在數(shù)據(jù)監(jiān)控的工作中，做好一份數(shù)據(jù)日報，是基礎(chǔ)的要求之一，那么，我們要怎么做好日報的設(shè)計呢？這篇文章里，作者結(jié)合互金項目，對日報的設(shè)計、數(shù)據(jù)的獲取和匯總等方面進行了總結(jié)分析，并對大模型日報的的可能性發(fā)表了他的看法，一起來看。

今天重回原始安排——怎么設(shè)計互金項目的日報，順便講講頭部玩家的大模型日報是怎么玩的。本文共計2100字，預(yù)計需要閱讀8分鐘。

數(shù)據(jù)是運營的基礎(chǔ)，越靠近業(yè)務(wù)核心，數(shù)據(jù)能力越重要，互金的運營，也不例外。而運營日常對數(shù)據(jù)的使用，主要是三個方面：數(shù)據(jù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)結(jié)論輸出策略。做好一份數(shù)據(jù)日報，是數(shù)據(jù)監(jiān)控工作最基礎(chǔ)的要求。

要做好數(shù)據(jù)監(jiān)控，我們需要知道數(shù)據(jù)監(jiān)控的目的是什么，然后才能對癥下藥。數(shù)據(jù)監(jiān)控的目的很簡單，是快速了解當前數(shù)據(jù)情況，并能基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)淺層問題。其中，快速了解數(shù)據(jù)是主要目的，發(fā)現(xiàn)淺層問題是次要目的。那設(shè)計日報，就要以滿足這兩種需求為目標。

一、快速了解數(shù)據(jù)現(xiàn)狀

那么，怎么設(shè)計日報，才能幫助我們快速了解數(shù)據(jù)呢？拆解是最好的辦法。把數(shù)據(jù)拆解成結(jié)果數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)，拆解成核心數(shù)據(jù)和細分數(shù)據(jù)，拆解成屬性、行為、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，分別展示，就能讓數(shù)據(jù)一目了然，主次分明。

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

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以助貸業(yè)務(wù)的新用戶部分為例，新戶助貸的核心目標，是提升借款總額。那么結(jié)果數(shù)據(jù)就是UV、借款金額、借款人數(shù)、借款件均，而過程數(shù)據(jù)就是總轉(zhuǎn)。那么這5個指標就是最重要的核心指標。

再往下拆解到業(yè)務(wù)一級節(jié)點，新戶要經(jīng)歷從活躍到進件，到授信成功，再到申請借款，再到借款成功5個步驟。那么結(jié)果數(shù)據(jù)就要再加上這5個步驟的規(guī)模指標，就是UV、新戶申請、授信成功、授信件均、授信總金額、借款申請、借款成功、借款件均、借款總金額。

過程數(shù)據(jù)就要把總轉(zhuǎn)，拆解成這5個步驟的分別轉(zhuǎn)化率，包括新戶注冊率、授信申請率、授信完成率、授信通過率、借款申請率、借款完成率、借款通過率、總轉(zhuǎn)化率。有了這5個核心指標，12個一級節(jié)點指標，我們就能從業(yè)務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)上，從核心目標和一級結(jié)構(gòu)上，快速了解業(yè)務(wù)的整體情況。

接下來，我們來拆解細分數(shù)據(jù)。細分數(shù)據(jù)，首先可以拆分成行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，用戶在活躍、注冊、授信、借款等頁面的行為情況，即行為數(shù)據(jù)；而在授信系統(tǒng)、借款系統(tǒng)里產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，即為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；而用戶的渠道來源、授信資方等，即為屬性數(shù)據(jù)。

行為數(shù)據(jù)按照這種交叉拆分，活躍UV就可以拆解成不同引流入口的數(shù)據(jù)。注冊可以再按注冊頁訪問、點擊注冊、注冊成功、注冊申請率、注冊成功率，注冊總轉(zhuǎn)化率拆分步驟數(shù)據(jù)。登陸可按已登陸未進件用戶活躍的版塊拆分數(shù)據(jù)。進件則可以按用戶在進件頁面的瀏覽、進入下一步的用戶數(shù)、每一步的申請率、通過率、授信整體流程的完成率等拆分。借款則類似進件，可以按不同資方和借款的頁面完成拆分。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)則可按進入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的人數(shù)、通過率、件均、總金額、資方分別拆分。

該表只是示例，不和文章內(nèi)容完全一致，且需按實際業(yè)務(wù)調(diào)整

二、快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題

快速了解數(shù)據(jù)的捷徑在數(shù)據(jù)拆解，而快速發(fā)現(xiàn)問題的方法在對比。

對比有兩種方向，一是縱向?qū)Ρ龋布磿r間維度的對比，比如日環(huán)比，周環(huán)比，周同比、月同比、年同比。二是橫向?qū)Ρ?，也即空間維度的對比，比如行業(yè)內(nèi)對比、相似業(yè)務(wù)線對比、新老戶對比、不同渠道、不同資方對比。

怎么在日報里添加對比項呢，因為是每日數(shù)據(jù)，重點數(shù)據(jù)一定要有日環(huán)比數(shù)據(jù)，也要有7日數(shù)據(jù)波動情況，也要有月同比數(shù)據(jù)。其中，日環(huán)比和月同比只需各一列的數(shù)據(jù)，所以重點數(shù)據(jù)和細分數(shù)據(jù)這兩列必不可少。而7日波動數(shù)據(jù)更新成本高，可以只放重點數(shù)據(jù)。

日環(huán)比、月同比、波動趨勢右側(cè)，即為原始數(shù)據(jù)，方便比對

另外，當我們按季度、按月度、按周度設(shè)定放貸目標時，為了基于目標完成情況，不斷調(diào)整策略，可以在重點數(shù)據(jù)中，增加一項目前指標完成進度，以便掌控總指標完成情況。

這樣下來，一張互金行業(yè)的日報就設(shè)計完成了，不同的業(yè)務(wù)，按照這種邏輯，根據(jù)業(yè)務(wù)節(jié)點進行調(diào)整即可。下面我們說下這些數(shù)據(jù)的獲取和匯總方法。

三、數(shù)據(jù)的獲取和整合

在數(shù)據(jù)獲取上，主要按數(shù)據(jù)采集方法的不同進行區(qū)分，比如行為數(shù)據(jù)一般靠埋點采集，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一般靠業(yè)務(wù)系統(tǒng)底表記錄，而屬性數(shù)據(jù)，則靠在埋點或系統(tǒng)底表中增加字段，除渠道數(shù)據(jù)外，很少需要單獨的采集辦法。

那要從不同的地方匯總數(shù)據(jù)，有兩種不同的情況。一種是行為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)割裂的，需要直接在對應(yīng)的系統(tǒng)里消費對應(yīng)的數(shù)據(jù)，比如很多行為數(shù)據(jù)采集工具，都有附帶的分析工具，像行業(yè)做的最好的神策，有一套神策分析的工具，可以直接使用做對應(yīng)的行為分析。業(yè)務(wù)底表，則要在對應(yīng)的取數(shù)平臺，比如hive、spark等，sql取數(shù)。

另一種情況，則是將行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做了打通。有直接通過采數(shù)工具進行打通，行為數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)全部采集到一個系統(tǒng)內(nèi)進行消費的；也有導(dǎo)入到自己的數(shù)倉，自己進行用戶關(guān)聯(lián)，前后端數(shù)據(jù)的打通的。

割裂的數(shù)據(jù)，需要分別在兩個平臺取數(shù)后，再在另一平臺聚合，比如通過python腳本抓取行為數(shù)據(jù)，通過sql查詢底表數(shù)據(jù)，最后手動聚合到Excel表內(nèi)。而打通好的數(shù)據(jù)，則既可以導(dǎo)出到第三方比如Excel消費，也可以制成報表，自動更新。對比下來，自然是打通的數(shù)據(jù)效率使用更高。

四、大模型日報有未來么

講完了日報的設(shè)計、數(shù)據(jù)的獲取和匯總，再來聊一些先進的東西——大模型自動化分析。有些業(yè)內(nèi)頭部公司，開發(fā)了一套數(shù)據(jù)監(jiān)控解析的AI工具，它可以基于設(shè)計好的報表和配置好的指標關(guān)系，從數(shù)量和比例兩方面出發(fā)，實時對各部分數(shù)據(jù)的變動生成評價，找到影響最大的變動點。

這套東西的好處在于，它可以從庫內(nèi)所有維度分析數(shù)據(jù)，可以自動化生產(chǎn)并發(fā)送數(shù)據(jù)簡報，可以根據(jù)數(shù)據(jù)波動情況，實時發(fā)送告警。

而它的不足之處，則在于它并不能完全了解業(yè)務(wù)渠道、策略、活動、產(chǎn)品等方面的調(diào)整，也沒有資深運營人員的經(jīng)驗。它只能看到數(shù)據(jù)的變化點，并不能找到數(shù)據(jù)變動的業(yè)務(wù)原因，并產(chǎn)出策略。目前它還僅是簡報生成工具，但是，在人工智能飛速發(fā)展的當下，假以時日，它取代運營人員進行監(jiān)控分析決策，也不是不可能。

以上就是信貸行業(yè)頭部玩家的運營方法和演變階段的總結(jié)，下周我們還會繼續(xù)基礎(chǔ)實踐篇的更新。

大致會有怎么建立業(yè)務(wù)增長模型，怎么設(shè)計業(yè)務(wù)預(yù)估模型和業(yè)務(wù)策略庫、怎么設(shè)計策略執(zhí)行表等基礎(chǔ)實踐篇，還會有怎么應(yīng)用增長模型拆解指標快速發(fā)現(xiàn)增長點、怎么應(yīng)用UJM模型做新戶landing、怎么應(yīng)用生命周期模型做老用戶經(jīng)營等方法應(yīng)用篇，還會有怎么做觸達AB實驗、怎么對流量來源歸因、怎么設(shè)計常規(guī)活動、怎么做智能決策模型設(shè)計等場景實踐篇。