“数据魔方”可将数据分析应用在风控输出与投后运营解决方案中 ， 解决投资人无法及时获取标的公司业务数据或获取的数据口径不一致等问题 ， 根除企业在面临业务运营分析时无从下手、营销一刀切等痛点 ， 同时提供风险决策分析解决方案 ， 为企业判断潜在业务风险等 。
5、持续风险管理及战略调整
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在建立了数据驱动的战略之后 ， 企业仍然需要进行持续的风险管理 ， 并通过风控输出和运营监控的数据 ， 反哺企业不断调整优化战略方向 。
“数据魔方”可结合业务场景 ， 帮助企业厘清目标体系、制定更合理的核心KPI ， 从而评估业务迭代效果、探索业务增长点 ， 并保持运营监控结果输出口径一致、具有可比性 。
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以电商为例：案例分析——生鲜电商行业 近几年受疫情影响 ， 生鲜电商行业快速增长 ， 随之而来的行业竞争也持续升级 ， 各大巨头纷纷下场布局 ， 价格战愈演越烈 ， 某生鲜电商公司通过无门槛券、满减立减、直接降价等不同促销手段出售大量低毛利甚至负毛利商品以吸引流量、抢占市场 ， 然而 ， 该公司业务部门在“打仗“期间 ， 内部制定KPI大多以GMV增长为出发点 ， 没有意识甚至忽视用户质量问题 。
战略风险、业务风险识别
安永团队通过业务数据分析 ， 发现平台用户增长过快 ， 但用户留存复购率低、商品连带率低、营销投入巨大却收效甚微的问题 ， 因此向企业预警潜在的黑灰产行业“薅羊毛”风险 ， “羊毛党”可能已在不知不觉中将营销费用蚕食 ， 而实际到达真实用户手中的优惠少之甚少 。 安永通过进一步深入分析业务数据内在勾稽关系的合理性 ， 发现了用户维度均存在异常聚集问题 ， 注册、浏览、下单、支付等环节数据表现出批量机器作弊特征 ， 多项异常指标验证出公司运营存在严重不良情况 。
风控输出
该类初创公司在业务发展前期 ， 一方面过度重视业务数据增长 ， 风险管控意识不足 ， 缺少对业务质量的分析敏感度；另一方面 ， 公司内部未有解决业务风险问题的专业人员 ， 即使已感知到业务风险 ， 由于经验不足也往往难以有效优化营销方案以实现更好的投入产出比 。
安永可提供全流程的管控经验输出：从业务上线前的风险评估、预警建议 ， 到业务上线后新的风险问题解决方案的落地和实施 ， 并在数据基建、作弊识别、作弊处置等各环节输出先进的解决方案 。 同时 ， 安永可根据不同行业、不同场景 ， 为企业提供定制化风险管控方案 ， 满足不同的风险识别和业务增长需求 ， 助力业务良性发展 。
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