引言
用于营销、运营的数据分析是比较常见的数据分析。
不同的产品在数据分析过程中关注的业务点是不同的。本篇文章主要讲的是简单的贷款类产品的数据监控与分析的思路。相比其他互联网产品，贷款产品更直接、更看重转化、对数据精确度要求高（要能精确定位某些客户具体信息与资料）。
下图为贷款类产品的营销与运营中的用户流向图，一句话概括就是：客户通过各种各样的渠道进来，在不同的端口完成主流程的操作。
1.贷款产品运营数据分析主要有哪些？
各个客户来源数据情况的有效评估与监控
产品中各关键操作步骤的转化情况的有效评估与监控
2.方法
一方面需要对业务有一定的了解，一方面需要与相关部门有效沟通同时能够自己观察寻找问题点（比如查看用户反馈、自己客户端操作等）。下图中，静态的数据分析是动态监控的重要准备。
3.数据与支持
因为本篇是思路的简单介绍，所以假设使用Excel实现各项分析。实际贷款业务的发展过程中，数据量变化极快，Excel处理能力是不够的，然而数据分析的方法与理论可以有效指导。
4.分析
4.1 各个客户来源的数据分析
相关同事：推广、运营、产品
数据来源：第三方统计的不同推广渠道点击、uv、pv数据，产品后台注册用户数据与登录用户数据。
为了让结论更有说服力，把完成简单资料填写成功后（如金额期限、贷款测试等）的客户视为本步骤有效客户。不同数据来源统一数据范围是指定注册时间范围（如注册时间为1月份的客户）。（其中UV客户无注册时间，根据推广页面构成，暂视其时间为注册时间）。经过数据的整理，大致得到以下数据（数据是虚构的，实际数据可用Excel数据透视表实现）：
对比数据可得到分析结论：
某推广页面是否功能正常、是否可优化
各个客户下载与登录是否正常、是否可优化
某渠道是否转化为“有效客户”效率太低，渠道质量差。
4.2 关键操作步骤的转化情况分析
相关同事：运营、风控、产品。
数据来源：产品后台
类似以上分析步骤，不过在各个页面转化率计算前需要知道，客户所处的不同状态，在前端是在什么页面。经过整理数据如下，进入页面的客户量可根据各个客户状态相加得到，转化率为相邻两个进入页面客户量相除。数据选取范围比较灵活，可选择单个推广渠道，也可选择注册时间内，根据数据准确性需求，也可选择特定时间段内数据（如21日进入页面3的客户）。
可得到分析结论：
大致了解各个页面转化情况
为运营提供客户维护方向（如转化率比预期低的步骤，其停留的客户可为维护对象）
进一步评估各个客户来源，客户端客户的质量情况
各个客户端的产品运行是否正常、是否可优化
根据大量停留或跳出的客户所在步骤做产品优化
关键步骤转化情况（如风控步骤）
5.监控
监控内容：总趋势变化情况、及时发现问题并能快速定位
数据监控需要进行的展现：查询范围可灵活选择、数据有对比、数据有正常标准
根据相关业务需求，监控数据可每天发送，也可根据已有模板从系统提取数据。
5.1 各个客户来源数据监控
根据业务量可结合4.1中分析汇总，取比较关键转化率（如，乘积）加上不同时间（数据量更多时可采用每4小时代替每天）的对比如下表（可通过数据透视表实现），同时可以插入切片器方面查询不同时间段的数据情况。
5.2各关键操作步骤的转化监控
可结合4.2的几个转化率，根据时间列表（具体时间的选择可根据查询重点，若看整体转化可选择转化1的时间，若想看转化3则具体时间应为转化3的时间）如下，（可通过数据透视表实现），同时可以插入切片器方面查询不同客户来源，时间段的数据情况。
为满足各个页面具体范围内的数据查询，可使用数据透视表中“GetPivotData”函数结合“iserror”函数将数据（各个状态客户数量）重新排列位置并简单计算如下，进而可结合切片器等多种筛选方式，精确查询相关范围客户数据情况。
后记：
贷款产品运营数据分析与监控，原理简单，然而对数据准确度要求高，对数据可解释要求高，有效的数据分析与监控业务快速发展的关键。
