互聯網金融成交額

『壹』 互聯網金融的發展前景

如果說2014年是互聯網金融發展的元年，2015年是互聯網金融監管年，2016年就是這一行業的整治年和生死年。在互聯網發展和創新得到監管認可的同時，非法集資、詐騙、自融等行業亂象不容忽視。從年初開始，互聯網金融行業整治風暴不斷，「驅逐劣幣」大洗牌已然開始。網貸行業成交量在加速上揚的同時，收益率開始回歸合理區間。小型平台逐漸退出市場，大型平台則轉型升級為互聯網金融集團。未來行業將何去何從可能無人知曉，但大家都知道網貸行業的出現帶動了社會進步。
網貸成交量：突破3萬億
在互聯網金融的整治風暴中，整個行業成交量在近幾個月出現下降，不過11月環比出現了增長，同比看來仍然創造了「亮眼」成績。2016年11月網貸行業成交量為2197.34億元，這也是歷史上首次單月成交量突破2000億元大關。截至2016年11月底，網貸行業歷史累計成交量為31847.67億元，突破3萬億元關口。從數據上看，整個行業狀況有所回暖。網貸行業於2015年10月實現了第一個萬億元，用時超過七年之久，第二個萬億元僅僅用了7個月時間，第三個萬億元用了6個月。很多投資者為了避險，紛紛從小平台轉向大平台進行投資，帶動了整個行業成交量的上升，這個行業並沒有想像中悲觀。
綜合收益率：走向合理區間
2016年11月，網貸行業綜合收益率為9.61%，環比下降了7個基點（1個基點=0.01%），同比下降了264個基點。自2016年8月24日《網路借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》）出台後，網貸平台資產端競爭加劇、合規調整成本增大，部分平台主動下調綜合收益率，不過由於網貸「雙11」不少平台加息來吸引投資人，使得11月綜合收益率下降速度有所放緩。目前主流綜合收益率區間仍分布在8%-12%，平台佔比為51.42%；其次為綜合收益率在12%-18%的平台，佔比為33.44%，8%以下低息平台佔比較上月有所下降，為10.08%。不過，網貸行業收益率下行並非壞事，在此前出現的眾多跑路事件中，高收益成為投資人誤入陷阱的誘餌，未來網貸行業收益區間將更加合理。
集團化：大平台的選擇
互聯網金融行業也出現了「馬太效應」，小平台被淘汰，大平台在升級。據不完全統計，截至2016年11月底，P2P網貸行業平台融資次數近57次，融資金額超152億元人民幣（含陸金所融資，不含平台自身未公布或未公布投資方的平台）。行業在政策引導下開始「二八分化」，互聯網金融企業集團化發展可以通過精細化運作深耕細分領域,各子品牌相互獨立，也可以建立一道政策風險的防禦牆。但如同硬幣正反面，集團化架構對企業管理能力會形成一定考驗，很多集團化並不是「破繭成蝶」，可能只是停滯不前。
銀行資金存管加速落實
截至2016年10月底，廣東華興銀行、民生銀行、浙商銀行和江西銀行等36家銀行布局網貸平台資金存管業務，並共有216家正常運營平台宣布與銀行簽訂資金存管協議，約占同期網貸行業正常運營平台總數量的10.03%。其中有161家與銀行簽訂直接存管協議；53家與銀行簽訂聯合存管協議；2家與銀行簽訂銀行直連協議。完成銀行資金存管系統對接方面，共有102家平台完成銀行資金存管系統，約占同期網貸行業正常運營平台總數量的4.74%，其中有89家平台是於2016年完成銀行資金存管系統對接。其中完成銀行直接存管系統對接的平台有68家，完成銀行聯合存管系統的有32家，2家平台上線銀行直連系統。
資料來源：艾瑞

『貳』 為什麼中國互聯網金融還能持續火爆

5月21日，《中國支付清算行業運行報告2015》披露，我國P2P網路借貸行業發展迅猛，2014年全國P2P網貸成交金額為3291.94億元，比上年增長268.83%。報告顯示，2014年末我國共有P2P網貸平台2358家，全年新增P2P平台1825家。

日前，網貸之家最新數據顯示，4月P2P網貸行業整體成交量達551.45億元，環比3月上升11.95%，是去年同期的2.7倍。按目前增長態勢，預計2015年網貸行業全年成交量將突破8000億元。

如果說，近期中國資本市場和互聯網金融火爆的根本邏輯是在宏觀經濟疲弱，經濟持續下行的背景下，政府推行以鼓勵股權融資以及互聯網金融的方式盤活民間資本，讓資本流入實體經濟以達到緩解經濟下行壓力的投資帶動模式的話，那麼我們有理由相信，互聯網金融的火爆並非曇花一現，而是一種可持續的，並且在今後相當長的一段時間內還會繼續的火爆。而經濟疲弱，也直接導致了企業的留存收益下降，大部分企業無法通過留存收益進行內部融資，從而導致外部融資的需求旺盛，這也從企業的融資需求方面解釋了目前資本市場和互聯網金融的火爆。

首先來說，民間資本存量之大，完全值得政府從國家戰略的層面進行帶動，引導民間資本以投資的形式進入實體經濟。據國家統計局數據顯示，截至2013年年底，中國城鄉居民人民幣儲蓄存款余額高達44.76萬億元;而據不完全統計，2014年年底中國城鄉居民人民幣儲蓄存款余額已升至50.3萬億元。50萬億的民間資本存量，而社會融資總量只有4.61萬億。如果順利盤活50萬億的民間資本存量，這個存量相當於2014年中國城鎮固定資產投資的總額，對於提振宏觀經濟的意義重大。

股權融資火爆的原因我想只有一個，那就是股權融資的資金成本相對較低，對大部分的融資端來說有足夠的吸引力。對於企業來說，股權融資的資金成本在於應付股息和股權融資過程中產生的管理費用，而在主要經濟數據都不甚景氣的時段，企業的運營情況也註定了其不會有太多的盈利來支付股息，單從股權融資資金成本的角度來看，在這個節點上進行股權融資，資金成本對於企業來說還是相當劃算的。而股權融資吸引資金面的主要理由則是高溢價，溢價並不由企業直接負擔，而是在股權的交易中產生的，所以在企業股權融資資金成本的角度來說，高溢價並不會提高企業股權融資的資金成本。

從融資端的需求來說，互聯網金融為何會被越來越多的融資端所接受?互聯網的本質就是創新，國家發展金融創新，實質上就是要解決傳統融資渠道不暢，中間環節繁瑣的弊端。而互聯網金融正好可以提供一個覆蓋面更為廣泛，融資流程更為簡化的渠道。另一方面，我不認為互聯網金融的優勢在於低廉的資金成本。誠然，互聯網金融以流程簡化的優勢削減了融資過程中的大部分中間成本，但是資金面的趨利性卻決定了以互聯網金融為渠道進行的融資的資金成本無法降低至中國大部分企業的ROA水平。從總體體量上來說，互聯網金融的融資所佔企業整體融資的權重不高,大部分的企業還是可以承受互聯網金融類融資所產生的財務成本的，前面已經提到，企業獲得成本低廉的資金的主要來源是股權融資渠道，現在比較主流的互聯網金融融資則是以債權為主，所以互聯網金融債權融資可以看做是企業配置的財務杠桿，而合理的財務杠桿比率並不會對企業的發展造成負擔，這樣的觀點已經被主流的財務管理學說反復證明了。因此，我們並不需要為互聯網金融的資金成本問題而過度擔憂。廣泛的覆蓋面和流程簡便的融資渠道，才是企業選擇互聯網金融融資的理由。

而從資金面的需求來說，互聯網金融也為存量資金，尤其是零散存量資金的投資需求提供了一個良好渠道。因為覆蓋面不夠廣泛的原因，傳統金融對於為零散存量資金提供投資渠道的能力並不是十分突出，這也是國家選擇發展互聯網金融的原因之一。

有人可能會認為，互聯網金融在宏觀經濟疲軟的大環境下的火爆並不具有持續性，如果成功引導存量資金進入實體企業，從而以資金推動宏觀經濟形勢轉暖，那麼互聯網金融的任務也就完成了。但是我們還要看到，一旦宏觀經濟基本面改善，資金面的投資需求就會轉而旺盛，互聯網金融將會在資金面的需求推動下持續火爆。所以，並不需要對互聯網金融的持續性做過多的擔憂。

『叄』 互聯網金融平台每日成交額1.5億算多嗎

這個體量已經很高了，但是平台成交量大並不等於就百分百值得信賴，平台交易量在是否值得信任中是很重要的一環，但不是唯一的考量標准，還是要選擇適合自己的，安全系數高的平台。建議前期多多進行了解。

『肆』 互聯網金融的發展前景怎麼樣適合投資創業嗎

網路搜索互聯網金融，會發現關於這個行業的信息滿地都是。的確，如今互聯網金融的火爆程度難以用語言來形容；同時，相關部門也做出了監管加壓等各種政策措施，來推動該行業向健康良性發展。那麼，對於投資者來說，互聯網金融未來還有投資前景嗎？如果有，普通的投資者又該如何去偽存真，選出合適安全的投資平台呢？

第一：截止2017年上半年，我國互聯網金融發展迅猛，歷史累計成交額早已突破2.2萬億大關，而從業平台的數量也已經超過了數千家。無論是從從業平台還是投資者角度來衡量，互聯網金融都在以一個蓬勃地態勢發展著，未來前景不容小覷。

其次，軟體，也是項目。對於一個平台來說，有源源不斷的優質投資項目，才能確保投資者穩定的高收益。因此在選擇平台之前要對其以往和在線的項目做一番了解和審核，從而對平台的能力有一個深入的認識。

最後，服務。服務是所有行業的根本，投資也不例外。如果一個投資平台服務體系跟不上，那麼很難保證良好的投資者關系，也就難以發展壯大。因此，在選擇時一定要選擇服務周到、細致專業的平台,而我就是在萬盈金融這邊投資實現了自己的財富增值，好的選擇才有好的錢生錢之道。

『伍』 互聯網金融有哪些優勢

互聯網金融的優勢來主要有：

1.成本低自
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。
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。以嘉業投資P2P為例，貸款者想要貸款，只需三步：注冊賬號，發布借款標的，等待投標。一般當天即可放款。
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。
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。尤其P2P網貸更是引爆互聯網金融熱潮！根據近日中國P2P網貸指數課題組提供的一份全國P2P網貸資料顯示，目前全國P2P網貸日成交額約4億元，年增長速度超過了300%。

『陸』 互聯網金融時代已落幕

還沒有，還有好長時間呢

『柒』 迅猛發展的互聯網金融有哪些優勢

互聯網抄金融的優勢主要有：

1.成本襲低
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。
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。以嘉業投資P2P為例，貸款者想要貸款，只需三步：注冊賬號，發布借款標的，等待投標。一般當天即可放款。
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。
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。尤其P2P網貸更是引爆互聯網金融熱潮！根據近日中國P2P網貸指數課題組提供的一份全國P2P網貸資料顯示，目前全國P2P網貸日成交額約4億元，年增長速度超過了300%。

『捌』 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
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。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

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。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
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……
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。

『玖』 互聯網金融做營銷有多難

數據顯示，在2016年底至今播出的熱門大劇中，共有包括《楚喬傳》《軍師聯盟》《河神》在內的16部影視劇（包括綜藝節目）出現了互金平台的廣告，涉及多達11個互金平台，其中有8個互金平台廣告以中插形式呈現，在最近熱播的電視劇《那年花開月正圓》的11支中插廣告中，就有3支中插是互金平台廣告。雖然在這些中插廣告下端邊角里，往往會有「理財有風險，投資需謹慎」的半透明白色小字提示，但很難引起觀眾注意。

平台只有做好風控，為投資者創造更多效益，提高服務體驗，才能吸引到更多的新老用戶，畢竟從事金融業務行業，從來都不是比誰流量大，而是比誰活得更長，盈利更多，只有提升自己的內在實力才能真正站住腳。