如何搭建业绩测算模型

我们经常听到 业绩测算模型 或 业绩预测模型，只因带了模型两个字，就不由觉得是不是很难，实际上并不难，就像互联网喜欢重新造词一样，很多东西的本质其实很简单。本文就以现金贷业务为例，总结分享下 业绩测算模型 的搭建 ，希望大家在遇到类似的数据预测需求时有所参考和启发。

1. 背景

无论什么业务，都需要提前制定下个月、下个季度、下个年度的目标，从而心中有尺。我们需要根据最新数据表现，预测接下来的业绩走势，从而及时快速调整业务。

2. 问题

测算模型不仅仅是要预测一个大数，还要同时体现业务的完整性、可解释性、可调整性，过程和结果都是必不可少的，过程是可调的，结果是可变的，这样才能指导业务。综合考虑业务流程并设计出一套测算框架，要求对业务很熟悉对数据很熟悉。

3. 行动

数据模型上我们遵循“细分拆解”的思路，具体执行上我们遵循“最小可行性方案和迭代优化”的思想。先基于日常业务经验对业绩进行简单的拆解，得到一个初版的测算模型，然后基于历史数据验证其准确度。再深入分析，寻找能够更好切分客群的维度以及分组阈值，不断调整和优化。

Y = X₁ + X₂ + … + X_n = a₁ * b₁ * c₁ + a₂ * b₂ * c₂ + … + a_n * b_n * c_n

4. 方案

以现金贷业务为例，我们的测算模型最终选择引入3个维度来拆解业绩：新老客（主维度）、借款次数（有风控区分度）、活跃度（有转化区分度），整个测算模型的框架大致如下：

以上即是 业绩测算模型 的搭建思路，搭好框架后就是填充数据和公式了，我们可以随时调整某一业务环节的参数值，并观察其对总体的影响。

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