想知道全球领先的外汇券商高层们都在用哪些业绩指标来管理他们的团队？
一直以来，我们就始终坚信一个观点。创业要进入高速成长的行业去分享它所带来的福利，而不是去夕阳西下的行业来试图拯救它。
创业的真谛促使我们2014年就抢先进入了企业级SaaS市场，切入口正是充满无限生机的外汇领域。
我们帮助初创券商从0到1构建业务运营体系，完成了线上流程化运作的初始阶段，现已步入数据驱动增长的新纪元。
谈及「数据化」这么长时间了，是时候聊聊券商的数据化运营体系。
主流外汇券商们都在用哪些业绩指标来管理团队？
在我们外汇行业其实隐藏着一个终极武器，却是被绝大多数券商所忽略的。权威机构的调研数据显示，有61%的受访券商没有在做这个尝试，到底是什么武器呢？
Automation
自动化
Automation就是要让外汇券商从吸引客户、转化潜客、到完成开户入金交易、甚至激活休眠户、召回流失客户等环节都能实现automatic。
是不是觉得太异想天开了？
但是，你不得不承认，那些核心业务为外汇交易的一级银行，也正在不停地关闭其分支机构，卸下整个零售银行部门，集中鼓励零售客户完全在线交易。
在几年前，这也是不可能的事。
同样的，外汇交易模式只是先一步经历了从线下到线上流程化的部署。从流程化到自动化，其实只差一个数据化的过程；就好比人人追捧的国外增长黑客理念，运营和Growth Hacker也只差一个数据运营的距离。
数据化运营不是所有券商运营的灵丹妙药，得客观承认；但当券商体量到了一定规模，更关注如何实现可持续增长的时候，数据化运营就能盘活之前流程化所沉淀下来的数据资产和价值。
了解数据化运营之前，券商运营们是不是遇到过这些问题：
❶ 活跃客户数下来了，到底是什么原因？
❷ 为什么这段时间内这个产品交易最多？
❸ 在转化过程中，到底是哪个环节出了问题？
❹ 累积账户中，入金后真正交易的占比多少？
❺ 不同推广渠道，究竟孰好孰坏？
❻ 这次活动推广的成效如何？营销的投入产出到底是多少？
解决这些问题，首先要从四个层面构建数据化的运营体系。分别是：数据收集层、数据产品层、数据运营层、用户触达层。每一层的架构都逐步演进互相依赖。
在数据收集层，主要收集一些客户的行为数据和流量数据。
对券商来说，一个完整的数据收集层包括潜客从注册申请开户、到入金、内部销售跟进的过程、以及后续登录和交易的行为数据都应该被记录下来。这些数据帮助券商了解完整的用户画像和客户生命周期的情况。
流量数据能够让券商知道客户从哪个渠道来，通过搜索引擎、外链、推广链接还是直接访问。这也是SEO、SEM、社交媒体曝光、线索广告投放、EDM邮件营销的基础。
流量数据的统计已经比较成熟，百度统计、Google Analytics等都可以将这些数据统计呈现出来。点击人数，最终又多少人做了进一步的动作，都会被追踪沉淀下来。
数据产品层，也可以理解为数据的加工层。通过BI (Business Intelligence）商业智能，将原始数据以维度和度量的方式聚合，生成各种可视化的报表。
券商管理层可以通过不同时间跨度来对比分析新增客户数、新增入金数、新增交易账户等，核心指标来科学地衡量客户的忠诚度、流失风险和利润贡献度；也可以通过代理和销售下属的客户交易情况（净入金、交易手数、盈亏维度等数据）对内部进行考核激励。
构建数据产品层，最重要的就是建立数据指标，指标是券商运营的第一驱动力。
我们采访了多家全球领先的外汇券商，发现了他们在数据化运营中，都是在用这些指标来管理团队。
LEAN
classCTRCTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，简称点击率。外汇行业，想要数据驱动增长，最终实现自动化，那么首先必须要有一个漏斗，这个漏斗就是我们会从最大的客户群体慢慢缩减到目标群体，最后再到你的真实客户的工具。点击-注册-开户-入金-交易，整个环节中，点击就是漏斗的转化的第一步。
LEAN
classCPLCPL (Cost Per Leads)：搜集潜在客户的成本。即每次通过特定链接，注册成功后付费的一个常见广告模式。外汇券商是如何获客的？获客成本到底多少？CPL就是一个重要的指标，对于整个行业来说，CPL也是个重要的数据。
如果获客成本太高，券商是经营不下去的。外汇行业走的是狭窄路线，不可能像共享单车一样，向所有群体烧钱获客，必须要控制CPL。如今，很多券商面临的问题就是CPL不断增加，也等同于在不断增加券商的经营成本。
LEAN
classCPACPA (Cost Per Activation) : 激活量。CPL结束后，客户已经进来，那就到了CPA，客户从注册，入金，到交易，都在一个地方快速地完成，用户不用跳出界面，这就会提高转化。
比如说，下载客户端，快速注册后随即进入实盘交易、填好资料就可开户入金，这样会大幅减少注册流失率，提升CPA。在国外外汇行业，客户变成一个活跃客户、激活的客户，通常标准是在网站上面输入信用卡信息，通过信用卡入金情况计算活跃度。
LEAN
classFTDFTD（FirstTime Depositor）: 首次入金。每一个客户进入一家外汇平台都会有首次入金。所有的客户都不会再首次入金的时候投入他所有的可交易资金。首次入金后输钱了，可能就会减持，盈利了，也许会继续加仓。所以，券商应当在FTD后，持续关注做客户维护。一家好的交易平台，客户在这个平台的所有入金，通常会是首次入金的3-4倍，也就是可预计的一个3-4倍的总入金量。
LEAN
classLTVLTV(Customer Lifetime Value): 客户全生命周期价值（可分渠道分地区衡量）。外汇券商在提高客户转化率的同时，有一个同样重要的关注点，那就是延长客户的生命周期价值。
为什么很多大型券商都在做客户的投资教育，从LTV这个角度来看，通过知识的传授，可以培养出更多的拥有成熟投资理念的客户，成熟投资者加上可靠公平的交易环境，才能最大程度上提高客户的生存率，从而激发出更大的LTV。优质的券商平台，新客户的生存率能达到6个月以上，老客户甚至能达2-3年。
对于券商而言，利润来源于两个方面，一是风险收益，二是无风险收益。无风险收益是从客户的佣金、点差、隔夜利息方面获取，客户的生命周期越长券商的无风险收益也相对越高。
LEAN
classConversion RateConversion Rate：客户转化率。 一般转化率=激活客户数目／注册客户数目。我们所做的一切产品的优化，都是为了提高券商的最终转化率。通常来说，客户来源转化漏斗是转化分析的重要工具。
从一名“潜在客户”到“入金交易客户”，整个过程看似一个连贯地行为，但将每一环节拆分开，点击、注册模拟盘、开设真实账户、入金、交易，每个环节如何过渡衔接的？哪一环节因为繁琐的流程阻碍了客户的步伐，只有直观纯粹的数据才能最好地体现转化效果。
除了上述指标之外，还有,
NAU（New Active User） 新活跃客户
Net Deposit/TotalDeposit/New Deposit 净入金/总入金/新增入金
VOLUME 交易量
......
数据指标，并不是一个通常意义上的数据产品，更形象的来说，它就是数据界的产品经理，功能更多地体现在驱动、规划其他环节以及配合券商运营甚至扩展业务。
券商的数据运营层，就是我们常说的数据驱动运营，数据助力增长。在这一环节，让券商能更深刻的了解到“未来比现在重要，现在比过去重要”的深层次内涵。
也就是说，数据运营，帮助券商获得及时的数据反馈，把握当下。每一次营销推广之后，你能及时获悉客户的反馈数据、转化情况、营销的投入与产出（ROI），按照数据决定后续的方案是继续还是改进。
数据运营，同样可以预测未来。通过数据建模，快速定位客户激励的最佳时点，流失客户的召回时点，建立更合适的预警模型发现交易数据中潜在的风险，提前预警。
数据运营中，不可或缺的就是一个可靠强大的CRM系统。CRM系统让券商不会遗漏任何一个潜在客户，客户资料在收集、筛选、跟踪和维护的全过程永久录入系统，防范了券商内部因为人事变动而导致的客户资料流失、泄露。
更高视野来看，CRM系统可以为券商为券商构建一连串的效果、ROI和盈利的评估，更好地用数据做决策。
这是券商的数据运营体系中的最后一环节，也是客户直接感知的环节。在这一环节中也会触发新一轮的行为数据和流量数据，也构成了我们之前所提到的各种反馈指标：点击率、转化率、激活量等等。这些是用户触达层的体现，也是这一阶段数据化运营的效果衡量。
管理学有个概念叫PDCA，翻译成中文：计划-执行-检查-改进，以此为循环。用户触达层不是券商数据化运营体系的终点，而是另外一种开始。通过反馈获得的数据去优化改进，不断地迭代，循环往复，才能构成券商数据化运营的生态闭环。
号外！号外！
据产品大神们说，一个围绕数据指标的更强大更全面的新功能即将上线！至于新功能是如何助力券商的数据化运营？还待小编去深入挖掘~
新功能是什么？一周后，静待揭晓！
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