CDA持证人简介

刘伟，美国 NAU 大学计算机信息技术硕士， CDA数据分析师三级持证人，现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。
一、AARRR 模型核心解读
AARRR 模型在用户增长和市场运营领域应用广泛，它包含五个关键指标：

Acquisition（招新）：指获取新用户的过程。不同平台对招新的定义不同，如 APP 可能以注册为标准，而电商平台品牌方可能将商品购买成交视为招新。
Activation（激活）：用户加入平台后，需要活跃起来才能产生价值。各平台根据自身核心业务定义激活行为，像小红书以用户首次浏览、点赞、收藏为激活行为，而健身类 APP 则以用户完成首次锻炼为激活标准。激活门槛和时间周期因平台而异。
Retention（留存）：留存是指用户在一定周期内持续使用产品或服务。不同产品的留存期定义不同，品牌方会根据产品性质确定复购周期，如化妆品品牌可能以 12 个月内的复购率衡量留存。为提高留存率，企业会采取多种运营活动，如发放复购券、推送提醒信息等。
Revenue（收益）：用户留存后产生的经济效益。对于平台来说，收益来源包括广告、产品销售、会员收费等。企业通过精准推送，引导用户进行消费，从而实现收益增长。

Referral（裂变）：用户通过口碑传播等方式，为平台带来新用户，实现用户规模的扩大。


二、漏斗模型应用案例分享——美国 NAU 大学项目
招新：通过在微信群发布课程海报，吸引对数据分析、机器学习和深度学习感兴趣的潜在客户。
激活：引导用户点击海报原文了解详情，并注册账号，完成用户激活。
留存：该项目洞察学员需求，针对学员专业背景和岗位需求提供定制化服务。同时，自配速学习模式和赴美参加毕业典礼等特色，吸引并留住了学员。
收益：学员报考项目并完成学业，为项目带来收益。学员在学习过程中，提升了自身技能，也为后续职业发展打下基础。
裂变：学员对项目体验满意后，自主在朋友圈等渠道进行分享，推荐给更多人，实现了用户裂变。



三、信用卡运营看板搭建实战
（一）数据采集：关键且复杂的基础工作
数据采集是搭建看板的基础，在整个过程中占据重要地位。以信用卡信息表为例，发卡渠道数据存在缺失值问题，这个时候就要与业务人员沟通，了解到可通过卡号判断发卡渠道；借助 IT 技术，编写 SQL 语句进行数据填充，确保数据的完整性和准确性。

（二）组件设计：以 漏斗模型为导向的可视化呈现
组件设计依据漏斗模型思路展开，分为获取用户、激活用户、留存用户和获取收入4个板块。

获取用户：从发卡渠道和发卡种类两个维度进行分析，通过柱形图展示不同渠道的获客数量，用分组表呈现发卡种类信息，清晰呈现各渠道和种类的获客差异。
激活用户：设计信用卡交易人数对比和每月交易率趋势两个组件，分别用条形图和折线图的组合图、面积图进行展示。
明确信用卡激活的定义为开卡并完成一笔消费，通过图表直观反映用户激活情况。
留存用户：对留存率和用户生命状态进行深入分析，运用分组表、环形图和明细表展示数据。留存率计算基于不同时间周期，如计算 1 月、2 月、3 月的留存率，评估用户在不同阶段的留存情况。
环形图将用户分为一次性用户、忠实用户、新用户、未激活用户和流失用户等类别，为精准营销提供依据。
获取收入：通过分期收入表，利用散点图分析分期期数与业务类型的关系，用树状图展示年龄分布对营收的影响，还绘制分期收入趋势图，分析分期金额、收入和利率之间的关系，为业务决策提供数据支持。
如果你对以上内容很熟悉，想了解自己的真实水平，可以在CDA认证小程序中找到模拟题进行测试。
（三）表盘组装：遵循原则，提升决策价值
发现好的数据，有好的洞察：选择能够准确描述业务状态的数据和字段，为分析提供有力支撑。
降噪，简约至上：图表设计应简洁明了，避免过于复杂的设计分散决策者注意力，如使用简单饼图而非 3D 饼图。
精准的表达提升数据表达准确度：涉及数值计算时，要确保函数分析准确，且数据表达具有泛化性，能随维度变化而精准变化。
画龙点睛，要有 distinct mark：设置特殊标记，如交易率趋势图中的警戒线，帮助决策者快速定位问题，发现业务中的异常节点，及时采取措施。

四、AI 助力信用卡运营分析
投放广告与定制化营销：根据不同发卡种类的用户群体特点，制定针对性的广告投放策略和定制化营销方案，提高营销效果。
优化用户体验与激活用户：建议继续优化用户体验，在开卡首个月推出更多优惠活动、促销活动和积分奖励计划，吸引用户使用信用卡，提高激活率。
留存用户与定向营销：针对流失风险较高的用户群，进行定向营销，采取个性化的挽留措施，提高用户留存率。
丰富分期产品与合作：推出多样化的分期产品，加强与商户合作，拓展收益渠道，提升信用卡业务的整体营收能力。
在信用卡运营分析中，AI 发挥着重要作用。很多 AI 工具比如办公小浣熊就很好用，将信用卡运营看板数据输入后，AI 能够从多个方面提出分析结论和改进措施。
总结

本次分享为数据分析师和信用卡运营从业者提供了宝贵的实践经验和思路。通过深入理解 AR 模型、掌握看板搭建方法以及借助 AI 技术，能够更精准地分析信用卡运营数据，为业务决策提供有力支持，推动信用卡业务的持续增长。