课程简介
对于产品运营经理、数据分析师需要在工作中洞察及分析业务数据，从而实现驱动业务增长的目标。数据挖掘的价值主要包含以下几个方面：为企业管理层提供企业整体运营情况数据；通过数据，评估产品质量，帮助产品定位；分析用户流失原因，流失用户行为特征，定位用户流失点，辅助研发进行版本调优；监控各位置的转化效率、价值，进行资源位合理安排和定价；有效帮助研发人员发现问题，通过崩溃数据、用户不正常行为等因素定位bug及其原因；数据辅助运营制定运营策略，实现拉新、促活和提升收入。
本课程通过对数据运营体系化的学习，使学员能够快速理解数据运营价值，并制定自身产品数据体系，达到学以致用的效果。
目标收益
学习产品数据分析概念及价值
搭建数据体系策略-点、线、面
收获北极星指标构建过程
数据仪表盘搭建及实施要素
培训对象
对数据运营体系感兴趣的互联网产品经理、产品运营经理、研发经理等学员。
课程大纲
| 数据驱动产品运营体系解析 |
数据分析的定义 数据分析对企业决策的价值 数据分析对产品优化的价值 不同产品数据分析与运营差异 运营数据分析体系的思考路径 ---点、线、面三个维度来理解数据分析体系的基本概念 点：常见的指标与维度 案例：通过金融行业案例理解行业常见指标及维度标准 线：数据分析的方法及过程 简单的数据分析方法集 常见的分析思路：用户群体分析 常见的分析思路：用户行为分析 常见的分析思路：对比分析 常见的分析思路：趋势分析 常见的分析思路：交叉分析 常见的分析思路：多维数据下钻分析 常见的分析思路：漏斗转化分析 数据分析的逻辑框架 分析后如何做用户精细化运营管理 电商案例：用户精细化管理 探索性分析： 基于用户数据的两种分析方法 什么是用户分群？ 如何选择用户分群维度？ 【互动】某互金公司如何进行简单分群 行为分析法： 关注两类关键的用户行为 如何假设和定义用户行为 面：形成体系及系统化 如何衡量一个好的数据指标体系？ 搭建仪表盘的重要性 三步走-搭建指标仪表盘 如何梳理用户路径 案例：手机银行客户旅程梳理与优化 场景：提升新用户通过手机银行完成首次理财购买的转化率。 方法： 确定核心目标事件：成功购买理财产品。 绘制完整用户旅程：下载安装-> 注册/登录-> 查看引导/功能概览-> 浏览产品/资讯-> 选择理财产品-> 完成风险评估-> 完成支付/确认购买-> 购买成功。 识别关键节点与可能的流失点（如风险评估、支付环节）。 定义各环节的关键行为数据指标（访问率、转化率、停留时长、退出率）。 价值：明确优化重点，指导后续数据采集和埋点设计，提升客户体验和转化率。 制定数据采集方案 案例：卡产品线上申请流程关键节点埋点设计 优化在线申请流程，降低用户中途放弃率。 方法： 降低“申请提交”环节前的流失率。 开始填写申请、提交基本信息、完成收入/职业信息填写、完成联系人信息填写、预览申请信息、点击提交申请、提交成功、提交失败。 埋点设计示例： 如何清晰记录每个事件名称、触发条件、携带属性（如所属页面、错误代码）。 价值精准定位申请流程中的瓶颈和用户痛点，为流程再造提供数据依据。 如何制定数据采集方案 用户仪表盘的两个组成部分 --以获客为例搭建用户仪表盘4步骤 --以激活为例搭建用户指标仪表盘的步骤 案例：零售贷款组合风险监控仪表盘（信用风险维度） 组合风险概览：总贷款余额、不良率(NPL Ratio)、逾期率(DQ Rate, 分30+/60+/90+天)、贷款损失准备金覆盖率(Provisioning Ratio)、拨备覆盖率。 集中度风险： 按行业、地区、产品类型（房贷/车贷/信用贷/经营贷）、大额借款人集中度。 迁徙分析：各逾期档次的余额变化、关注类贷款向下迁徙率。 早期预警指标：首次逾期客户量、风险评级下调客户量、触发预警规则量。 关键风险驱动因素：特定行业失业率变动、特定地区房价指数变动等宏观预警信号。 新发贷款质量：FICO/Vintage分析（不同时间段放贷的表现）、新发贷款不良率。 抵质押物价值监控：对公业务中抵押品价值波动情况（可关联市场指数）。 实时监控贷款资产质量，快速识别高风险领域，为拨备计提、风险定价、限额管理、催收策略提供数据支持，确保资产稳健。 案例：交易反欺诈实时监控与响应仪表盘（操作风险/欺诈风险维度） 可疑交易告警数量/类型 (如：异常时间交易、异地登录、大额转账、频繁小额测试交易、同设备/IP多账户操作、密码尝试多次失败)。 欺诈交易成功率（欺诈损失金额占比）、欺诈交易件数。 各渠道欺诈率（ATM、POS、线上支付、移动银行）。 各欺诈类型占比（盗卡、账户盗用、电信诈骗、洗钱嫌疑）。 规则/模型命中率、误报率、漏报率。 欺诈损失挽回率。 平均响应时间 (从告警到人工审核/采取措施)。 价值：保护客户资金安全，最大限度减少欺诈损失，优化反欺诈规则和模型，提升风控效率，满足合规（反洗钱AML）要求。 案例：全行综合经营分析管理驾驶舱（高阶战略仪表盘） 核心指标（按业务线/维度集成） 战略重点指标 价值：可为管理层提供实时、全面的经营全景视图，辅助战略决策、资源优化配置和整体风险把控。 什么是北极星指标 基于[北极星]指标做出拆解 核心指标拆解案例 基于C端AARRR模型，定义B端阶段指标体系 产品不同阶段该如何构建指标体系 --客户获取阶段（获客） --客户试用阶段（促活） --客户黏性阶段（留存） --客户付费阶段（转化） --续费阶段 互动：各组团队搭建产品指标体系 参考：公司不同部门关注的常见指标 总结：数据分析的局限性 |
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数据驱动产品运营体系解析 数据分析的定义 数据分析对企业决策的价值 数据分析对产品优化的价值 不同产品数据分析与运营差异 运营数据分析体系的思考路径 ---点、线、面三个维度来理解数据分析体系的基本概念 点：常见的指标与维度 案例：通过金融行业案例理解行业常见指标及维度标准 线：数据分析的方法及过程 简单的数据分析方法集 常见的分析思路：用户群体分析 常见的分析思路：用户行为分析 常见的分析思路：对比分析 常见的分析思路：趋势分析 常见的分析思路：交叉分析 常见的分析思路：多维数据下钻分析 常见的分析思路：漏斗转化分析 数据分析的逻辑框架 分析后如何做用户精细化运营管理 电商案例：用户精细化管理 探索性分析： 基于用户数据的两种分析方法 什么是用户分群？ 如何选择用户分群维度？ 【互动】某互金公司如何进行简单分群 行为分析法： 关注两类关键的用户行为 如何假设和定义用户行为 面：形成体系及系统化 如何衡量一个好的数据指标体系？ 搭建仪表盘的重要性 三步走-搭建指标仪表盘 如何梳理用户路径 案例：手机银行客户旅程梳理与优化 场景：提升新用户通过手机银行完成首次理财购买的转化率。 方法： 确定核心目标事件：成功购买理财产品。 绘制完整用户旅程：下载安装-> 注册/登录-> 查看引导/功能概览-> 浏览产品/资讯-> 选择理财产品-> 完成风险评估-> 完成支付/确认购买-> 购买成功。 识别关键节点与可能的流失点（如风险评估、支付环节）。 定义各环节的关键行为数据指标（访问率、转化率、停留时长、退出率）。 价值：明确优化重点，指导后续数据采集和埋点设计，提升客户体验和转化率。 制定数据采集方案 案例：卡产品线上申请流程关键节点埋点设计 优化在线申请流程，降低用户中途放弃率。 方法： 降低“申请提交”环节前的流失率。 开始填写申请、提交基本信息、完成收入/职业信息填写、完成联系人信息填写、预览申请信息、点击提交申请、提交成功、提交失败。 埋点设计示例： 如何清晰记录每个事件名称、触发条件、携带属性（如所属页面、错误代码）。 价值精准定位申请流程中的瓶颈和用户痛点，为流程再造提供数据依据。 如何制定数据采集方案 用户仪表盘的两个组成部分 --以获客为例搭建用户仪表盘4步骤 --以激活为例搭建用户指标仪表盘的步骤 案例：零售贷款组合风险监控仪表盘（信用风险维度） 组合风险概览：总贷款余额、不良率(NPL Ratio)、逾期率(DQ Rate, 分30+/60+/90+天)、贷款损失准备金覆盖率(Provisioning Ratio)、拨备覆盖率。 集中度风险： 按行业、地区、产品类型（房贷/车贷/信用贷/经营贷）、大额借款人集中度。 迁徙分析：各逾期档次的余额变化、关注类贷款向下迁徙率。 早期预警指标：首次逾期客户量、风险评级下调客户量、触发预警规则量。 关键风险驱动因素：特定行业失业率变动、特定地区房价指数变动等宏观预警信号。 新发贷款质量：FICO/Vintage分析（不同时间段放贷的表现）、新发贷款不良率。 抵质押物价值监控：对公业务中抵押品价值波动情况（可关联市场指数）。 实时监控贷款资产质量，快速识别高风险领域，为拨备计提、风险定价、限额管理、催收策略提供数据支持，确保资产稳健。 案例：交易反欺诈实时监控与响应仪表盘（操作风险/欺诈风险维度） 可疑交易告警数量/类型 (如：异常时间交易、异地登录、大额转账、频繁小额测试交易、同设备/IP多账户操作、密码尝试多次失败)。 欺诈交易成功率（欺诈损失金额占比）、欺诈交易件数。 各渠道欺诈率（ATM、POS、线上支付、移动银行）。 各欺诈类型占比（盗卡、账户盗用、电信诈骗、洗钱嫌疑）。 规则/模型命中率、误报率、漏报率。 欺诈损失挽回率。 平均响应时间 (从告警到人工审核/采取措施)。 价值：保护客户资金安全，最大限度减少欺诈损失，优化反欺诈规则和模型，提升风控效率，满足合规（反洗钱AML）要求。 案例：全行综合经营分析管理驾驶舱（高阶战略仪表盘） 核心指标（按业务线/维度集成） 战略重点指标 价值：可为管理层提供实时、全面的经营全景视图，辅助战略决策、资源优化配置和整体风险把控。 什么是北极星指标 基于[北极星]指标做出拆解 核心指标拆解案例 基于C端AARRR模型，定义B端阶段指标体系 产品不同阶段该如何构建指标体系 --客户获取阶段（获客） --客户试用阶段（促活） --客户黏性阶段（留存） --客户付费阶段（转化） --续费阶段 互动：各组团队搭建产品指标体系 参考：公司不同部门关注的常见指标 总结：数据分析的局限性 |
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