1.4　工具支持

业务人员在进行探索、诊断和指导的过程中，需要用到数据和算法工具。在第一阶段，我们进行业务洞察，就要建立指标库，方便业务人员进行业务洞察。在第二阶段，我们在分析申请完成率指标下降原因时进行用户画像需要用到用户标签，以及产品标签、渠道标签和文档标签等。在第三阶段，在制定策略时我们要基于用户、产品、渠道的特点进行策略的优化。如图1-9所示是一个理财产品推荐的策略案例。

以上数据资产需要丰富到知识库中。此外，还要明确业务操作流程，如上文中提到的个人消费金融贷款业务，当用户未完成贷款申请即退出后，我们通过短信方式为该用户推荐个人经营贷款产品，这其实是跨产品甚至是跨部门的合作。业务人员不可能对所有的产品业务流程都熟悉，所以需要建立一个流程库，方便业务人员及时调用。

此外，这些工作还需要算法的支持，如要完成精准营销，就需要建立精准营销模型，这个领域被称为核心数据资产层。那么，如何去实现核心数据资产层呢？这就需要对数据湖层面的数据进行加工，而数据湖层面的数据来自源系统。

图1-9　理财产品推荐的策略案例