数据治理的问题该如何破解？
文| 杨丽
当下，金融业态的数据体量正呈现爆炸式增长。例如，在日常运营中积累和沉淀的大量用户行为数据，有助于企业市场营销、产品优化、用户运营和业务决策等环节。数据治理的问题该如何破解？
在易观近日举办的A10数据智能生态大会上，理财魔方CEO袁雨来分享了《用数据洞察用户》的主题演讲。
作为进入易观方舟Argo社区的第一批用户代表，半年多时间以来，理财魔方基于易观方舟Argo数据分析及产品运营决策，对于用户行为的认知更深入，每次产品迭代方向也更加精准。眼下，理财魔方已成为易观方舟智能用户数据中台的商业用户。
袁雨来告诉雷锋网，过去半年多引入易观方舟Argo，实现数据驱动之后，获客成本保持为同行业的几分之一，而从下载到购买转化率却是同行业好几倍。
何为智能理财？
非常高兴给大家介绍理财魔方过去几年对数据驱动的运营和感受，我在这里讲述一下我们的故事。
理财魔方是一家基于人工智能为中产零售客户和机构提供标准化资产财富管理服务的公司，专注于风险控制和个性化的顾问服务。通俗点解释，理财魔方可以简单、方便、科学、高效地一站式完成新中产家庭财富管理。
第一，活期现金，例如银行存款、货币组合。
第二，稳健理财，是银行理财的替代品。现在银行理财4.2-4.7个点之间，但是我们通过货币基金和债券基金的动态调整，可以做到5-5.5个点之间，随存随取。
第三，长期投资。对于老百姓来讲，会有基金投资、股票投资。过去整个中国市场股票公募基金的年化收益率高达16%，但是用户在里面追涨杀跌，风险无法有效控制，我们帮助用户控制投资风险，根据风险的不同个性化进行配置投资组合。
第四，保险保障。中产是特别需要保险的人群，比如生个大病可能返贫了，我们做的是保险规划。
过去中国的财富管理主要靠私人银行做这个事情，靠人服务，成本很高。理财魔方希望通过提供智能服务改变财富管理，经过长达两年的研发时间，推出了智能投资管理系统和智能客户分析与管理系统。
这两个系统可以实现个性化客户风险评价与理财风险定制；三级风险体系，控制最大回撤，获取市场平均收益；持续和稳定提供的理财管理能力，不管世界经济形势、金融形势怎么变化，都可以个性化运转；千人千面，完全个性化的配置。
我们以数据为原油，AI算法为炼油厂，六大业务模块（营销、APP、客户分析、投资管理、交易、客户运营）为发动机，以数据驱动业务发展。数据驱动的优势在于，无论服务一万、十万、一百万，还是一千万用户，只要增加机器就OK了。用数字技术打造一家公司，前期投入虽高，但后期回报也是客观的。
数据如何驱动产品？
下面我讲讲理财魔方的数据驱动过程，以及一路走来的经验与教训。
上图展示的是数据驱动基本模式，我们会将核心目标拆解成一个个小指标，然后用数据报表监控这些指标。每天，我们会分析这些数据，业务人员、产品人员会提出很多猜想，看哪有问题，哪需要优化，并基于这些猜想提出方法进行产品优化。接着，进行ABtest，因为几乎每天金融形势都在变化，如果产品不好，我们需要做大量的ABtest验证结果，再重复做下一轮猜想并提出优化。这是我们过去的一个框架。
产品转化
所有的创业公司都需要知道产品转化，因为产品转化是获客成本的关键要素。过去说理财魔方获客成本很便宜，成本是同行业几分之一，其核心是从用户下载到最终购买的转化率，我们是同行业的好几倍。
我们认为转化率得益于三个要素的叠加：一是用户行为，二是用户习惯，三是用户洞察。
第一，流程优化，引导用户行为路径，发现高转化率的路径，一个用户下载APP会经历好几个路径，如果哪个环节不太好就优化一下。
第二，产品的易用性，但是产品仅有易用性，引导性却不够。以前用户开户要身份证，身份证拍照会拍出千奇百怪的形状，但现在用一个框框起来，这就是优化，通过使用的引导以提升转化率。
第三，价值打动，其实每个用户用你的产品都会有某种诉求，基于某种价值做出选择。在用户展示页展示不同的内容，无论内容放在左边还是右边，都会对用户转化结果有影响，内容就是价值的展现。
产品优化
我们过去通过拍脑袋决定，踩过很多坑，早期做产品，研发每天干到12点，一周工作6天。
后来我们改变了方法，你要知道公司首要目标是什么，核心目标是什么，阶段性目标又是什么。
于是我们定了一个规矩，产品经理写PRD（产品需求文档），提出想法之前，必须能够跟所有人证明，这个优化上线后能带来多少指标的提升，比如转化率、留存率、复购率能提升多少。这个数据不是拍脑袋出来的，而是要写出公式。如果你无法预估出来，证明你没有找到阻碍你提升空间的问题所在。只有找到这些问题的时候，才会算出来。最终，我们每一次优化至少50%是成功的，效率大大提升。
现在我们研发没有那么累了，但优化速度、效果比原来大大提升。也许你一个目标达到了，不是按照原来逻辑达到的都是有问题的，可能是别的原因导致的，说明你预估错了，这种验证预估目标是否达到的过程才能够帮助产品进一步优化。
用户画像
如何精准触达用户？
不同行业活跃定义不一样，电商活跃就是一定要购买，我们也是以用户复购为活跃，你不走不叫活跃，好的用户活跃就是用户源源不断把钱投进来，因为只有投钱才代表你的信任。
理财魔方过去有一套系统，后台大概有几百页的报表，分析得也很全，但为什么会选择易观？其实是有个过程的。从最开始使用易观Argo到采用商业付费版，我们发现易观能帮我们解决很多问题。总结起来，
一是灵活。理财魔方本身持有金融牌照，对金融数据保密性要求非常非常高，很多分析工具需要把用户数据都上传到云端，但因为监管各方面做不到。易观支持本地私有化部署，并且可以根据需求进行随意扩展。
二是易用。很多合作伙伴看过我们后台，全是密密麻麻的数字。我们培养出一种能力，每天扫这些数字，就能敏锐捕捉到这些有什么异常。关键是新入行的同事并没有这个能力，易观的数据可视化可以帮助他们更快速定位问题，不过，做可视化这个事情做好不容易。
三是服务。从易观方舟免费版Argo迅速升级到易观方舟商业版，是因为我们知道数据的价值很大，节约出来是的成本。比如，聘请一个数据分析人员的成本，一年三、四十万是有的，但购买易观的产品不需要这么高的费用。我觉得（采购系统）划算肯定愿意买。
四是安心，来自于技术团队的反馈，易观方舟可以满足未来对于数据分析的准确性及实时性。
五是接入便捷，易观方舟可以无缝接入理财魔方现有的上亿条记录及几个T的用户数据。
六是技术部门认可的便捷性。运营部门有专门做数据分析的同学，但对新开启的业务的数据理解不够深刻，结果有一半的指标是错的。这怎么跟开发提需求？教运营部门学习语言查数据库，学习成本很高。通过易观方舟有更简单的使用方式，能将程序员解放出来。
那么为什么我们会从易观方舟免费版本Argo升级到易观方舟商业版本呢？。举个例子，以前我看病挂专家号就不错了，现在我只挂特需专家号，为什么？因为不用排队，并且我看特需专家好花100块钱药钱把病解决了，挂普通专家要花1000块药钱才可能把病治好。这也是我们升级到商业版的原因。我们认为数据分析是很专业的事情，如果做到一定阶段遇到瓶颈，这个瓶颈不光是做得更完善，而是需要聘请更多人，这是成本瓶颈。
此外，我们本身在数据分析上的进化不如专业公司快，否则就把自己变成专业分析公司了，这个时候无法跟上专业的速度，我们要引入更专业的公司。易观方舟商业版可以帮助我们定制化，做二次开发，可以针对我们市场做优化，这项服务是免费版没有的。
最后也是开发者喜欢的，Argo面向技术社区，面向开源，可以做更多有趣的事情。
未来展望
展望一下未来，未来会做什么？
第一，智能完成分级运营任务，可以基于历史运营计划及效果情况，对类似情况及人群选择最优运营计划执行。比如说提一个创意方案，组织一次活动，是否可以记录下来，下次遇到同样的场景做同样的事情，就能免去很多重复的劳动。员工只用负责创意上线，后台自动分析评价运营活动，就可以方便符合标准的人进行自动调用，将我们真正解放出来只做创意，不用做大量执行工作。
第二产品优化测试框架，基于方案自动找出符合条件人群并且多组测试框架并行，自行维护人群之间的关系。第三方做大量的ABtest，我们希望通过易观方舟进行大量ABtest，因为我们不经过3-6个月，不知道产品数据涨跌是不是市场要素影响的还是产品影响的，所以这时要把ABtest做得更久，就会有更多ABTest同时存款，要有更好的ABtest框架支持。
第三用户行为预测运营，基于用户现有行为预测未来可能会产生的行为，并提前发出运营计划进行干预。金融行业存在一个特别有意思的现象，用户对市场的反响和市场的感受不是一日之寒，每个人有强化认知，我们要在客户觉得一点点冒头，心里不稳的时候进行运营。
这方面我们联合清华大学做了很多很有趣的研究，我们也会应用到系统中去，未来希望这个研究在易观的帮助下做得更好，这是我对未来的展望。
以上是我对理财魔方过去在数据运营方面的一些经验和结果。我也希望大家把数据贯穿到企业运营当中去，只有数据才会告诉你世界的真相。
谢谢大家。
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