互联网金融消费者购买行为分析

㈠ 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。

㈡ 互联网金融消费具有哪些特征

和传统金融消费行为相比，互联网金融消费的最大特征就是所有的购买专和支付等一系列步骤都属是在互联网上发生，所以才出现了:
1、互联网金融产品的信息透明度提高
2、目前的互联网金融消费的门槛越来越低，越来越适合大众了
3、互联网金融消费更适合用户体验
4、互联网金融消费使得场景化、连接化消费出现

㈢ 互联网消费金融的主要风险是什么

在消费金融领抄域，一般都分为都分为贷前、贷中、贷后三个环节，欺诈识别和信用评估是至关重要的两点。大数据风控平台神州融认为，互联网消费金融面临两大突出风险。
一是操作风险，主要包括由于客户欺诈行为而带来的欺诈损失和信息系统操作失误、缺陷、攻击而带来的风险；
二是信用风险，主要是因次级信用群体带来的直接损失。
这就需要在发展互联网消费金融业务时更加注重风险控制，通过制定和设计更科学的风控政策和风险模型，建立强大的信用评分和决策系统、反欺诈系统以及催收管理系统，同时加强核心信息系统自主研发能力，加强系统安全监测和内控管理，实现风险能控、可控、易控。这两个风险可以通过大数据风控有效降低，进而挽回不必要的损失。

㈣ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

来源于：知乎
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。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。

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。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
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……
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。

㈤ 互联网金融对消费习惯有哪些影响

互联网金融使得新的支付方式迅速兴起，异地支付、手机银行以及电子商务的发展形成“无线包”支付时代。同时金融网络技术的成熟，也使得投资理财等项目可以直接在网上进行，大大节约了用户交易成本。两者说明互联网金融消费习惯逐渐形成，为互联网金融的发展奠定了扎实的基础。
1. “无线包”支付时代
2011年，国际贸易支付工具PayPal大胆预测：到2016年人们购物时将不再需要携带钱包。现在看来，互联网金融促使人们提前进入“无线包”时代。移动支付这块“十年都没有做大的蛋糕”，现在除了被国外的各方IT巨头重新再认识，在国内更是被众多IT行业大鳄、第三方支付企业、金融机构、电信运营商甚至手机企业本身开始重新“烘焙”。移动支付取代钱包。
在第三方支付的激烈竞争之后，移动支付成为获得移动支付牌照企业争夺的又一个战场。这其中，以金融机构和三大电信运营商组成的“国家队”的表现为最，对于移动支付中的“近场支付”显然影响巨大。在中国，远程支付领域发展相对成熟；而对近场支付确是国外移动支付未来的主要手段之一，是不可逆转的潮流。
2. “散钱”理财
互联网金融的“散钱”理财室一种战略，更是一种战术。童工金融理财服务定位中，余额宝面向其“小白”、“屌丝”用户的小额资金。阿里小微金融集团的高层就曾表示，支付宝平均每个账户的余额仅有几百块钱，他们的目的在于把这些“散钱”。实际上，余额宝上线后，吸引到的并非仅仅是“散钱”。依靠每次几百甚至仅仅几十元的投入，余额宝碎片化的理财模式在上线后创造了日均流入2.8亿元的资金神话，普通老百姓的活跃程度令传统行业基金业人士惊叹。与传统基金理财户户均7万~8万元的投资额相比，余额宝用户的人均投资仅为1912.67元，但是越来越多的人可能会将这种理财模式变为自己不经意间的习惯。因为4%以上的年化收益率和商业银行0.35%的活期存款利率之间的距离，对于消费者来说已足够形成随手一转的动力。目前，不少购物网站都推出了余额理财服务。不少服务都是1元起步，零手续费，挂钩货币市场基金或者短期投资理财基金，非常适合需要在这些网站上购物的投资者。
3. 信用换贷款
互联网金融将促进信用评估体系的发展与革新。我国目前还没有建立起全面覆盖的个人信用评估体系，也缺乏针对个人信用评级的机构，使得我们很难对借款人的信用做出真实判断。尤其对于网贷平台来说，无法接入央行的征信系统，这种借款人信息不对称的风险，使国内的许多P2P平台不得不通过线下审核、资金担保等众多措施来增加投资者的信心。随着利率市场化的推进，加上互联网金融天生在价格上的优势。引用J.P.Morgan创始人、华尔街银行家约翰·皮尔彭特（John Pierpont）的一个观点：在评价一个人的信用时，品格比金钱和资产更重要。互联网金融对信用体系的这种革新，正式慢慢让信用评价回归到“品格”的一种行为。
4. 融资习惯变化
互联网金融是打破垄断，实现金融民主化的利器，他在个人消费贷款以及为中小企业的融资服务上具有得天独厚的优势，如放款速度快、产品类型多样及贷款审核流程简单等。随着信息技术革命的来临，互联网金融为中小企业带来了转机。普惠金融与金融实体化等模式在于解决中小企业融资问题。其核心思路是借鉴P2P融资模式，建立撮合资金供需双方的交易的平台，祈祷类似阿里巴巴和淘宝网在B2B和B2C业务中的作用。并从经济合理、法律和监管可行性以及商业可行性等角度进行充分论证，并讨论相关配套机制、监管措施以及如何打通“对外接口”。

㈥ 互联网对消费有什么影响

（1）互联网营销具有极强的互动性，是现代营销的理想工具之一。传统的营销管理强调4P（产品、价格、渠道和促销）组合，现代营销管理则追求4C（顾客、成本、方便和沟通），然而无论哪一种观念都必须基于这样一个前提：

企业必须实行全程营销，即必须由产品的设计阶段就开始充分考虑消费者需求和意愿。遗憾的是，在实际操作中这一点往往难以做到。原因在于消费者与企业之间缺乏合适的沟通渠道或沟通成本过高。而在互联网环境下，这一状况将有所改观。即使是中小企业也可通过电子布告栏、线上论坛和电子邮件等方式，以极低的成本在营销的全过程中对消费者进行即时的信息搜集。消费者则有机会对从产品设计到定价（对采用认识价值定价法的企业尤具意义）和服务等一系列问题发表意见。这种双向互动的沟通方式提高了消费者的参与性和积极性，更重要的是它能使企业的营销决策有的放矢，从根本上提高消费者满意度。

（2）互联网可以提供24小时服务，不存在节假日或营业时间限制。消费者可随时查询所需资料或购物。查询和购物过程需时极短，程序简便快捷。在一些选购品或有特殊性的商品购买中这种优势更为突出。例如书籍的购买，消费者不必遍寻各大书店，也不会因本地书店没进货而求之不得。这一特点使网上消费特别受需要大量信息进行决策的分析型消费者或以缩短购物时间为目标的消费者青睐。

（3）互联网营销是一种以消费者需要为导向的个性化营销方式。互联网营销的最大特点在于以消费者需要为主导。消费者在此将拥有比过去更大的选择权利与自由。消费者可根据自己的个性特点和需求在全球范围内找寻满足自身需要的商品，不受地域限制。通过进入感兴趣的企业网址或虚拟商店，消费者可获取更多的有关信息和其组合，使购物更显个性。消费者甚至有权决定是否接收广告信息或接收哪些类型的信息。

（4）互联网营销能满足价格重视型消费者的需求。互联网营销能为企业节省巨额的促销和流通费用，使产品成本和价格降低成为可能。而消费者则可在全球范围内找寻最优惠的价格，甚至可绕过中间商直接向生产者订货。与电视直销或多层次传销相比，消费者不必负担高昂的广告费用或传销员的多层销售提成，因而能以更低的价格实现购买。

㈦ 分析生活中的消费行为,如何看待互联网引起的营销创新

在传统的市场销售活动中，我们都是通过层层代理或者层层分销的方式，销售对应的生活必需品。

而互联网的出现，使得产品销售的模式更加丰富多样化。尤其是随着95后，00后的消费群体的崛起，消费者对于自己喜欢的品牌或者小众品牌形成更强的粘度。他们愿意为自己喜爱的产品或者品牌提前消费。这样就引起了企业和市场的快速调整。通过经营固定的产品粉丝群或者粉丝经济从而形成在小范围内的产品美誉度和口碑延伸度。基于中国人口基数很大。只要经营好粉丝经济，也足够让一家企业活得很滋润很潇洒。

所以在未来的市场经济过程中。互联网的模式将会越来越被广泛应用在各个场景中。比如生活必需品，金融产品，电子类产品等等。

未来更好的应用互联网手段就能够使得自己的企业或者产品赢得更重要的市场影响力。

以上供你参考！

㈧ 互联网金融的特点有哪些

回顾互联网金融在中国的发展历史，我们可以看到经历了快速发展之后，目前应该说在逐渐趋于理性和冷静，行业进入了规范发展的新阶段，根据协会刚刚发布的《中国互联网金融年报2017》的数据，我们总结了一下互联网金融目前的几个特点。

第一，监管政策正在逐步落地，行业规范发展态势明显。随着互联网金融风险专项整治工作的深入，从业机构优胜劣汰加速，行业发展环境逐步净化。以个体网络借贷为例，到2016年末，正常运营的平台2640多家，比2015年减少了28%。问题平台关停、退出增多，正常运营平台在加速合规转型。平台平均借款期限为8.4个月，比上年末增长1.7个月，平均收益率为9.3%，同比下降1.8%。收益率较低，且运行稳定的平台日益成为行业的主流。

第二，不同业态发展出现差异，情况比较复杂。其中移动支付、互联网消费金融等业态保持快速发展，移动金融业务规模达到208.6万亿，同比增长60%，这是2016年底的数据，交易笔数1227.6亿笔，同比增长128.6%，但是行业的集中度进一步上升，支付受理市场创新模式也带来了一些新的问题。根据协会的抽样数据，互联网金融消费数据新增注册用户稳步增长，新发贷款金额和笔数增幅较大。互联网保险、证券等业态依然保持增长，但是增速有所放缓。以保险数据为例，互联网保险的保费收入总额为2348亿元，同比增长5.2%，增幅较2015年有较大回落。互联网股权融资的行业景气度下降，平台下线和转型的数量较多，新增项目3268个，同比下降56.6%。新增项目投资人次为5.8万人，同比下降43.6%。

第三，部分业态行业集中度进一步上升。以互联网支付行业为例，2016年互联网支付的交易额在1万亿以上的非银行支付机构共8家，他们的交易总额占非银行交易机构的总额80%，以个体网络借贷为例，广东、北京、上海、浙江、山东、江苏等六省的各地网络借贷运营平台共计1854家，占全国总数的70%。贷款余额近8000亿元，占全国总量的93.7%。

第四，互联网金融的整体规模占金融总量比重仍然较低，但行业涉众性比较强。以个体网络借贷为例，2016年末贷款余额8034亿，而同期的社会融资规模存量是156万亿，前者仅为后者的0.5%。从历史累计参与人数看，借款人和出借人合计5109万人，比上年增长3596万人。

第五，数字技术驱动特征进一步明显，大数据技术的客户画像在客户画像、精准营销，风控等领域的应用日益广泛，云计算以其系统架构、资源整合等方面的优势，满足长尾客户多样化的服务方面发挥重要的作用。人工智能技术应用效果开始显现，生物识别技术在身份验证、支付等场景应用逐渐增多。

第六，传统金融机构在数字金融领域发力，但仍存在一定的约束。以互联网直销银行为例，2016年末有69家商业银行设立了互联网直销银行，逾八成是城商行和农商行。根据协会的调研情况，传统金融机构在发展数字金融的过程中还存在着一些人才、技术和机制方面的限制和约束，需要有针对性的加以解决。比如，金融产品研发很多还延续着传统项目管理模式，存在环节多、流程长、耗时久，创新容错不足等问题。业绩考核更重视成本收益，对一些落地时间长，先期投入大，见效慢的创新而言，还存在一定的激励不足方面的问题。