通常我们可以简单地将信用卡业务指标分为发卡情况、交易情况、收入情况、透支规模与风险情况、客户画像五个维度。
发卡情况
主要指标包括有效卡量、本月（年）新增发卡量、累计发卡量、销卡量、卡户比、激活率、活跃率及同环比情况等。在分析的过程中，可以关注发卡节奏与质量等，如是否过于集中在季末冲量？发卡节奏不均衡将给审批、营销等带来压力。又如销卡率、卡户比、活跃率与行业水平相比如何？等等。
不同业务条线关注的指标也有所差异，以信审管理者为例，需时刻监控进件情况，定期分析拒绝、补件原因，明确各分支机构及直销人员的进件情况、特例审批分布等，从而为前端销售以及授信政策优化提供建议。
交易情况
除交易金额与笔数、各类型金额占比、卡均表现等指标外，银行还可关注交易渠道、商户情况等，为业务决策提供支持。
例如，市场营销人员想要策划一场刷卡满额送礼物的活动，但是该将金额设置为多少呢？如果设置的金额过高，则响应人群太少；如果设置金额过低，活动成本又将超出预算……此时参考持卡人的消费金额区间分布情况，即可轻松解决。在活动商户选取上也离不开数据的支持，持卡人最爱的商户有哪些？购物类消费具体集中在哪？百货商店、超市还是3C数码等？都需要从数据中寻找答案。
收入情况
银行可着重关注两方面指标：一是收入结构，二是收益能力。目前行内主要收入来源是利息收入还是分期手续费？利息主要来源于循环透支还是预借现金？现有业务模式对特定场景的依赖度如何？对监管政策的敏感性如何？
常见的收益能力指标有生息资产占比、净利息收益率等，均可为银行定价策略等提供支持。2017年起实行的《关于信用卡业务有关事项的通知》在透支利率、违约金等方面都给予了银行一定的自主权，然而任何策略都需要从实际出发，结合自身情况进行损益测试，从而实现精细化运营。
透支规模及风险情况
数据分析更多需要的是透过现象看本质。比如，风险的暴露往往需要一定时间，目前的不良率、损失率看起来尚可，但这究竟是因为风险管理卓有成效，还是因为透支规模加速增长所起到的稀释作用呢？
如在贷中管理阶段，银行要密切关注持卡人的用卡情况，以额度使用率指标来说，过低将会令银行资金成本上升，过高则可能存在套现风险；在贷后阶段，不仅要对逾期滚动率等指标进行监控，把握关键催收节点，更要对逾期账户进行深入分析，如账龄指标可以反映历年风险情况，首账单逾期率能够一定程度上呈现欺诈情况……
管理人员需要依靠数据分析搭建起一套有效的早期风险防范与预警机制，实现控风险、降成本、增收益的目的。
客户画像
在行业竞争下半场，能否准确把握客户喜好并提供差异化服务至关重要。客户画像包括但不限于持卡人的年龄、性别、学历、婚姻状况、收入水平等。
针对具体卡产品进行分析，可以评估现有持卡人与产品的定位是否一致，从而帮助相关产品设计、营销等相关岗位人员及时调整策略；针对逾期客户进行分析，可以为授信、风险管理等岗位的人员提供政策优化建议；针对行内整体客户进行分析，可以明确客群结构现状，锁定未来着力突破的细分市场等等。
当然，上述分析还要基于行里对数据的积累、存储和采集等质量情况，完善的数据治理体系非一朝一夕所能建成，各个业务条线、环节协调联动、有序推进，才能真正地做到数据赋能。信用卡业务积累了海量数据，在竞争白热化的今天，如何让沉默的数据“开口说话”、为业务决策提供支持成为了各行面临的一大挑战。随着数字化转型日益深入，银行唯有顺势而为，让数据创造价值，才能实现跨越式发展，赢得行业竞争的下半场。
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