在神策數據 B 輪融資暨 2017 年戰略發布會現場，除了 5 家頂級資本方的站臺（5家頂級投資方同臺現身，力捧神策數據為哪般？），聚美優品電商產品總監范忱（聚美優品范忱：我是如何將用戶推薦準確率提升 10% 的？）、融 360 CTO 劉曹峰、中郵消費金融互聯網金融部技術運營總監黃暉、作業幫 CTO 陳恭明現身發布會現場，分享應用神策分析的心得。

以下根據嘉賓發布會現場演講整理所得：

融 360 劉曹峰

我們有開發能力，為何還要選神策數據

融 360 是一個數據驅動型的公司，成立半年即組建了專門的 BI 團隊，并且建立了第一版的數據倉庫，這在整個互聯網金融行業中都是比較早的。截至目前，融 360 超過 90% 的決策都是靠數據決定和驅動的。我們自己的數據應用分為幾大塊，比如日常運營有 BI 平臺，公司已經有一兩千張的數據報表，后端我們評估了大量的數據模型建模平臺，同時我們也在采購大量的相關軟件。

我們有開發能力，也有自己的分析系統，為什么要用神策數據？為此，我非常仔細地評估過神策數據，讓 PM 和技術做過詳細的分析和對比，評估后，我們認為神策數據在很大程度、很多方面都能幫助我們。當時覺得價格挺貴的，希望能打打折。

我們比較早就用了神策分析，明年還準備續約。我們的整個用戶行為分析以及和后端數據打通方面，包括 PM、市場運營，都在用神策分析。通過使用，不難看出神策數據本身的功底不錯，為效率提升帶來可觀的幫助。

最近 AI 非常火，我覺得數據應用的未來，AI 將成為很多公司的核心競爭力，給文鋒同學一個建議：除了用戶行為分析外，有沒有可能給企業提供更多全方位高效挖掘數據的產品？那樣我們會非常興奮。?

中郵消費金融 黃暉

眾多傳統銀行還未意識到數據分析重要

“要最大限度降低數據泄露風險”

安全性是我們第一大需求。中郵消費金融是一個銀行系背景的消費金融公司，我們的大股東是中國郵政儲蓄銀行，第二大股東是新加坡銀行，傳統銀行的背景決定了我們對數據安全是非常重視的。監管部門對我們這種持牌機構監管非常嚴格，特別是用戶數據，我們內部提取也要走很長的流程，私有化部署能夠把數據存儲在本地，最大限度地降低數據泄露的風險。私有化部署對我們來說，是重中之重。

為用戶行為風控分析提供參考

安全性之外，我需要數據分析方面切實的幫助。中郵消費金融背靠郵儲，也有 4 萬多個網點，所以目前線下線上是齊頭并進的，我們希望：1、產品能夠持續地優化；2、可以評估運營推廣的效果；3、我們會利用這個平臺做一些用戶行為風控的分析，這是金融行業的特點。

例如，用戶申請貸款時會填很多字段，正常的用戶基本上會一路填下去，不會有太多的思考，因為都是比較熟悉的，但還款意愿不強的用戶，可能會在某些字段停留的時間比較長，這個平臺，包括后面預期的數據能夠給我們的反欺詐提供一些參考。

謹慎選型四步走，最終敲定神策數據

我們的需求很明確，選型前后經過四步：從市場調查同類的供應商——申請 DEMO 試用——上網搜集資料——咨詢友商。之前我不知道、也從未聽說過神策數據，只是我自己通過比較上網來搜。這里要給神策數據的 DEMO 點個贊，幫助文檔做得挺棒的。在選型過程中，我接觸了神策數據的競爭對手以及其他供應商。有一次，我和 A/B 測試的供應商在聊，對方問我們：“有沒有做數據分析平臺”，我說：“有”。他問“是哪家？”我說：“神策數據。”我想看他是什么反應。結果他沒什么表情，只是說他們家是與神策數據不沖突，神策數據做的是事后的行為分析，他們是事前用戶通過 PV 或者轉化的分析……在諸如此類的交流中，我覺得神策數據在業界不同行業的同仁心中還是很被認可的。

“基于神策分析提供的接口，我們實現精準的用戶畫像”

還有一個十分重要的點，就是對二次開發能力接口的提供。我們最早業務全部外包，現在已轉成自主開發為主，因此對用戶分析業務部門提出的個性化需求比較多，所以我們希望能夠有一些標準化的接口開放出來，現在我們自己做的用戶畫像就需要神策分析的平臺提供接口。基于以上幾點，我們很自然地和神策達成了合作。

眾多傳統銀行還未意識到數據分析重要性

中郵消費金融成立于 2015 年，到現在不足兩年，但我們非常清楚數據分析這件事情的重要性。今天在場的客戶大部分都已知道了，我覺得，現在市面上很多傳統的銀行和企業還未意識到數據分析的重要性，為什么這么說呢？

我們剛成立時業務是外包的，包給金融業比較出名的軟件開發廠家，根據他給我們做的框架，我發現只有用戶注冊到貸款部分才有進度，日活、激活等都沒有，更不用提漏斗存量這些東西了。所以說，神策數據市場潛力還是挺大的，還有很多企業需要去引導，讓他們能夠感受到數據魅力。

作業幫 陳恭明

從技術到服務，團隊每一步都邁的扎扎實實

作業幫是面向全國中小學生的移動學習平臺，做的是中小學 K12（從幼兒園到 12 年級）的教育，用戶規模龐大，累計激活了大約 2 億用戶。作業幫學生來自全國各地，包括北京、上海、西藏等地區，年級覆蓋小學、初中、高中。

作業幫早期就建立了龐大的數據倉庫。當時我跟文鋒說，我們已經有了這么大的數據倉庫為什么還要用神策數據呢？經過調研后發現，我們在業務方面還是有互補的——神策數據提供偏多維的分析報表，作業幫內部很多的決策需要通過多維交叉分析及驗證。如果我們每一次提一個需求，自己動手的周期會非常長，神策數據特別好地解決了這個問題，可以通過非常快的手段幫助我們交叉驗證。目前基本每天都有專門的數據分析人員，關注整個流量的波動，一旦流量波動之后會按照維度下降，就是降維分析，分析到一個具體的業務維度再去定位。這個應用給我們的幫助非常大，基本上省掉了專門做開發的兩個人員。 ? ?

從著手開始做 K12 領域的服務起，我們在考慮如何從工具型轉到服務型。從頁面初期、中期，到后期如何購買，我們在神策分析平臺上做了一些針對用戶付費上的漏斗轉化分析，且每一步都有 A/B 測試。基于漏斗分析，我們可以做基本樣式的調整，包括流程的改變和優化。神策數據的服務也非常棒，即使很晚也會對我們的問題及時響應。而且這個團隊我也比較熟，包括曹犟、付力力、劉耀洲都是原來很靠譜的同學，他們整個團隊的技術實力很扎實。我覺得神策數據能從最初的四個同學做到現在的規模，都是非常扎實地走出來的。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的融 360、中邮消费金融、作业帮分享数据分析产品选型心得的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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