如何加速數字化轉型，是今年金融行業企業的熱議與焦點。工信部《“十四五”大數據產業發展規劃》中，也將金融領域列為了重點關注的12大領域之一。對規模化的金融機構而言，如何做好數據資產治理夯實數據基礎，如何疏通數據通路完成部門共享，如何深度挖掘數據價值，將智能洞察融入業務閉環等，是數據應用的關鍵。

近期，火山引擎旗下產品 DataFinder 4.0 推出了重要功能——金融行業「場景模板」能力。它將字節跳動多年來在數據建設、數據分析方法進行總結沉淀，結合金融行業特性，提煉了具有金融行業通用價值的數據體系。金融機構及企業均可應用此模板，配置生成定制化企業數據指標體系，大幅降低數字化轉型成本，實現從數據采集到數據分析的全鏈路貫通。

通過將數據價值最大化發揮，DataFinder 已經在金融行業的營銷、風控、運營領域，取得了降本增效、嚴控風險、推動業務流程智能化發展的階段性結果。4.0的「場景模板」能力能夠讓金融企業的數字化成本進一步減輕，幾乎無需投入人力成本和時間周期進行數據基礎建設，即可完整地擁有數據采集、指標定義、指標分析、報表展示的個性化數據分析體系。

以銀行理財零售業務場景為例，客戶AUM（資產管理規模）是該場景的核心指標之一。

DataFinder 的「場景模板」能力專為理財業務人員提供了針對理財產品申購/贖回環節的數據分析模板，業務人員可以從中看到單個理財產品申購轉化、不同產品的轉化比較，以及復購、贖回情況。

在數據展示的基礎之上，DataFinder的「場景模板」還支持對數據進一步分析和解讀，該場景專門設置了針對客戶流失環節的定位，業務人員可以快速定位并查看客戶流失原因，有效提升理財產品的轉化和留存。

圖示：DataFinder銀行理財產品申購與贖回場景分析模板

針對上述場景，DataFinder的「場景模板」中給出了有針對性的數據分析支持。

● 用戶申購轉化漏斗：展示用戶從開始到瀏覽金融產品詳情頁，到最終成功申購的轉化鏈路，定位鏈路中轉化斷崖，進行進一步分析；

● 首次申購理財路徑分析：分析首次申購金融產品用戶的流程路徑，優化長板、彌補短板環節；

● 分產品申購轉化分析：分析不同金融產品的申購轉化流程，優化產品曝光力度，提升綜合轉化率。

DataFinder 銀行理財場景 模板概覽

據悉， DataFinder 為銀行理財場景特設的數據分析能力中，一個重要能力是“用戶申購轉化漏斗”分析。該分析能夠定位瀏覽過金融產品但流失的用戶，并進一步細分流失原因和所占比例。

使用這一分析方法，理財從業者可以直接從看到流失用戶細分群體特征，獲取因不同原因流失的用戶分組，并針對性地進行下一步運營策略的下發：

DataFinder 的銀行理財場景可支持客戶潛力分析、優質理財產品及分布分析、流失客戶客情分析等多項分析，真正讓數據發揮其應有的價值。

作為火山引擎數智平臺VeDI推出的一站式用戶分析與運營平臺，DataFinder 擁有完善細致的埋點體系，可以針對業務需求深度定制分析場景；擁有強大的規模數據處理能力，實現千億級數據秒級響應；還能與VeDI推出的其他增長營銷套件，如DataTester，VeCDP等配合使用，實現數據采集、分析、人群策略、投放策略、自主分析的全鏈路閉環。

除推出金融行業場景模板外，DataFinder 還推出了泛互聯網行業、大消費行業、汽車行業、政府行業等多行業數據場景模板。

目前 DataFinder 已經服務了包含中國移動、長沙電視臺、美的、上海家化、凱叔講故事、公牛、慢慢買等在內的幾百家內外部優秀客戶，將成熟的增長經驗廣泛賦能到各行業，幫助企業平穩邁過數字化轉型的門檻。