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目前，随着以互联网金融和金融网络化为代表的金融业务创新投入的不断增加，银行内部的电子/网上银行部门逐渐从后台走向前台，直接银行模式逐渐形成，成为重要的业务部门/利润中心。相应地，银行移动应用产品的重要性也逐渐显现出来，所有银行都在努力将金融移动应用建设成为重要的渠道入口和大数据的重要来源。
然而，据talkingdata行业报告显示，目前银行移动应用产品的用户覆盖率和用户活动率明显低于互联网企业的金融应用。一方面，用户活动水平决定了相关服务的收入贡献，另一方面，它也对移动大数据产生重要影响，尤其是其质量和密度。因此，如何提高用户活动成为银行的一个重要问题。
talkingdata高级顾问张迎春认为，用户活动指标本身就是一个结果指标，是移动应用运营水平的综合体现，与营销策略、产品和服务的持续优化密切相关。因此，银行需要改变重开发轻运营的思维，用数据驱动实现精细化运营，从而有效提升移动应用的用户体验和粘性，最终实现用户活动的改善。
通过与多家银行的深入沟通，talkingdata咨询团队发现，虽然各银行的移动应用运营团队可以根据银行的实际情况制定一些运营量化指标，但与移动互联网的最佳实践相比，银行的移动产品运营水平存在一些差异和误区，主要体现在:
1.定量指标缺乏方法指导，不够全面，对提高整体作战能力的指导作用有限；
2.数据指标偏向于结果指标，这往往会混淆业务关键绩效指标和分析指标，过分强调孤立的一些指标，而忽略了全面分析、长期跟踪和定期比较指标的重要性；
3.有些情况下，数据指标的名称是相同的，但统计方法和计算方法却大不相同；或者相反，数据指标的计算方式相同，但名称不同。
这些差异和误解首先带来了指标有效性的问题。不全面考虑的指标集和错误的指标分析方法会产生错误的分析结果，影响经营决策和产品改进；此外，指标定义的不一致会带来很大的沟通障碍，导致沟通效率极低。通常情况下，一个指标的定义会浪费大量的时间来反复论证和验证，而行业基准会变成没有参考价值的空。
2012年2月，talkingdata提出了一套数据分析和挖掘模型，即aarrr数据操作模型，这已经成为移动互联网，尤其是移动游戏的标准和最佳实践。
配合aarrr模型，talkingdata于2014年7月发布了《银行移动应用操作数据分析指标白皮书》，结合银行移动应用的特点，调整了传统移动应用操作数据分析方法中常用的指标，使其更适合银行移动应用领域。统一的数据分析指标可以帮助运营商了解和分析用户行为，改进产品，制定运营策略，提高数据运营效率。
请点击此处下载白皮书
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