如何加速数字化转型，是今年金融行业企业的热议与焦点。工信部《“十四五”大数据产业发展规划》中，也将金融领域列为了重点关注的12大领域之一。对规模化的金融机构而言，如何做好数据资产治理夯实数据基础，如何疏通数据通路完成部门共享，如何深度挖掘数据价值，将智能洞察融入业务闭环等，是数据应用的关键。

近期，火山引擎旗下产品 DataFinder 4.0 推出了重要功能——金融行业「场景模板」能力。它将字节跳动多年来在数据建设、数据分析方法进行总结沉淀，结合金融行业特性，提炼了具有金融行业通用价值的数据体系。金融机构及企业均可应用此模板，配置生成定制化企业数据指标体系，大幅降低数字化转型成本，实现从数据采集到数据分析的全链路贯通。

通过将数据价值最大化发挥，DataFinder 已经在金融行业的营销、风控、运营领域，取得了降本增效、严控风险、推动业务流程智能化发展的阶段性结果。4.0的「场景模板」能力能够让金融企业的数字化成本进一步减轻，几乎无需投入人力成本和时间周期进行数据基础建设，即可完整地拥有数据采集、指标定义、指标分析、报表展示的个性化数据分析体系。

以银行理财零售业务场景为例，客户AUM（资产管理规模）是该场景的核心指标之一。

DataFinder 的「场景模板」能力专为理财业务人员提供了针对理财产品申购/赎回环节的数据分析模板，业务人员可以从中看到单个理财产品申购转化、不同产品的转化比较，以及复购、赎回情况。

在数据展示的基础之上，DataFinder的「场景模板」还支持对数据进一步分析和解读，该场景专门设置了针对客户流失环节的定位，业务人员可以快速定位并查看客户流失原因，有效提升理财产品的转化和留存。

图示：DataFinder银行理财产品申购与赎回场景分析模板

针对上述场景，DataFinder的「场景模板」中给出了有针对性的数据分析支持。

● 用户申购转化漏斗：展示用户从开始到浏览金融产品详情页，到最终成功申购的转化链路，定位链路中转化断崖，进行进一步分析；

● 首次申购理财路径分析：分析首次申购金融产品用户的流程路径，优化长板、弥补短板环节；

● 分产品申购转化分析：分析不同金融产品的申购转化流程，优化产品曝光力度，提升综合转化率。

DataFinder 银行理财场景 模板概览

据悉， DataFinder 为银行理财场景特设的数据分析能力中，一个重要能力是“用户申购转化漏斗”分析。该分析能够定位浏览过金融产品但流失的用户，并进一步细分流失原因和所占比例。

使用这一分析方法，理财从业者可以直接从看到流失用户细分群体特征，获取因不同原因流失的用户分组，并针对性地进行下一步运营策略的下发：

DataFinder 的银行理财场景可支持客户潜力分析、优质理财产品及分布分析、流失客户客情分析等多项分析，真正让数据发挥其应有的价值。

作为火山引擎数智平台VeDI推出的一站式用户分析与运营平台，DataFinder 拥有完善细致的埋点体系，可以针对业务需求深度定制分析场景；拥有强大的规模数据处理能力，实现千亿级数据秒级响应；还能与VeDI推出的其他增长营销套件，如DataTester，VeCDP等配合使用，实现数据采集、分析、人群策略、投放策略、自主分析的全链路闭环。

除推出金融行业场景模板外，DataFinder 还推出了泛互联网行业、大消费行业、汽车行业、政府行业等多行业数据场景模板。

目前 DataFinder 已经服务了包含中国移动、长沙电视台、美的、上海家化、凯叔讲故事、公牛、慢慢买等在内的几百家内外部优秀客户，将成熟的增长经验广泛赋能到各行业，帮助企业平稳迈过数字化转型的门槛。