 APP 网页 5 使用场景：追踪经营业绩指标，有的放矢提升经营利润 指标示例 各级客户客均 AUM… 现金/存款 客均AUM 活期及定期及国债 投资/理财 行内理财及基金 复杂/其他 新增客户 私募及信托及固收等 各级客户客均现金/存款产品AUM… 各级客户客均投资/理财产品AUM… 客户AUM 各级客户客均复杂/其他产品AUM… AUM规模及增速 新增客户总数及占比；网点/信用卡/综拓等获新客户数及占比… 客户数 总客户数、月活跃用户占比、流失客户数… 备注：1、休眠客户指连续1年以上零资产 活跃存客 非活跃存客 0-1万客户 1-50万客户 50-200万客户 200-600万客户 600万以上客户 零资产客户 休眠客户1 万元户提升/流失客户数及占比…大众客户提升/流失客户数及占比…财富客户提升/流失客户数及占比…私钻客户提升/流失客户数及占比…私行客户提升/流失客户数及占比… 零资产客户数及占比；转化客户数及占比…休眠客户数及占比；转化客户数及占比… 精准营销 使用场景：标签应用场景 1 广告系统活动平台营销PUSH 为多种营销和经营场景提供高价值，高可用的客群精准定向服务 千人千面 应 资格判断 2 用场景 与3 产品推荐 统 接入系 4 客户5 分析 口袋APP搜索 产品货架 OFFER库 权益系统 推荐系统平安智投 客户画像行员A B+报表平台 客户画像：支持客服人员查看用户画像数据，聚 合的客户维度信息，可以方便客服一览用户信息，从而提高运营效率 客群分析/对比：营销活动调研阶段可以在平台进 行客群的分析以及不同客群的对比等工具辅助用户决策 根据业务需求，基于各个类型的标签进行人群圈选。 高并发人群判定服务批量获取人群名单进行触客 用户圈选 360度群体和个体用户画像，详细、支持快速的描述用户特征，识别群体差异。 用户画像查询服务人群画像 与APE自动搜索平台打通，基于种子用户进行人群扩散，发现用户，进行用户运营或外部投放。 人群探索人群扩散 人群探索 用户画像 客群信息批取： 消推或活动营销平 台批量通过标签平台圈选客群后批量使用客群信息进行发送短信/派券等业务 客群判定：当客户登录口袋APP时首先需要对用 户的客群画像信息进行菜单的定制同时会展现不同业务 APE自动搜索平台7 8 01如何理解标签与指标，他们有何区别 02如何构建指标体系 03如何构建标签体系 04如何用好标签与指标 C1.1 指标体系-建体系：通过自上而下的价值树分解（Top-down）与自下而上的经营分析指标梳理（Bottom-up）形成客户经营指标库 建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估补数据 1、业务发展战略解读 2、企业价值树分解 3、价值树推导指标 客户经营指标库 3、指标整合 2、指标归类 1、指标收集 自上而下演绎 A 基于银行业务发展战略，通 过企业价值树分解，梳理企业核心关键KPI，形成指标库 B 自下而上归纳 通过梳理企业现有客户经营 分析指标，形成指标库 9 指标体系-建体系：自上而下演绎，运用价值树分解价值驱动因素，逐层进行指标的拆解，保障指标体系的完整性和可落地性 建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估补数据 价值树和价值驱动因素优先级排序相结合，可以帮助行方设计完整的指标体系，并保障在服务行方战略目标的同时，满 足经营管理的需求 明确北极星指标价值树价值驱动因素优先级 根据对公司战略的影响，对价值驱动因素进行排序 价值树将公司的总体战略分解为影响它的“关键因素”，即价值驱动因素 从行方整体战略目标出发，根据价值树框架，识别每一关键驱动因素的关键指标，找到唯一关键指标作为北极星指标。 北极星指标：保证自上而下的战略方向一致，引导整个团队集中精力，打破“竖井”使资源更加聚焦，协同更有效率。 10 指标体系-建体系：自上而下演绎：以价值树方式逐层拆解指标示例 建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估补数据 增加客户留存 提升产品销售能力 提升审批效率 2提升客户留存和活跃 促进交易量 提升客户粘性 商城访问量客户月活率APP注册率 客户唤醒率 活跃率 分期等产品用户转化率 转化率 流通率 人均持卡数 客户流失率 绑卡率 提升客户忠诚度 月均交易额 额度使用率 累计交易笔数 新增消费额 节点 未拆解节点 指标 11 指标体系-建体系：自下而上归纳，通过梳理企业现有客户经营分析指标，自下而上归纳总结形成指标库 建体系：以营销为目标，构建客户指标体系做评估补数据 指标收集 指标解析 指标整合和归类 •收集指标：向各业务部门收集经营指标清单，按指标类型对指标进行分类 •解析指标树：梳理指标之间的关联关系，逐层拆解后得到指标树及指标图谱 •指标成果梳理：定义指标业务维度和技术维度，梳理指标与维度的对应关系，形成指标库库 12 指标体系-建体系：通过7大步骤逐步自下而上梳理指标体系 指标梳理步骤进展情况 业务全景图 业务条线 业务场景 业务流 程 零售 当前识别核心KPI数量 信用卡中 汽车金融 私财客户 网点管理中心 网金及财富管理 金融综拓 2 心 经营及消费贷款 零售企划 零售风险零售HR零售财务 贷款前 贷款中 贷款后 获客进件审核放款还款催收留存 3 业务过 程 电话催化制定还款方 约定还案款日期 提起诉讼 4 梳理原子指标、衍生指标 下发名单 验真 短信催收 还款登记 账户扣款 还款提醒 发放贷款 放款审核 风险审核 签订合同 贷款审核 授信审核 活跃 开户 注册 流失 再贷款 拨打名单 签订合同 自留名单 认领名单 1 业务调研访谈 2梳理业务条线、业务场 景 3梳理业务流程、业务过 程 4基于现有指标底表，识 别原子指标 4.1 组合提炼核心KPI 4.2 明确分析维度 5 6 拆解影响KPI的关联业务事件，明确影响因素 拆解影响KPI的关联指标，明确下钻计算逻辑 7 匹配落地技术工具 如何识别核心KPI 核心KPI归因分析应用 13 产品研发 产品战略 … 信用卡 基础服务 服务体系 L0 做评估：梳理所需指标缺失度、饱和度等 指标体系-做评估&补数据：构建数据全景图，有序推动指标完整性建设 建体系 委托投资 负债匹配 L0 … SAT运营 L1 L0 L1 产品服务域 电子渠道域 客户域 投资域 资源域 数据全景图 L0 客户运营 L1 … 补数据：通过主动和被动的方式补充数据指标 建立基于统一价值链的完整指标体系 原子指标 通过数据全景图评估出价值链的覆盖度和数据饱和度 信用卡新户AUM 从数据价值的角度，有序推动指标完整性建设 0个 3个 10个9个 13个 4个 10个 开卡客户数 已覆盖指标 交易总金额 0个 3个 5个 3个 6个 7个 L1 … … … … L1 资源运用 资源投放 L0 业务过程： 资源域 投资域 客户域 电子渠道域 产品服务域 数据 获建激 取立活 名联用 单系户 互养锁激动客客发 需求 缺方签持保理口案单续险财分呈服复复 析现务购购 价值链 … … 饱和度评分 饱和度100 三级域： 二级域：一级域： 主顾积累互动开拓理财促成服务经营销售管理(活动量管理) 电子渠道域 14 15 01如何理解标签与指标，他们有何区别 02如何构建指标体系 03如何构建标签体系 04如何用好标签与指标 标签体系-建体系：以业务场景及商业目标出发，建设标签体系 建体系：以业务场景为目标，构建客户标签体系定类别/口径补数据 、 申请、审批、运行、上下架、更新机制 周期管理 维护、输出、使用等全生命 4定义标签内容 5生命周期管理 明确生命周期流程管理 2标签建设机制 3了解标签形式 定义标签的分类、层级、口径、归属等细化内容 细化标签业务定义与技术口径 了解标签的三种形式，加工类型，从用户与业务角度理解标签价值 基础标签、规则标签、模型标签 支撑 由组织内部开始，为标签建设工作提供完善的管理与技术机制 1商业目标出发 保障管理机制与技术资源 以终为始，从业务活动与商业目标来整理标签数据需求 16 从商业目标反推标签需求 标签体系-定类别/口径：围绕客户，从各维度细化标签、统一刻画标签 建体系定类别/口径:根据客户特征细化标签补数据 标签 …… 理财风险偏好 资产状况 收入状况 婚姻状况 最高学历 年龄 性别 从各维度细化标签定义 标签名称 标签的中文名称 标签的中文名称 标签分类 标签所属类别 客户管理类 标签业务含义 标签的业务含义 该标签统计我司基于财富的客户标签 标签统计口径 标签的统计口径 潜在高净值用户包括：有房，有车，最近消费金额… 标签计算公式 标签的计算公式 是否有房=1，是否有车=1，最近消费金额>XXXX 标签层级 说明标签间的关系层级 衍生标签 标签出处 说明标签来源的系统或报表 营销管理系统 重要性