問題がある
最新の製品管理メタは、データ駆動型の管理に関するものです。
誰もが分析的アプローチと、利用可能な製品データのヒープについて決定を下す能力を望んでいます。しかし実際には、これを行う方法についての情報が不足しています。使用するツール、意思決定の方法、およびデータの調査方法。この問題の実際的な側面を1つのケースの形式で正確に共有したいと思います。
導入部
2020年の初め、あなたは他の国でローン商品を開発するように提案された普通のプロダクトマネージャーです。申し出が受け入れられ、書類が完成しました。仕事に取り掛かる時が来ました。
最初に頭に浮かぶのは、製品の経済性で何が起こっているかを確認することです。そして、製品が一般的にどのように動作するか。
さらに数日後、いくつかの質問に答えるように求められる会議：
今、私たちはクライアント695494を引き付けるために支払います。私たちにとって引き付けるための許容可能なコストはいくらですか？ボリュームを増やすために顧客あたりのコストを増やすことは理にかなっていますか？
ポートフォリオ経済はどの程度健全であり、現在どのようなダイナミクスがありますか？
最近、発行のサイズへのアプローチを変更し、最初のローンでより小さな小切手を発行し始めました。これは製品にどのように影響しましたか？
一般に、製品の所有者なら誰でも答えられるべき明確な質問です。
. , , : LTV, CAC . , , , .
. ( ), ( ) ( ).
, , . .
- , .
. , , . .
, , : R ,Rstudio,dbeaver( ). , .
, . select * from transactions t .
Rows: 2,226,532
Columns: 10
$ borrower_id 2, 2, 2, 6, 6, 12, 12, 12, 12, 16, 20, 20, 20, 20, 22, 23, 23, 33, 33, 39, 39, 36, 36…
$ con_id 1, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 5, 7, 7, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 13…
$ disbursement_date 2017-11-23, 2017-11-23, 2017-11-23, 2017-11-24, 2017-11-24, 2017-11-27, 2017-11-27, …
$ prolongations_count 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1…
$ loan_type "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "pdl", "…
$ date 2017-12-15, 2017-11-23, 2017-12-06, 2017-11-24, 2017-12-25, 2017-12-29, 2017-11-27, …
$ type "Payments::Transaction::ContractAddTransaction", "Payments::Transaction::DisburseTran…
$ amount 250000, 1000000, 1200000, 2500000, 3500000, 1040000, 1500000, 10000, 1470000, 1500000…
$ id 325, 2, 127, 5, 587, 557500, 557499, 557504, 557507, 17, 182865, 182874, 182869, 1828…
$ deleted_at NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, N…
. ( , - ).
, , . (disbursment_date). (prolongations_count) - . . "" .
- (ContractAdd- , DisburseTransaction - ).
. ( ): , -> -> -> .
: .
, .
( , 0.00003 ).
: , , , , .
R, , 2 . data table. tidyverse( )
.
. ( z_type am):
lk %>% data.table()->lk1 # data table
lk1[,':='
(z_type=z_type<-fifelse(
# -
type=='Payments::Transaction::ContractAddTransaction','add','disb'),
am=amount*fifelse(z_type=='add',1,-1))][1:20,c(-1,-11,-8,-6)] #
lk1[disbursement_date<'2020-01-01' & date<='2020-03-01',c(-1,-11,-8,-6)]->lk1
glimpse(lk1) #
$ borrower_id 2, 2, 2, 6, 6, 12, 12, 12, 12, 16, 20, 20, 20, 20, 22, 23, 23, 33, 33, 39, 39, 36, 36…
$ con_id 1, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 4, 4, 5, 7, 7, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12, 12, 12, 13…
$ disbursement_date 2017-11-23, 2017-11-23, 2017-11-23, 2017-11-24, 2017-11-24, 2017-11-27, 2017-11-27, …
$ prolongations_count 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1…
$ date 2017-12-15, 2017-11-23, 2017-12-06, 2017-11-24, 2017-12-25, 2017-12-29, 2017-11-27, …
$ amount 250000, 1000000, 1200000, 2500000, 3500000, 1040000, 1500000, 10000, 1470000, 1500000…
$ id 325, 2, 127, 5, 587, 557500, 557499, 557504, 557507, 17, 182865, 182874, 182869, 1828…
$ z_type "add", "disb", "add", "disb", "add", "add", "disb", "add", "add", "disb", "disb", "ad…
$ am 250000, -1000000, 1200000, -2500000, 3500000, 1040000, -1500000, 10000, 1470000, -150…
, .
. , :
lk1[,.(total_in_mln=sum(am*for_ex)/1e6),.(z_type)]
total_in_mln |
|
|---|---|
add |
58.33176 |
disb |
-45.49114 |
: (add) (disb). .
, :
lk1[!is.na(disbursement_date)&z_type=='disb',
.(sum=sum(am*for_ex*-1,na.rm = T)/1e6),
.(date=floor_date(disbursement_date,'month',))][,
ggplot(.SD,aes(date,sum,label=round(sum,2)))+
geom_col(fill=polar_night[2])+ff+tt+
geom_text(aes(y=sum+0.1),col=aurora[1])+
labs(x=' ',y=' ',
title=' ')]
, . .
, .
- , .
. , ( ) .
, , :
lk1[][,':='( min_date=min(disbursement_date)),.(borrower_id)][,#
c("gen",'dif'):=.(floor_date(min_date,'1 month'),as.numeric(date-min_date))][, #
n:=uniqueN(borrower_id),][, #
.(sum=sum(am*for_ex),n=unique(n)),
.(dif)
][order(dif)][,":="(bal=bal<-sum/n,cum=cumsum(bal))][,
ggplot(.SD,aes(dif,cum))+ #
geom_line()+
tt+ff+
labs(x=' ',y=' USD',col='',
title='LTV ')+
scale_y_continuous(breaks = seq(-200,200,20),
labels =paste0('$',seq(-200,200,20),'k' ))+
scale_x_continuous(breaks = seq(0,1000,20)) ]
LTV c . .
, , , . , , .
, 24 . ( ):
lk1[,':='( min_date=min(disbursement_date)),.(borrower_id)][,
c("gen",'dif'):=.(floor_date(min_date,'1 month'),as.numeric(date-min_date))][,
n:=uniqueN(borrower_id),.(gen)][,
.(sum=sum(am*0.00003),n=unique(n)),
.(gen,dif)#
][order(gen,dif)][,
":="(bal=bal<-sum/n)][,':='(cum=cumsum(bal),m_dif=max(dif)),
.(gen)][dif<=m_dif-30 & gen %between% c('2018-01-01','2021-03-31')][,
ggplot(.SD,aes(dif,cum,col=factor(gen)))+
geom_line()+
facet_wrap(~factor(year(gen),levels = c(2019,2018)),nrow=2)+tt+ff+
labs(x=' ',y=' USD',col='',
title = 'LTV ')+
scale_y_continuous(breaks = seq(-200,200,20),
labels =paste0('$',seq(-200,200,20),'k' ))+
scale_x_continuous(breaks = seq(0,1000,20))+
geom_hline(yintercept = 695494*for_ex,color='red',size=1)+
geom_hline(yintercept = 0,color='dark red',linetype='dashed')+
geom_text(inherit.aes = F,aes(x=as.Date(600),
y=695494*for_ex+3,group=1),label=' = $20.86',
col='red',size=6)+tt+ff+
theme(legend.text = element_text(size=20),
legend.title = element_text(size=25))+
guides(colour = guide_legend(override.aes = list(size=10)))]
- ( ), :
, - .
, .
0, .
, , .
. , (150 180).
. , 2018 , . “” 10-40 . 2019 : .
40 60 . . , , 120-150 3
90 , .
,
1. 695494. ? , ?
- , - . - 40-60 . $20.8 (695494* 0.00003)
- , . - .
- - .
2. ?
, . - 100+ .
.
3. . ?
- . - .
プロダクトマネージャーの仕事は、意思決定を行うことです。220万行が何が起こっているかについて話しました。このような分析には、対象領域の知識とデータの汚れに応じて、30分から数時間かかります。この分析には、生データとオープンソースソフトウェアしか必要ありません。
数十行のコード、少し常識、そして製品の経済性は明確で、計算され、結論が導き出されます。
いくつかのより重要な評価と結論は、同じデータから簡単に収集されますが、それらについてはアークタイムで収集されます。