加餐07 不同场景下的数据分析思维
你好，我是陈博士。
数据分析思维是一种工具，要想掌握它，不光是要了解它的概念，还要在实际工作中不断练习。这里我列举了一些场景，帮你回顾之前讲解过的数据分析思维。
思考一：针对金融机构的“个人借贷风险管理”场景，如何应用数据分析思维？
1. RFM 分层
根据客户最近借款时间（Recency）、借款频率（Frequency）和借款金额（Monetary）进行分层，识别不同风险等级客户。比如针对低风险的客户，提供更高额度和更优惠利率的贷款产品，作为重点维护对象。
2. AARRR 漏斗分析
分析客户在各阶段的表现，优化营销策略。
- Acquisition（获取）：吸引和获取潜在借款客户。
- Activation（激活）：客户首次成功申请并获得贷款。
- Retention（留存）：维护客户关系，确保客户按时还款并可能进行重复借贷。
- Referral（推荐）：客户推荐新客户，带来更多高质量的借款申请。
- Revenue（收入）：通过利息、费用等方式实现收入。
比如针对获取阶段，我们可以采用BCG矩阵，划分成获客数量 * 获客质量这两个维度、四个象限进行分析，评估不同渠道的象限位置，并采取不同的营销策略。
3. 客户生命周期管理
识别客户生命周期的构成，即处于获客阶段、留存阶段、挽回阶段的比例分布，基于呈现出的分布类型制定相应的营销措施。
4. 人生阶段
我们可以根据客户所处的不同人生阶段（7个）来推荐不同的贷款产品，并重点针对该类型的贷款产品进行风控管理。
思考二：针对快消品的“新品推出与市场推广”场景，如何应用数据分析思维？
1. BCG 分类
将产品按市场增长率和市场份额分类，制定不同的投资和推广策略。
2. RFM 分层
分析消费者的购买行为，针对高频高额的客户进行精准营销。
3. AIPL 模型
我们可以制作“AIPL消费者年龄段分布图”、“AIPL人群消费能力分布图”，从而找到哪个年龄段更值得营销推广，以及哪个消费能力的人群更值得推广。
同样我们也可以制作“AIPL消费者渠道分布图”、“AIPL消费者地理分布图”等。
4. 客户生命周期管理
因为是新品，大概率呈现出的客户结构属于L型，需要采取引流与拉新、优化用户获取成本（CAC）等措施。
思考三：针对制造业的“生产效率优化”场景，如何应用数据分析思维？
1. BCG 分类
对产品线进行分类管理，优化资源配置，提升竞争力。
2. AARRR 漏斗分析
分析从原材料采购到最终产品交付的各环节，识别瓶颈并提升整体效率。
案例演示
上面这些场景应用，只是大概的示意，实际上在做数据分析方案的时候，我们需要给出具体的规则。这些规则很多时候会和传统的模型定义会有区别。这里我们对上面第一场景“个人贷款风险管理”进行拆解，你可以参考下。
背景：某商业银行计划推出一项新的个人贷款产品，目标客户包括年轻职场人士、中高收入家庭及即将退休的客户群体。为了确保贷款的安全性和盈利性，银行需要对潜在客户进行全面的风险评估。
在这个场景中，我们可以使用RFM分层识别不同风险的用户，并采取对应的风险管理措施。以下是RFM分层设计的具体方案。
1. 实现目标
识别低风险、中等风险、中高风险以及高风险的用户，并对不同级别的用户采用不同的贷款策略。
2. 评分维度
在传统的RFM模型中，Monetary代表客户的消费金额，在贷款业务中，M（贷款金额）并非越大越好，这里就需要引入其他指标，比如：
3. 评分设计
在评分设计上，我们可以考虑引入加权评分，即根据各指标对风险的影响程度，给予不同的权重。例如：
- Recency：20%
- Frequency：20%
- Monetary：20%
- DTI：20%
- 信用评分：20%
加权得分 = (Recency得分×0.20) + (Frequency得分×0.20) + (Monetary得分×0.20) + (DTI得分×0.20) + (信用评分得分×0.20)
具体每个分数的计算，我们可以按照各指标的数据分布特征进行设定，比如：
4. 等级划分
最后，我们还需要按照MECE原则，构建风险等级划分，比如：
5. 应用示例
假设我们有以下的客户行为和数据统计：
我们对这些客户进行加权评分与风险分类：
我们以 C005 张先生家庭为例，5天前刚贷完款，一年贷款过4次，总计40万，DTI收入债务比20% 较低，信用分800分较高，属于中高收入家庭，分类等级为低风险，因此我们可以提供更高额度和更优惠利率的贷款产品，作为重点维护对象。
总之，数据分析是一种思维，也是一种工具，你需要练习更多的场景，在场景中发挥它的价值。
本次的课程迭代到这里就结束了，期待再会。如果你有更多的数据分析相关的学习需求，欢迎你留言给我，我们一起探讨！