金融產品運營服務分析報告

1. 保險金融運行分析報告

大額交易報告根據《金融機構大額交易和可疑交易報告管理辦法》：金融機構應當在大額交易發生後的5個工作日內，通過其總部或者由總部指定的一個機構，及時以電子方式向中國反洗錢監測分析中心報送大額交易報告。沒有總部或者無法通過總部及總部指定的機構向中國反洗錢監測分析中心報送大額交易的，其報告方式由中國人民銀行另行確定。客戶通過在境內金融機構開立的賬戶或者銀行卡所發生的大額交易，由開立賬戶的金融機構或者發卡銀行報告；客戶通過境外銀行卡所發生的大額交易，由收單行報告；客戶不通過賬戶或者銀行卡發生的大額交易，由辦理業務的金融機構報告大額交易報告的范圍包括第九條金融機構應當向中國反洗錢監測分析中心報告下列大額交易：（一）單筆或者當日累計人民幣交易20萬元以上或者外幣交易等值1萬美元以上的現金繳存、現金支取、現金結售匯、現鈔兌換、現金匯款、現金票據解付及其他形式的現金收支。（二）法人、其他組織和個體工商戶銀行賬戶之間單筆或者當日累計人民幣200萬元以上或者外幣等值20萬美元以上的款項劃轉。（三）自然人銀行賬戶之間，以及自然人與法人、其他組織和個體工商戶銀行賬戶之間單筆或者當日累計人民幣50萬元以上或者外幣等值10萬美元以上的款項劃轉。（四）交易一方為自然人、單筆或者當日累計等值1萬美元以上的跨境交易。累計交易金額以單一客戶為單位，按資金收入或者付出的情況，單邊累計計算並報告，中國人民銀行另有規定的除外。客戶與證券公司、期貨經紀公司、基金管理公司、保險公司、保險資產管理公司、信託投資公司、金融資產管理公司、財務公司、金融租賃公司、汽車金融公司、貨幣經紀公司等進行金融交易，通過銀行賬戶劃轉款項的，由商業銀行、城市信用合作社、農村信用合作社、郵政儲匯機構、政策性銀行按照第一款第（二）、（三）、（四）項的規定向中國反洗錢監測分析中心提交大額交易報告。中國人民銀行根據需要可以調整第一款規定的大額交易標准。第十條對符合下列條件之一的大額交易，如未發現該交易可疑的，金融機構可以不報告：（一）定期存款到期後，不直接提取或者劃轉，而是本金或者本金加全部或者部分利息續存入在同一金融機構開立的同一戶名下的另一賬戶。活期存款的本金或者本金加全部或者部分利息轉為在同一金融機構開立的同一戶名下的另一賬戶內的定期存款。定期存款的本金或者本金加全部或者部分利息轉為在同一金融機構開立的同一戶名下的另一賬戶內的活期存款。（二）自然人實盤外匯買賣交易過程中不同外幣幣種間的轉換。（三）交易一方為各級黨的機關、國家權力機關、行政機關、司法機關、軍事機關、人民政協機關和人民解放軍、武警部隊，但不含其下屬的各類企事業單位。（四）金融機構同業拆借、在銀行間債券市場進行的債券交易。（五）金融機構在黃金交易所進行的黃金交易。（六）金融機構內部調撥資金。（七）國際金融組織和外國政府貸款轉貸業務項下的交易。（八）國際金融組織和外國政府貸款項下的債務掉期交易。（九）商業銀行、城市信用合作社、農村信用合作社、郵政儲匯機構、政策性銀行發起的稅收、錯賬沖正、利息支付。（十）中國人民銀行確定的其他情形。具體查看

擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"

2. 產品運營數據分析報告

一、 流量數據
來源，集中時間、UV、PV；停留時長、瀏覽記錄、操作行為、何處流失 、跳出率、到訪率、停留時長、訪問深度、訪客屬性（性別、職業、學歷、年齡、地域、使用設備、操作系統）等。

二、 APP數據：
啟動次數、使用時長、使用頻率、使用間隔、頁面訪問、人均瀏覽量、操作路徑等；

三、 用戶數據：

1、拉新：激活用戶量、新增用戶量、注冊轉化、下載量、下載或注冊渠道

2、活躍（登錄）：DAU、MAU、活躍比例（如何定義高活&高活其他數據&高活新增、高活流失）

經過一個長生命周期（3個月-半年），用戶的活躍率還能穩定保持到5%-10%，則是一個非常好的表現。

3、留存率：

（1）次日留存：因為都是新用戶，所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。

（2）周/月留存：會經歷一個完整的體驗周期，如在這個階段能夠留下來，有可能成為忠誠度較高的用戶。

（3）渠道留存

4、喚醒

1）挽迴流失：流失（次日、周&月）、流失前行為、流失預警？何處流失、流失原因

2）用戶挽回：通知用戶（通知渠道、效果評估）、告訴用戶新功能新改進等、挽回的用戶更需要關懷；

四、其他數據

3. 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

4. 如何寫好一款產品的運營數據分析報告

一、 流量數據

來源，集中時間、UV、PV；停留時長、瀏覽記錄、操作行為、何處流失 、跳出率、到訪率、停留時長、訪問深度、訪客屬性（性別、職業、學歷、年齡、地域、使用設備、操作系統）等。

二、 APP數據：

啟動次數、使用時長、使用頻率、使用間隔、頁面訪問、人均瀏覽量、操作路徑等；

三、 用戶數據：

1、拉新：激活用戶量、新增用戶量、注冊轉化、下載量、下載或注冊渠道

2、活躍（登錄）：DAU、MAU、活躍比例（如何定義高活&高活其他數據&高活新增、高活流失）

經過一個長生命周期（3個月-半年），用戶的活躍率還能穩定保持到5%-10%，則是一個非常好的表現。

3、留存率：

（1）次日留存：因為都是新用戶，所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。

（2）周/月留存：會經歷一個完整的體驗周期，如在這個階段能夠留下來，有可能成為忠誠度較高的用戶。

（3）渠道留存

4、喚醒

1）挽迴流失：流失（次日、周&月）、流失前行為、流失預警？何處流失、流失原因

2）用戶挽回：通知用戶（通知渠道、效果評估）、告訴用戶新功能新改進等、挽回的用戶更需要關懷；

四、其他數據

報告圖表支持：BDP個人版

5. 金融產品投資收益分析報告怎麼寫

報告好寫的，這類就不錯
我很快寫完

6. 金融產品營銷調研報告怎麼寫

第一部分，調研目的
為什麼要調研，例如，為了進一步了解市場，出台針對性營銷策略。
第二部分，調研內容
產品調研，客戶調研，市場競爭調研
第三部分，調研方案
調研的具體工具方法，如談話調研、問卷調研等
第四部分，調研時間、參與人員安排
第五部分，調研結果分析
匯總數據，剔除無關信息，進行圖表比率比例分析
第六部分，營銷措施建議