互联网金融运营成本

Ⅰ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有

我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。

文 / 徐主峰

大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？

我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。

一 、互联网金融用户四大行为特征

互联网金融平台用户有四大行为特征：

第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：

而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。

二、互联网金融用户运营的三大步骤

针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：

1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。

Ⅱ 互联网金融盈利模式有几种

互联网金融盈利模式有几种？互联网金融的火爆也不禁让人们考虑一个问题：如此火热的互联网金融企业，各大企业和投资者们真的都赚到钱了吗？赚钱的具体方式是什么呢？接下来的时间就跟着小编一起来看看互联网金融的盈利模式。

一：推荐费

互联网金融企业可以直接向金融公司推荐贷款客户，从中收取推荐费。此种模式需要一个庞大的数据库，来整理不同的贷款客户的信息，并进行分析。这种方式好处在于，金融机构省去了发掘客户的高额成本，重心可放在核心业务上。

二：手续费

该收入来源是整合了交易与手续费收入。目前，在用户申请贷款过程中，互联网金融企业帮助用户完成整个贷款流程。贷款获批后，收取贷款额的对应比例作为返佣。如变为P2P网贷平台，在不同平台需要贷款人缴纳相应费用，属于纯平台的主要收入资源。对于支付公司来讲，手续费也自然是主要盈利手段。

三：广告费

对于传统互联网公司再熟悉不够了，即金融机构投往互联网金融网站的广告费。在金融网站上的广告，对于主动访问网站的股民来说是精准投资，可以达到较好的效果。同时，在互联网金融网站上的广告位置，也可以向广告主收费，取得营收。

四：定价费

这里的定价费指的是风险定价。给金融公司做客户的信用评估的收费服务，或者是协助金融公司对风险定价。对用户行为的数据来进行分析和挖掘，再给有所需求的金融公司。业内人士指出，风险定价并不是什么新概念，银行的核心就是给风险定价，但是究竟能不能做好，很多拿不到贷款的中小企业资质其实是不错的，互联网金融公司，是通过互联网和金融的垂直搜索来解决信息不对称的难题，未来定价费会成为互联网金融重要的盈利模式之一。

互联网金融盈利模式有几种就介绍完了。值得注意的是，每个互联网金融公司都会有不同的盈利模式。随着互联网金融的发展，各类盈利模式直接回此消彼长，各企业侧重点也会不同。互联网金融的盈利模式还有很多没有被挖掘出来，前景值得期待，更多互联网金融知识请到公司视频直播间学习。

Ⅲ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些

由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。
不妨先看看一家互联网金融公司正常运营要关注的问题（其实也是核心业务模式）：

1、目标用户是谁，目标用户的分级体系？
2、提供什么样金融产品，金融产品的核心价值？例如收益、风险、流动性等
3、通过什么渠道找到目标用户？例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等
4、举办什么样的营销活动来扩大影响力，拓展新用户、提升老用户活跃度？
5、合作伙伴是谁？包括担保公司、保理、信托、银行、渠道合作等
6、怎样进行风险控制？包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等
7、用户通过什么渠道投融资（支付）？第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS等等
8、怎样搭建NB的IT支撑平台？用户体验要好、系统要安全可靠稳定等等
9、怎样服务好用户？客服体系、运营体系等等的搭建
10、怎样从众多竞争对手中脱颖而出，建立品牌形象并维系好品牌形象？
针对以上问题，可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等

Ⅳ 互联网金融这种运营模式有什么优缺点

互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术内和信息通信技术实现资金融通容、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融ITFIN不是互联网和金融业的简单结合，而是在实现安全、移动等网络技术水平上，被用户熟悉接受后（尤其是对电子商务的接受），自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务。是传统金融行业与互联网技术相结合的新兴领域。

互联网金融的优点：
1、成本低
2、效率高
3、覆盖广
4、发展快

互联网金融的缺点：
1、管理弱
2、风险大

Ⅳ 为什么互联网金融的利润比银行高

主要是人力的精简和效率的提高。降低了运营成本。

Ⅵ 我国互联网金融有哪些成效和不足

互联网金融的特点，可以参考下，有优势，也还有隐患等待解决:
1、成本低。互联网金融模式下，资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易，无传统中介、无交易成本、无垄断利润。一方面，金融机构可以避免开设营业网点的资金投入和运营成本；另一方面，消费者可以在开放透明的平台上快速找到适合自己的金融产品，削弱了信息不对称程度，更省时省力。
2、效率高。互联网金融业务主要由计算机处理，操作流程完全标准化，客户不需要排队等候，业务处理速度更快，用户体验更好。如阿里小贷依托电商积累的信用数据库，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，商户从申请贷款到发放只需要几秒钟，日均可以完成贷款1万笔，成为真正的“信贷工厂”。
3、覆盖广。互联网金融模式下，客户能够突破时间和地域的约束，在互联网上寻找需要的金融资源，金融服务更直接，客户基础更广泛。此外，互联网金融的客户以小微企业为主，覆盖了部分传统金融业的金融服务盲区，有利于提升资源配置效率，促进实体经济发展。
4、发展快。依托于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长。以余额宝为例，余额宝上线18天，累计用户数达到250多万，累计转入资金达到66亿元。据报道，余额宝规模500亿元，成为规模最大的公募基金。
5、管理弱。一是风控弱。互联网金融还没有接入人民银行征信系统，也不存在信用信息共享机制，不具备类似银行的风控、合规和清收机制，容易发生各类风险问题，已有众贷网、网赢天下等P2P网贷平台宣布破产或停止服务。二是监管弱。互联网金融在中国处于起步阶段，还没有监管和法律约束，缺乏准入门槛和行业规范，整个行业面临诸多政策和法律风险。
6、风险大。一是信用风险大。现阶段中国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管，成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。去年以来，淘金贷、优易网、安泰卓越等P2P网贷平台先后曝出“跑路”事件。二是网络安全风险大。中国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响，危及消费者的资金安全和个人信息安全。

Ⅶ 如何进行互联网金融运营数据的分析

做运营必须要对数据敏感，以下指标需要关注：
1、用户注册数，首先你要知内道你的注册数据
2、注容册成本，就是单个用户成功注册的成本
3、投资成本，就是注册用户到投资的成本
4、复投率，这个很重要，投资人数再多，如果没有复投意义不大，因为拉新的成本比留住老用户要大的多。
5、ROI，其实说了这么多，企业管理者就看重一个指标就是投资回报率，衡量一个推广渠道的优劣，这个是核心指标
知道了哪个渠道的ROI最高，就可以对你的推广策略做参考，这样就能形成良性循环。

Ⅷ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些

互联网金融公司正常运营要关注的问题（其实也是核心业务模式）：

1、目标用户是谁，目标用户的分级体系？
2、提供什么样金融产品，金融产品的核心价值？例如收益、风险、流动性等
3、通过什么渠道找到目标用户？例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等
4、举办什么样的营销活动来扩大影响力，拓展新用户、提升老用户活跃度？
5、合作伙伴是谁？包括担保公司、保理、信托、银行、渠道合作等
6、怎样进行风险控制？包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等
7、用户通过什么渠道投融资（支付）？第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS等等
8、怎样搭建NB的IT支撑平台？用户体验要好、系统要安全可靠稳定等等
9、怎样服务好用户？客服体系、运营体系等等的搭建
10、怎样从众多竞争对手中脱颖而出，建立品牌形象并维系好品牌形象？
针对以上问题，可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等

Ⅸ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些呢

我觉得互联网金融运营需要关注的数据是非常多的。

需要关注的数据有哪些

用户信息：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价、用户分布、互动指标等。
产品信息：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、风险系数、受欢迎度等。
营销渠道信息：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等。
营销活动信息：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等。
风控信息：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等。