加餐07｜不同场景下的数据分析思维
陈旸
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。
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1. 数据分析思维在金融机构的个人借贷风险管理中的应用，包括RFM分层、AARRR漏斗分析和客户生命周期管理，以识别不同风险等级客户、优化营销策略和推荐贷款产品。 2. 针对个人贷款风险管理，可以使用RFM分层设计具体方案，包括评分维度、评分设计和等级划分，以识别不同风险等级的用户，并采取相应的风险管理措施。 3. 在个人贷款风险管理中，可以引入新的评分维度，如债务收入比和信用评分，以更准确地评估客户的风险等级，并制定相应的贷款策略。 4. 通过具体的案例分析，可以展示如何根据客户的行为和数据统计，进行加权评分与风险分类，从而制定相应的贷款产品推荐策略。 5. 数据分析思维在其他行业场景中的应用，如快消品的新品推出与市场推广以及制造业的生产效率优化，也可以通过类似的方法进行具体方案设计，以优化投资和推广策略、提升资源配置和生产效率。
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