【2022BI数据分析大赛】2021年A行手机银行APP客户行为分析驾驶舱

楼主
我是社区第355168位番薯,欢迎点我头像关注我哦~

一、选手简介


1、选手介绍

(1)团队选手版

团队名称:暑假不打烊
队长介绍:社区用户名顾若加,目前就职于中国农业银行大连分行网金部,主要从事于线上业务数据的分析及帆软BI设计。在工作之余,我还在学习Python,业余喜欢爬山,希望和兴趣相同的朋友多多交流探讨。
成员介绍:社区用户名张天舒,目前就职于中国农业银行大连分行网金部,主要从事于线上业务数据RPA自动化。在工作之余,我还在学习项目管理,希望和兴趣相同的朋友多多交流探讨。

2、参赛初衷


前期在行内已有初步的应用基础,希望通过这次比赛加深对BI工具的了解,以此提升自己制作能力,也希望通过这个渠道了解全国一些厉害的选手,互相学习交流,为工作设计打好基础。


二、作品介绍


1、业务背景/需求痛点


数字化转型背景下,强化线上一体化协同服务作为当前工作重点,要进一步深入推进流量价值的挖掘和转化是需要不断深入研究的问题,怎样把手机银行的客户变成产品和服务质量,创造商业价值,需要渠道部门、客户部门、产品部门全方位的协同,不断推出更加丰富好用、有竞争力的线上产品,故本次BI针对手机银行客群做行为分析及价值分析,以加快金融产品的场景化包装和交叉销售,实现线上用户价值的稳步提升。

2、数据来源


企业数据:主要面向我行手机银行客群数据,数据已做脱敏处理。


3、分析思路


整体分析脑图如上所示:
首先,我们基于全国客群的基础数据进行区域分析,分析其有效客户数占比,及增幅在全国的情况,对一级分行的手机银行渗透与省行进行对比,了解全国整体水平。
接着,基于大连分行本地的客群,围绕其个人有效客户、手机银行客群的基本情况进行分析,对客户的线上化留存情况做漏斗分析,分别对新增客群、忠实客群、流失客群做精准分析,依据其APP上的行为分析及金融资产变动情况,来分析MAU与AUM的影响。
最后,对手机银行APP用户生命周期整体运营策略做总结,为今后线上有效做数据支撑。

4、数据处理


大部分数据加工前期工作基于行内自有数据系统进行提取,将脱敏后数据加工后进行BI上传,再加以加工梳理。


根据2020年及2021年数据进行左右合并,比较增值,进行计算。


对原始数据的数值型年龄字段,进行新增列分组,以便仪表盘加工。



源流失客群表中的功能为英文,对此进行左右合并,匹配出中文名,以便阅读。

5、可视化报告


(1)数据含义表达和图表排版布局,如

通过气泡图和热力图分析区域情况,得出结果:2021年A行全国手机银行APP注册客户数约为5.09亿,较2020年增幅约为16.24%;手机银行APP渗透率排名前三的一级分行分别为:厦门分行、北京分行、宁夏分行;一级分行中的城市行手机银行APP渗透率略高于省级行。

根据漏斗图及折线图、柱状图分析线上经营客群的流失情况以及各个月份客户的活跃情况,得出结果:2021年A手机银行APP注册客户数呈稳步上升趋势。截至2021年末,大连分行手机银行APP客户数已达到318.82万人,较2020年年末增加约85万用户,增长率约为26.67%。已超过A行全国手机银行APP注册客户数增幅。

本年手机银行APP拉新:指未注册手机银行APP的客户(新客户),在网点被营销下载并注册手机银行APP。本年手机银行APP促活:指长时间未使用手机银行APP的客户(睡眠客户),在网点被营销使用手机银行APP,从而成为活跃客户。

 手机银行APP“拉新促活”成功客群:指未注册手机银行APP的客户(新客户)或长时间未使用手机银行APP的客户(睡眠客户),在网点被营销下载并注册手机银行APP或在网点被营销使用手机银行APP,从而成为活跃客户。2021年1月活跃客户:到网点当月被拉新或被促活成功客户。2021年大连分行非到网点客户分别为“自助注册手机银行APP客户”及“非自助(被营销)注册手机银行APP客户”,占比分别为41.86%和58.14%。2021年大连分行自助注册客户占全量注册客户的占比为5.55%,多为35岁以下客户。网点厅堂为手机银行APP“拉新促活”的主战场。


忠实客群为近三个月连续每月手机银行都活跃的客群。
截至2021年末,大连分行忠实客群较高的应用为消息中心及积分乐园,女性客群对手机银行的活跃黏性略高于男性,36-55岁客群为手机银行高质量客群,可保持一个较高的活跃度,客户对手机银行的功能点集中在一些必须的金融性功能点,对非金融性依赖度一般。

近半年都不活跃客群的手机银行最后一次行为分析。

根据用户生命周期的不同阶段,分析用户在“引入期(新注册用户)、成长期(逐渐活跃用户)、成熟期(活跃用户)、衰退期(易流失用户)、流失期(流失用户)”各阶段的行为和心理特征,围绕特征、客群定制拉新获客、升值促活、留存召回等运营策略,延长用户生命周期。
(2)通过分析得出的结论
在各资产规模区间内手机银行活跃客户数与手机银行客户总数的比例,可见客户资产规模越大,活跃数占比越大,及使用手机银行的意愿越强,表名我们的手机银行对优质客群的引流是有效的。要继续在理财、基金等产品上推陈出新,牢牢把握提高资产高净值客群。
流失客群在流失前的最后一笔交易大多集中在转账交易、客户端支付交易上,由此,应通过积分乐园、热门活动等措施打造量级MAU,培养客户使用手机银行习惯,提高手机银行关注度以带动金融性功能使用。.
(3)最终结果呈现的页面布局

作品公共链接:https://bisolutions.fanruan.com/webroot/decision/link/4MMp


手机银行APP客户行为分析仪表盘.pdf (2.35 M)

三、参赛总结


总而言之,通过这次BI的制作,理清了对线上经营的下一步工作思路,感谢同事之间的互相帮助,BI中的过滤组件及仪表盘联动的功能方便了支行、网点的操作,希望帆软活动未来越办越好!

分享扩散:

沙发
发表于 2022-5-10 21:29:04
案例打卡:分析目的明确,分析脑图清楚,名词解释到位,英文改中文棒棒的,分析结果明了,建议引入分析模型以提高深度,分析总结可以多写一点嘛,我想应该不止这么一点感悟吧,嘿嘿,谢谢分享
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板凳
发表于 2022-5-11 14:07:18
案例打卡:基于银行企业数据,分析思路清晰,“整体概览-新增客户分析-忠实客群分析-流失客群分析”内容丰富,展示风格清爽舒服,很棒!
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地板
发表于 2022-5-14 11:15:54
思路较清晰,报告中对字段口径有详细说明,最后基于用户生命周期给予策略建议,做的挺好的!
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5楼
发表于 2022-5-22 17:23:21
整个作品是一幅非常完整的作品,数据大部分以描述性分析为主,思维导图中每个环节的思维逻辑也很通顺,展板内图表类型也比较丰富。尤其我认为难能可贵的是,在一个安逸舒适的环境下还有一颗向上进取的心,不断学习的心,这一点就让我敬佩不已。
我平时也会用python,也喜欢爬山,自己喜欢的运动也很多,也考了很多运动项目的教练资格证。也很有兴趣跟大家一起交流交流。
说说几个建议:
首先是准备时间,我觉得时间可能是不太够的,因为展板很多细节都还有很大的提升空间。举例:作品的展板展示截图中展示不齐全、或者说还有隐藏的地方没有截出来,例如第一大点【全国个人有效客户气泡图】上下被挡住了、【全国情况】概述部分第2小点“一级分行”后面被挡住了,等等。
其次,图表的使用可能并不太准确。例如,第一大点【有效客户气泡图】这里小气泡的数值都没有显示出来,不如用柱状图来展示好一点,不过因为机构比较多的原因,柱状图会显得有些密,这样的话不妨只展示规模比较大的几个机构,那么用树状图可能好一点。又例如【渗透率热力图】从图上看颜色块都黏在一起了,要比较哪个机构的数值最高,只有盯着数字看了,很不方便。这里不妨用气泡图,气泡大小表示数值大小,这里反而比较合适。
漏斗图一般展示的是转化率,而作为类目去展示,则用柱状图、条形图、四象限图等会比较好哦。
然后,图表的信息应该精练,而不宜过多,例如第一大点第二小点【大连地区手机银行APP客户数变化图】,图本身就很小了,还要放那么多柱子,还要放四条线,还要放数字,看上去就很拥挤,而且趋势也很不明显。
最后在指标的解释上,有一些地方写的也不是很清楚。例如,第三大点【忠实客群性别分布】里面,有两个“其他”?除了男性和女性的其余都算作“其他”,但是为什么会有两个“其他”呢?这里检查一下是不是数据有一点问题,可能好一点哦。

加油!
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6楼
发表于 2022-5-22 19:42:14
报告的结构和维度比较全面,能满足主题需要,组件和模型的使用很不错,收藏致敬.
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7楼
发表于 2022-5-23 07:20:22
案例打卡:作品分析思路清晰,分析维度全面,指标解释详细,个人觉得最后基于用户生命周期的运营策略可结合前面的分析总结更为详细一点。
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8楼
发表于 2022-5-26 18:45:39
案例打卡:分析逻辑OK,界面简洁,颜色的搭配感觉还可以优化一下,整体的运营决策,可以给使用者更加详细的输出
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9楼
发表于 2022-5-30 20:10:03
案例打卡:分析的非常全面了,思路也很清晰,小建议在于功能喜爱点中“未知”其实可以不用写,城市下面的个位数字是什么呀。用户生命周期那个图像也非常不错
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