快速发展的互联网金融，在监管趋严、行业集中度提升的背景下，金融行业日益重视用户行为数据分析，需要自主把控风险、优化业务流程，并通过大数据获客、精准导流和切实的风险保障，吸引更多的优质流量，提升持续盈利能力。
获客成本高是金融行业亘古不变的难题。今天如何通过数据分析、用户画像，甄别优质渠道、目标用户群体、改变盲投的现状，是降低获客成本的关键。
用户高借贷率/复投率是金融产品可持续发展的必要条件。唯有通过优质的产品体验，精细化运营策略来增加用户粘性，增加留存率与业务交易率，从而提升用户忠诚度，实现平台持续性收益增长。
利用事件分析模型，不仅分析 PV、UV 等基础评估数据，同时定期追踪新用户的投资转化率，不是简单的曝光衡量，而是端到端分析推广效果，让企业依据数据优化渠道推广策略。
拒绝羊毛党，要从渠道源头抓起。通过新手项目到期之后的留存分析，及时发现次日留存超低的渠道，重点研究，一旦确定，及时调整。
使用神策分析后，运营人员可以根据需要的维度组合实时输出想要的分析结果，大大减轻了数据团队日常数据处理的压力；更重要的是，产品优化和运营决策有了充分的数据依据。
