互聯網金融運營成本

Ⅰ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

作者：張溪夢 Simon
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我們之前做過一期互聯網金融的公開課，「互聯網金融增長寶典：三大步驟提高轉化，搞定用戶運營」，主講人是 GrowingIO 的業務增長負責人徐主峰，曾任職 Criteo、Microsoft 等公司，有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。 這是公開課的速記整理。
這是一篇互聯網金融寶典，我推薦給所有轉化率只有 1%、總是為誰可能是你的購買用戶而犯愁的互聯網金融的高管、PM、市場運營和銷售們。本文通過實戰案例，手把手教你建立轉化指標、 梳理分析思路、提供分析步驟並最終建立用戶行為分析模型。

文 / 徐主峰

大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？

我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。

一 、互聯網金融用戶四大行為特徵

互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：

第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：

而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。

二、互聯網金融用戶運營的三大步驟

針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：

1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

Ⅱ 互聯網金融盈利模式有幾種

互聯網金融盈利模式有幾種？互聯網金融的火爆也不禁讓人們考慮一個問題：如此火熱的互聯網金融企業，各大企業和投資者們真的都賺到錢了嗎？賺錢的具體方式是什麼呢？接下來的時間就跟著小編一起來看看互聯網金融的盈利模式。

一：推薦費

互聯網金融企業可以直接向金融公司推薦貸款客戶，從中收取推薦費。此種模式需要一個龐大的資料庫，來整理不同的貸款客戶的信息，並進行分析。這種方式好處在於，金融機構省去了發掘客戶的高額成本，重心可放在核心業務上。

二：手續費

該收入來源是整合了交易與手續費收入。目前，在用戶申請貸款過程中，互聯網金融企業幫助用戶完成整個貸款流程。貸款獲批後，收取貸款額的對應比例作為返佣。如變為P2P網貸平台，在不同平台需要貸款人繳納相應費用，屬於純平台的主要收入資源。對於支付公司來講，手續費也自然是主要盈利手段。

三：廣告費

對於傳統互聯網公司再熟悉不夠了，即金融機構投往互聯網金融網站的廣告費。在金融網站上的廣告，對於主動訪問網站的股民來說是精準投資，可以達到較好的效果。同時，在互聯網金融網站上的廣告位置，也可以向廣告主收費，取得營收。

四：定價費

這里的定價費指的是風險定價。給金融公司做客戶的信用評估的收費服務，或者是協助金融公司對風險定價。對用戶行為的數據來進行分析和挖掘，再給有所需求的金融公司。業內人士指出，風險定價並不是什麼新概念，銀行的核心就是給風險定價，但是究竟能不能做好，很多拿不到貸款的中小企業資質其實是不錯的，互聯網金融公司，是通過互聯網和金融的垂直搜索來解決信息不對稱的難題，未來定價費會成為互聯網金融重要的盈利模式之一。

互聯網金融盈利模式有幾種就介紹完了。值得注意的是，每個互聯網金融公司都會有不同的盈利模式。隨著互聯網金融的發展，各類盈利模式直接回此消彼長，各企業側重點也會不同。互聯網金融的盈利模式還有很多沒有被挖掘出來，前景值得期待，更多互聯網金融知識請到公司視頻直播間學習。

Ⅲ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些

由於互聯網金融概念較為寬泛，支付、投資理財、信貸、徵信、虛擬貨幣發行（比特幣等）、金融產品搜索等不同領域所關注的核心指標並不相同；即便是相同領域的公司，由於核心業務模式的差異導致大家所關注指標也不相同。因此從運營角度來看，最靠譜的是結合公司的核心業務模式來歸納運營指標。
不妨先看看一家互聯網金融公司正常運營要關注的問題（其實也是核心業務模式）：

1、目標用戶是誰，目標用戶的分級體系？
2、提供什麼樣金融產品，金融產品的核心價值？例如收益、風險、流動性等
3、通過什麼渠道找到目標用戶？例如搜索引擎競價、微信、APP、朋友圈、渠道合作夥伴等等
4、舉辦什麼樣的營銷活動來擴大影響力，拓展新用戶、提升老用戶活躍度？
5、合作夥伴是誰？包括擔保公司、保理、信託、銀行、渠道合作等
6、怎樣進行風險控制？包括政策法規風險、項目風險、系統風險、操作風險等
7、用戶通過什麼渠道投融資（支付）？第三方支付、網銀轉賬、線下匯款、移動支付、POS等等
8、怎樣搭建NB的IT支撐平台？用戶體驗要好、系統要安全可靠穩定等等
9、怎樣服務好用戶？客服體系、運營體系等等的搭建
10、怎樣從眾多競爭對手中脫穎而出，建立品牌形象並維系好品牌形象？
針對以上問題，可以總結出對應量化指標體系：
1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平均投資額度）、用戶分布（各等級佔比）、互動指標等等。
2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。
3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等
5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等
6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等
7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等
8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。
9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等
10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等

Ⅳ 互聯網金融這種運營模式有什麼優缺點

互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術內和信息通信技術實現資金融通容、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。互聯網金融ITFIN不是互聯網和金融業的簡單結合，而是在實現安全、移動等網路技術水平上，被用戶熟悉接受後（尤其是對電子商務的接受），自然而然為適應新的需求而產生的新模式及新業務。是傳統金融行業與互聯網技術相結合的新興領域。

互聯網金融的優點：
1、成本低
2、效率高
3、覆蓋廣
4、發展快

互聯網金融的缺點：
1、管理弱
2、風險大

Ⅳ 為什麼互聯網金融的利潤比銀行高

主要是人力的精簡和效率的提高。降低了運營成本。

Ⅵ 我國互聯網金融有哪些成效和不足

互聯網金融的特點，可以參考下，有優勢，也還有隱患等待解決:
1、成本低。互聯網金融模式下，資金供求雙方可以通過網路平台自行完成信息甄別、匹配、定價和交易，無傳統中介、無交易成本、無壟斷利潤。一方面，金融機構可以避免開設營業網點的資金投入和運營成本；另一方面，消費者可以在開放透明的平台上快速找到適合自己的金融產品，削弱了信息不對稱程度，更省時省力。
2、效率高。互聯網金融業務主要由計算機處理，操作流程完全標准化，客戶不需要排隊等候，業務處理速度更快，用戶體驗更好。如阿里小貸依託電商積累的信用資料庫，經過數據挖掘和分析，引入風險分析和資信調查模型，商戶從申請貸款到發放只需要幾秒鍾，日均可以完成貸款1萬筆，成為真正的「信貸工廠」。
3、覆蓋廣。互聯網金融模式下，客戶能夠突破時間和地域的約束，在互聯網上尋找需要的金融資源，金融服務更直接，客戶基礎更廣泛。此外，互聯網金融的客戶以小微企業為主，覆蓋了部分傳統金融業的金融服務盲區，有利於提升資源配置效率，促進實體經濟發展。
4、發展快。依託於大數據和電子商務的發展，互聯網金融得到了快速增長。以余額寶為例，余額寶上線18天，累計用戶數達到250多萬，累計轉入資金達到66億元。據報道，余額寶規模500億元，成為規模最大的公募基金。
5、管理弱。一是風控弱。互聯網金融還沒有接入人民銀行徵信系統，也不存在信用信息共享機制，不具備類似銀行的風控、合規和清收機制，容易發生各類風險問題，已有眾貸網、網贏天下等P2P網貸平台宣布破產或停止服務。二是監管弱。互聯網金融在中國處於起步階段，還沒有監管和法律約束，缺乏准入門檻和行業規范，整個行業面臨諸多政策和法律風險。
6、風險大。一是信用風險大。現階段中國信用體系尚不完善，互聯網金融的相關法律還有待配套，互聯網金融違約成本較低，容易誘發惡意騙貸、捲款跑路等風險問題。特別是P2P網貸平台由於准入門檻低和缺乏監管，成為不法分子從事非法集資和詐騙等犯罪活動的溫床。去年以來，淘金貸、優易網、安泰卓越等P2P網貸平台先後曝出「跑路」事件。二是網路安全風險大。中國互聯網安全問題突出，網路金融犯罪問題不容忽視。一旦遭遇黑客攻擊，互聯網金融的正常運作會受到影響，危及消費者的資金安全和個人信息安全。

Ⅶ 如何進行互聯網金融運營數據的分析

做運營必須要對數據敏感，以下指標需要關註：
1、用戶注冊數，首先你要知內道你的注冊數據
2、注容冊成本，就是單個用戶成功注冊的成本
3、投資成本，就是注冊用戶到投資的成本
4、復投率，這個很重要，投資人數再多，如果沒有復投意義不大，因為拉新的成本比留住老用戶要大的多。
5、ROI，其實說了這么多，企業管理者就看重一個指標就是投資回報率，衡量一個推廣渠道的優劣，這個是核心指標
知道了哪個渠道的ROI最高，就可以對你的推廣策略做參考，這樣就能形成良性循環。

Ⅷ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些

互聯網金融公司正常運營要關注的問題（其實也是核心業務模式）：

1、目標用戶是誰，目標用戶的分級體系？
2、提供什麼樣金融產品，金融產品的核心價值？例如收益、風險、流動性等
3、通過什麼渠道找到目標用戶？例如搜索引擎競價、微信、APP、朋友圈、渠道合作夥伴等等
4、舉辦什麼樣的營銷活動來擴大影響力，拓展新用戶、提升老用戶活躍度？
5、合作夥伴是誰？包括擔保公司、保理、信託、銀行、渠道合作等
6、怎樣進行風險控制？包括政策法規風險、項目風險、系統風險、操作風險等
7、用戶通過什麼渠道投融資（支付）？第三方支付、網銀轉賬、線下匯款、移動支付、POS等等
8、怎樣搭建NB的IT支撐平台？用戶體驗要好、系統要安全可靠穩定等等
9、怎樣服務好用戶？客服體系、運營體系等等的搭建
10、怎樣從眾多競爭對手中脫穎而出，建立品牌形象並維系好品牌形象？
針對以上問題，可以總結出對應量化指標體系：
1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平均投資額度）、用戶分布（各等級佔比）、互動指標等等。
2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。
3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等
5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等
6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等
7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等
8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。
9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等
10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等

Ⅸ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些呢

我覺得互聯網金融運營需要關注的數據是非常多的。

需要關注的數據有哪些

用戶信息：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價、用戶分布、互動指標等。
產品信息：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、風險系數、受歡迎度等。
營銷渠道信息：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等。
營銷活動信息：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等。
風控信息：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等。