CDA持證人簡介

劉偉，美國 NAU 大學計算機信息技術碩士， CDA數據分析師三級持證人，現任職于江蘇寶應農商銀行數據治理崗。

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一、AARRR 模型核心解讀

AARRR 模型在用戶增長和市場運營領域應用廣泛，它包含五個關鍵指標：

Acquisition（招新）：指獲取新用戶的過程。不同平臺對招新的定義不同，如 APP 可能以注冊為標準，而電商平臺品牌方可能將商品購買成交視為招新。

Activation（激活）：用戶加入平臺后，需要活躍起來才能產生價值。各平臺根據自身核心業務定義激活行為，像小紅書以用戶首次瀏覽、點贊、收藏為激活行為，而健身類 APP 則以用戶完成首次鍛煉為激活標準。激活門檻和時間周期因平臺而異。

Retention（留存）：留存是指用戶在一定周期內持續使用產品或服務。不同產品的留存期定義不同，品牌方會根據產品性質確定復購周期，如化妝品品牌可能以 12 個月內的復購率衡量留存。為提高留存率，企業會采取多種運營活動，如發放復購券、推送提醒信息等。

Revenue（收益）：用戶留存后產生的經濟效益。對于平臺來說，收益來源包括廣告、產品銷售、會員收費等。企業通過精準推送，引導用戶進行消費，從而實現收益增長。

Referral（裂變）：用戶通過口碑傳播等方式，為平臺帶來新用戶，實現用戶規模的擴大。

二、漏斗模型應用案例分享——美國 NAU 大學項目

招新：通過在微信群發布課程海報，吸引對數據分析、機器學習和深度學習感興趣的潛在客戶。

激活：引導用戶點擊海報原文了解詳情，并注冊賬號，完成用戶激活。

留存：該項目洞察學員需求，針對學員專業背景和崗位需求提供定制化服務。同時，自配速學習模式和赴美參加畢業典禮等特色，吸引并留住了學員。

收益：學員報考項目并完成學業，為項目帶來收益。學員在學習過程中，提升了自身技能，也為后續職業發展打下基礎。

裂變：學員對項目體驗滿意后，自主在朋友圈等渠道進行分享，推薦給更多人，實現了用戶裂變。

三、信用卡運營看板搭建實戰

（一）數據采集：關鍵且復雜的基礎工作

數據采集是搭建看板的基礎，在整個過程中占據重要地位。以信用卡信息表為例，發卡渠道數據存在缺失值問題，這個時候就要與業務人員溝通，了解到可通過卡號判斷發卡渠道；借助 IT 技術，編寫 SQL 語句進行數據填充，確保數據的完整性和準確性。

（二）組件設計：以 漏斗模型為導向的可視化呈現

組件設計依據漏斗模型思路展開，分為獲取用戶、激活用戶、留存用戶和獲取收入4個板塊。

獲取用戶：從發卡渠道和發卡種類兩個維度進行分析，通過柱形圖展示不同渠道的獲客數量，用分組表呈現發卡種類信息，清晰呈現各渠道和種類的獲客差異。

激活用戶：設計信用卡交易人數對比和每月交易率趨勢兩個組件，分別用條形圖和折線圖的組合圖、面積圖進行展示。

明確信用卡激活的定義為開卡并完成一筆消費，通過圖表直觀反映用戶激活情況。

留存用戶：對留存率和用戶生命狀態進行深入分析，運用分組表、環形圖和明細表展示數據。留存率計算基于不同時間周期，如計算 1 月、2 月、3 月的留存率，評估用戶在不同階段的留存情況。

環形圖將用戶分為一次性用戶、忠實用戶、新用戶、未激活用戶和流失用戶等類別，為精準營銷提供依據。

獲取收入：通過分期收入表，利用散點圖分析分期期數與業務類型的關系，用樹狀圖展示年齡分布對營收的影響，還繪制分期收入趨勢圖，分析分期金額、收入和利率之間的關系，為業務決策提供數據支持。

（三）表盤組裝：遵循原則，提升決策價值

發現好的數據，有好的洞察：選擇能夠準確描述業務狀態的數據和字段，為分析提供有力支撐。

降噪，簡約至上：圖表設計應簡潔明了，避免過于復雜的設計分散決策者注意力，如使用簡單餅圖而非 3D 餅圖。

精準的表達提升數據表達準確度：涉及數值計算時，要確保函數分析準確，且數據表達具有泛化性，能隨維度變化而精準變化。

畫龍點睛，要有 distinct mark：設置特殊標記，如交易率趨勢圖中的警戒線，幫助決策者快速定位問題，發現業務中的異常節點，及時采取措施。

四、AI 助力信用卡運營分析

投放廣告與定制化營銷：根據不同發卡種類的用戶群體特點，制定針對性的廣告投放策略和定制化營銷方案，提高營銷效果。

優化用戶體驗與激活用戶：建議繼續優化用戶體驗，在開卡首個月推出更多優惠活動、促銷活動和積分獎勵計劃，吸引用戶使用信用卡，提高激活率。

留存用戶與定向營銷：針對流失風險較高的用戶群，進行定向營銷，采取個性化的挽留措施，提高用戶留存率。

豐富分期產品與合作：推出多樣化的分期產品，加強與商戶合作，拓展收益渠道，提升信用卡業務的整體營收能力。

在信用卡運營分析中，AI 發揮著重要作用。很多 AI 工具比如辦公小浣熊就很好用，將信用卡運營看板數據輸入后，AI 能夠從多個方面提出分析結論和改進措施。

總結

本次分享為數據分析師和信用卡運營從業者提供了寶貴的實踐經驗和思路。通過深入理解 AR 模型、掌握看板搭建方法以及借助 AI 技術，能夠更精準地分析信用卡運營數據，為業務決策提供有力支持，推動信用卡業務的持續增長。

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