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1、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：備EGrowing 10谦扯转化率低警单价厲购买行为的皴朋性购买行为的逼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
2、漏斗，其转化率只有0.38% :1LojbwJ彌复童第己110kQ过盂號3.05 19.6 %6793J%GrowinglO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，
3、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。F图是一个典型互联网金融用户的交互趋势图:7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，
4、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：4获取可能购买的目标用户GrowinglOQ找到所有用户中真正有价值的用户Q针对性的用户运营提高高价值用户的转化率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
5、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:GrowinglO91：套站巨遊-产lr 理咅：1?3T&： MiTW- lr 豈塗- 谢克lr1.心4024%aow*Q.0OM1.WT4庆*Ml1&9k634Mi5個Bk丸*鶴451星口 GKM0畑11.3k6.3J*000鑒弘TS217. IK出冷悔2/09rEx B?0R97C2kum时优時23Ra.Mk理血悔朋941FJ63GE鶴0QW%Q
6、超*Z71kIf 449卯潼百1AMs1.20k3105113Bior峯谄10zee书彌1 於 1=%19IS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
7、，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:质最高数量低渠道9渠道ioGrow渠道8inglO渠道5渠道6渠道1渠道7渠道2数帛高质量低第一象限（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
8、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一一 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
9、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:查看产品列表页Growing IO列表产品点击用户核行为査看产品详情页产品“投瓷按钮点击 订单“提交”按钮点击 支付确认“按钮点击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
10、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？Growi nglO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:褚林瞬轉馬户GrowinglO二产品列董加门时袁戻产品一产品二订单播交搖柏AM9RX0站RBx0,1皑由R1X03虐击“ fltx 05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
11、、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。u&er358 78588301618371272044用户购买意愿指标8L0536J5GrowinglO17.2517.051675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
12、用户分成不同的群体，来做针对性的运营。GrowinglO用户罰 HWPiD-，炳賣馬户 BVT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。过去14天购买意愿的用户低价值流朮过去14天购买意愿的用户过去14天购买意愿忑的用户需要更多的培育近期要重点关注和运营来促进转化的用户分群之后，点击任意一个分群，都会以用户ID的
13、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。津踊璋戸ID俺iE3C天店问次啟11査一欢加1=1中国扰京20 帽-W-2119B134中国itffJOlfi-OS-21175Gr c wi nalO2C1fe-D5211751 w* Y V i 1 11 X-Z軸申因北京ie-60羊ES ffifH015-05 is2C44肚想中国我掠3C-0S-312 57945申ES2016-DBn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：混合型理财产品保存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
