人口到行業網際網路金融資料分析走向完善

　　新金融生态的發展也在推動傳統金融業轉型，而資料分析正是科技金融強有力的推手。以網際網路金融行業最關注的理财相關行為為例，以往金融行業更關注使用者的人口屬性，比如性别、工資結構、償還能力等等，根據使用者的人口屬性進行使用者畫像，但是對不同的使用者群一直以來都缺乏一個行為方面的畫像。

　　使用者行為畫像對金融行業有哪些意義?同一個使用者在不同的場景下，會表現出不同的特征。比如在貼吧上發言相對會比較随意，而在知乎上的回答會更嚴謹，是以使用者群的人口屬性的特征就會被一部分行為特征所補充。在理财産品裡，持續檢視卻沒有購買、檢視不同級别的理财産品後選擇了收益低風險低的産品，對這些相對保守的使用者在産品推薦上也要有不同的政策，而不同政策的制定僅依照人口屬性并不全面，屬性+使用者行為特征是真正需要金融客戶進行分析的。

　　諸葛io正是這樣一款易用的使用者行為資料分析工具。可以精細化的關注到使用者的每一次行為，并實作多元度交叉分析，精細到企業中每個角色都能找到自己最關注的點，并從資料中得到回報。通過諸葛io不斷優化的資料邏輯，實作全量資料的分析，進而快速、高效、準确的獲得分析結果。

　　随着理财産品層出不窮，網際網路金融行業客戶的競争也越發激烈，即便清楚的認識到使用者行為資料分析帶來的好處，卻依然不知道要分析什麼以及如何分析。在網際網路金融行業獲客成本很高的現狀下，每帶來一個新使用者都要盡可能的留住他。諸葛io提供了使用者從擷取到完成首次轉化再到高價值挖掘的全生命周期的資料營運方案。

　　新手階段是網際網路金融行業非常重要的一個場景，也是獲客成本最高的一環。通過新手活動，使用者對理财産品會有一個評估，考核平台是否值得信賴。在評估的過程中逐漸産生信任，這個周期很長，使用者會先試探性的投一點，利用新手優惠短期的嘗試。如果新手期的體驗效果不錯，相對容易的會進入二次購買，當購買三到五個以後逐漸對企業和産品建立信心，才可能從試探性投資進入到放心投資的階段，逐漸的變成大額的、長期的、周期性的忠誠使用者，整個過程離不開對使用者的洞察，比如從新增到完成首投的決策周期是多久，從首投到複投的決策周期是多久，明确使用者在産品的生命周期特征，進而更好地引導和不斷激勵使用者為平台貢獻更大的價值。

　　在逐漸建立信任的過程中，每一個階段的使用者都可以通過諸葛io進行拆分，并作對比分析，在回報利潤設定、周期性的設定、流動性的設定等方面進行調整和優化，并關注使用者忠誠度的轉化。從新使用者進入到理财産品到初次購買，中間間隔時長;新使用者是否受新手活動吸引首日購買;購買的周期是多久，金額是多少。面對不同的使用者場景，在深入了解使用者基礎上，不斷優化場景流程并制定持續影響客戶的政策。

　　資料分析是一個發現問題、提出假設、印證猜想、不斷優化的過程。某個諸葛io的網際網路金融客戶發現，在跨過新手階段後，後期的使用者留存比較低，複購率不高。通過層層資料發現，症結在于資金提取的環節。使用者投資後最在意的事情是資金能否便捷的取出來，比如說通過A卡轉進理财的錢，隻能回到A卡，不能提到B銀行卡;或是提取到其他的帳戶周期要三到五天，某種程度上會影響理财的複購率。找到症結，如何改善的問題也就迎刃而解。

　　如今，資料分析在網際網路金融行業的應用沒有發揮出應有的價值，如何在使用者行為中探因尋果，也将跳開傳統金融資料的壁壘，進而更好的服務使用者。

原文釋出時間為：2016-11-18

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