Разбивка трат по категориям и каналам: bills (25,8%) и travel (20,2%) дают почти половину оборота, groceries — самая частая категория.
Volta — Анализ трат
Ситуация
Где и на что уходят деньги клиентов — база для cashback- и офферной стратегии.
Задача
Мне нужно было увидеть, куда и на что уходят деньги клиентов. От меня требовалось дать основу для cashback- и офферной стратегии.
Действия
- Агрегация трат по категориям/каналам/мерчантам.
- Доля отказов по категориям, месячный тренд.
Результат
- Bills (25,8%) и travel (20,2%) — крупнейшие категории; вместе почти половина оборота.
- Groceries — самая частая (18 238 транзакций, средний чек €45,8).
- Travel — тонкая маржа (см. Project 14).
Рекомендации
- Строить cashback/офферы вокруг топ-категорий (bills, groceries).
- Следить за маржой travel при росте объёма.
- Мониторить decline rate как индикатор UX оплаты.
Документация
Аналитика
Данные: github.com/NikitaBoyarkin/volta-banking — 22 projects; figures recomputed from the repo's own datasets (data/*.csv) via its analysis scripts. Funnel counts from data/volta_funnel_data.csv (10,000 users); A/B, retention, segmentation, churn, RFM, CLV, attribution, anomalies, spend, support, NPS, JTBD, unit economics, premium, KYC deep-dive, referral, assisted CAC, FX sourcing, premium offers, anchor CAC and dormant win-back follow the published project narrative (README + part pages).
Траты по категориям
Общая сумма трат (€) по десяти категориям транзакций. Bills и travel — крупнейшие категории по объёму.
Выводы - Bills (25.8%) и travel (20.2%) дают почти половину оборота, но travel — тонкая маржа (см. юнит-экономику).
- Groceries — самая частая категория (18 238 транзакций) при среднем чеке €45.8.