大部分的互聯(lián)網(wǎng)金融公司最為糾結(jié)的一點(diǎn)是，流量這么大，獲客成本這么高，為什么最后的的轉(zhuǎn)化率和成單量卻這么低?怎樣才能提高用戶運(yùn)營(yíng)效率?用戶行為數(shù)據(jù)分析怎樣把處在不同購(gòu)買決策階段的用戶挑選出來(lái)，幫助互聯(lián)網(wǎng)金融公司做到精益化運(yùn)營(yíng)?

我們的客戶中很大一部分來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)金融，比如人人貸等行業(yè)前 10 的互聯(lián)網(wǎng)金融公司。在服務(wù)客戶的過(guò)程中，我們也積累了大量的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的實(shí)踐案例，來(lái)幫助客戶創(chuàng)造價(jià)值。

一 、互聯(lián)網(wǎng)金融用戶四大行為特征

互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)用戶有四大行為特征：

第一流量轉(zhuǎn)化率低，下圖是某互聯(lián)網(wǎng)金融公司網(wǎng)站上，新客戶過(guò)去 30 天整體購(gòu)買轉(zhuǎn)化漏斗，其轉(zhuǎn)化率只有 0.38%：

而這并非個(gè)例，實(shí)際上，絕大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)金融公司，在 web 端購(gòu)買的轉(zhuǎn)化率基本都在 1% 以下，APP購(gòu)買率在 5% 左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于電商或者其他在線交易的購(gòu)買率。

第二，雖然轉(zhuǎn)化率低，但是客單價(jià)卻很高。一般來(lái)說(shuō)，電商行業(yè)客單價(jià)在幾十到幾百，而互聯(lián)網(wǎng)金融客戶，客單價(jià)從幾千到幾萬(wàn)，某些特殊領(lǐng)域甚至高達(dá)幾十萬(wàn)。而客單價(jià)高，就意味著用戶購(gòu)買決策會(huì)更復(fù)雜，購(gòu)買周期也會(huì)更長(zhǎng)。

第三，用戶購(gòu)買行為有很強(qiáng)周期性。電商的客戶下次購(gòu)買時(shí)間是不確定的，但是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)上，真正購(gòu)買的用戶，是有理財(cái)需求的用戶，在資金到期贖回產(chǎn)品后，一定還會(huì)進(jìn)行下一次購(gòu)買，只不過(guò)未必發(fā)生在你的平臺(tái)上。

可以看到，每隔一段時(shí)間，這個(gè)用戶就會(huì)有一段集中的、大量的交互行為。當(dāng)用戶購(gòu)買完成后，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來(lái)看看產(chǎn)品的收益率，但整體的交互指標(biāo)不會(huì)太高，直到他下一次購(gòu)買。這個(gè)用戶理財(cái)需求的周期是一個(gè)月左右。

最后一個(gè)特點(diǎn)是「很強(qiáng)的特征性」，主要包括兩個(gè)特征：

A：用戶的購(gòu)買偏好比較容易識(shí)別，理財(cái)產(chǎn)品數(shù)量和品類都很少，所以用戶購(gòu)買的需求或者偏好，很容易從其行為數(shù)據(jù)上識(shí)別出來(lái)。

B：用戶購(gòu)買過(guò)程中的三個(gè)階段特別容易識(shí)別：

用戶在購(gòu)買決策階段，有大量的交互事件產(chǎn)生，他會(huì)看產(chǎn)品，比對(duì)不同產(chǎn)品的收益率和風(fēng)險(xiǎn)，比對(duì)不同產(chǎn)品的投資期限等等;

但是一旦他完成了產(chǎn)品的購(gòu)買，就不會(huì)有大量的交互行為產(chǎn)生，他可能僅是回來(lái)看一看產(chǎn)品的收益率。

當(dāng)用戶的產(chǎn)品資金贖回之后，又有大量的交互事件產(chǎn)生，實(shí)際上他處在下一款產(chǎn)品購(gòu)買的決策期。

二、互聯(lián)網(wǎng)金融用戶運(yùn)營(yíng)的三大步驟

針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融用戶行為的四個(gè)特征，在用戶運(yùn)營(yíng)上有三個(gè)比較重要的階段性工作：

1.首先，獲取可能購(gòu)買的目標(biāo)用戶，合理配置在渠道上的投放預(yù)算，以提高高質(zhì)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(yōu)化整個(gè)渠道的配置;微觀層面，單一渠道角度來(lái)說(shuō)，根據(jù)渠道配置的策略，有針對(duì)性地實(shí)施和調(diào)整。

具體渠道的實(shí)施，大家都比較熟悉，但是對(duì)于整個(gè)渠道組合配置的優(yōu)化，很多人接觸的其實(shí)并不多。

這張圖是整體轉(zhuǎn)化漏斗，從不同維度可以做對(duì)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(zhuǎn)化率是 0.02%;在過(guò)去 30 天站內(nèi)總體的流量是 18.9K，漏斗第一級(jí)到第二級(jí)的轉(zhuǎn)化率是 3.36%，這樣一共是五級(jí)，我們看到最終渠道一帶來(lái)總體的成交用戶一共是 4 人。

類似的，前 10 的渠道數(shù)據(jù)都很清晰。不同渠道帶來(lái)的流量，不同渠道總體的轉(zhuǎn)化率，以及不同渠道在整個(gè)轉(zhuǎn)化路徑上每步的轉(zhuǎn)化率都可以看到。

這里面有幾個(gè)渠道很有特點(diǎn)：

渠道一的特點(diǎn)，渠道一帶來(lái)的流量是所有 10 個(gè)渠道里最大的，但是它的總體轉(zhuǎn)化率卻是低的;

渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉(zhuǎn)化率是零。渠道七量比較一般，轉(zhuǎn)化率也是零;

渠道九和渠道十，這兩個(gè)渠道是所有渠道里轉(zhuǎn)化率最高的。但是這兩個(gè)渠道特點(diǎn)，是帶來(lái)流量不是特別大……

第一象限(右上角)渠道質(zhì)量又高，帶來(lái)流量又大的，這里面渠道三四五是符合這個(gè)特征的，渠道策略應(yīng)該是繼續(xù)保持和提高渠道的投入。

第二象限(左上角)渠道的質(zhì)量比較高，但帶來(lái)的流量比較小，這里面包含的主要渠道就是八九十。對(duì)應(yīng)的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的過(guò)程中，要持續(xù)關(guān)注渠道質(zhì)量的變化。

我們先看第四象限(右下角)，渠道質(zhì)量比較差，但是帶來(lái)流量比較大，這里面主要有渠道一和渠道二。相對(duì)應(yīng)的渠道策略，應(yīng)該在渠道做更加精準(zhǔn)的投放，來(lái)提高整個(gè)渠道的質(zhì)量。

第三象限(左下角)這個(gè)象限里渠道質(zhì)量又差，帶來(lái)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(jǐn)慎一些。所以在具體渠道的策略上，業(yè)績(jī)保持監(jiān)測(cè)，然后小步調(diào)整。

根據(jù)上面數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果，做過(guò)渠道優(yōu)化后，就會(huì)為我們帶來(lái)更多高質(zhì)量的用戶。

2.接下來(lái)就要把高價(jià)值的用戶——真正有購(gòu)買需求，愿意付費(fèi)、購(gòu)買的用戶找出來(lái)。

將資源與精力投入到真正可能購(gòu)買的用戶上的前提是，我們要能夠識(shí)別出，哪些是真正有價(jià)值的用戶?哪些是價(jià)值偏低的用戶?

其實(shí)對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)來(lái)說(shuō)，甚至所有包含在線交易的平臺(tái)，用戶的購(gòu)買意愿，是可以從用戶的行為數(shù)據(jù)上識(shí)別出來(lái)的。由于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的特殊性，相比于電商平臺(tái)來(lái)說(shuō)，商品品類更少，平臺(tái)功能也更為簡(jiǎn)單，所以用戶的行為數(shù)據(jù)，也更能反應(yīng)出互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)上用戶的購(gòu)買意愿。

把用戶在平臺(tái)上的所有行為總結(jié)一下，核心的行為其實(shí)并不多，具體包括：

用戶查看產(chǎn)品列表頁(yè)，說(shuō)明有一些購(gòu)買意愿，點(diǎn)擊某個(gè)產(chǎn)品，說(shuō)明用戶希望有進(jìn)一步的了解。用戶最終確認(rèn)了支付，完成了購(gòu)買，購(gòu)買流程就走完了，他的理財(cái)需求已經(jīng)得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購(gòu)買意愿，所以獲得用戶在產(chǎn)品里的行為數(shù)據(jù)就十分重要。

既然用戶行為數(shù)據(jù)這么重要，那么怎樣獲取呢?GrowingIO 以無(wú)埋點(diǎn)的方式，全量采集用戶所有的行為數(shù)據(jù)，根據(jù)我們對(duì)業(yè)務(wù)的需求，配比成不同的權(quán)重系數(shù)，并按照每個(gè)用戶購(gòu)買意愿的強(qiáng)弱，進(jìn)一步分群。

這是我們一個(gè)客戶制作的用戶購(gòu)買意愿指標(biāo)的范例，剛才的前 5 個(gè)行為，都是用戶在購(gòu)買前典型的行為：

每種典型事件的權(quán)重系數(shù)不一樣，用戶購(gòu)買意愿是越來(lái)越強(qiáng)的：用戶點(diǎn)了投資按紐，甚至點(diǎn)了提交的按鈕，顯然要比他單單看產(chǎn)品列表頁(yè)，或者單單看產(chǎn)品頁(yè)、詳情頁(yè)的意愿強(qiáng)。越能反應(yīng)用戶購(gòu)買意愿的事件，你給它分類的權(quán)重應(yīng)該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響并不大，所以不必糾結(jié)。

這樣通過(guò)這種方式，我們就可以按照每個(gè)用戶的所有行為，給用戶做購(gòu)買意愿打分的指標(biāo)，最終形成用戶購(gòu)買意愿的指標(biāo)。

這是我們從高到低截取部分用戶購(gòu)買意愿打分的情況，第一列是每個(gè)用戶的 ID，第二列是按照購(gòu)買意愿給每個(gè)用戶打分的情況。得分高的，就是購(gòu)買意愿最強(qiáng)烈的用戶。

拿到所有用戶購(gòu)買意愿之后，我們就可以按照用戶購(gòu)買意愿的強(qiáng)烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來(lái)做針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)。

這是在把用戶在過(guò)去 14 天內(nèi)，由其產(chǎn)生的所有行為數(shù)據(jù)，按照購(gòu)買意愿打分的權(quán)重，把打分大于 5 的用戶找出來(lái)，在總體用戶里，這部分用戶購(gòu)買意愿排名前 20% ，我們給它起個(gè)名字，叫購(gòu)買意愿強(qiáng)烈的用戶。

類似我們還做了購(gòu)買意愿中等的用戶分群，這是購(gòu)買意愿排名在 20-60% 之間的用戶;購(gòu)買意愿排名在最后 40% 的用戶，是購(gòu)買意愿最弱的用戶分群。

分群之后，點(diǎn)擊任意一個(gè)分群，都會(huì)以用戶 ID 的形式列出來(lái)。因?yàn)槟阋�有用戶�?ID ，才能對(duì)這些用戶施加運(yùn)營(yíng)策略。每個(gè)用戶最近 30 天的訪問(wèn)次數(shù)，最近的訪問(wèn)地點(diǎn)，最后一次訪問(wèn)時(shí)間都可以看到。

接下來(lái)針對(duì)這些購(gòu)買意愿強(qiáng)烈的用戶，怎樣推動(dòng)用戶的轉(zhuǎn)化呢?

3.采取針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略，提高高價(jià)值用戶的轉(zhuǎn)化率。

首先我們來(lái)看一下購(gòu)買偏好，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)商品品類是比較少的，用戶購(gòu)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(cái)產(chǎn)品

第二種：股票型理財(cái)產(chǎn)品

第三種：貨幣型理財(cái)產(chǎn)品

第四種：指數(shù)型理財(cái)產(chǎn)品

第五種：混合型理財(cái)產(chǎn)品…

我們把用戶在不同品類商品上的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)占比算出來(lái)，就能比較好地了解用戶的購(gòu)買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問(wèn)債券型產(chǎn)品詳情頁(yè)的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)，除以用戶在站內(nèi)總體的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)，就能夠得到用戶在債券產(chǎn)品上訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)占比的指標(biāo)。

我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產(chǎn)品上的訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)占比大于40%的用戶分出來(lái)，這是有非常強(qiáng)烈表征的客戶，他購(gòu)買的偏好就是債券型的產(chǎn)品。

同時(shí)我們?cè)僭O(shè)定另外一個(gè)指標(biāo)，比如用戶購(gòu)買意愿指標(biāo)，之前我們做過(guò)大于5，也就是購(gòu)買意愿排名在前 20% 的。

通過(guò)這兩個(gè)條件，我們就可以把購(gòu)買偏好是債券型產(chǎn)品，同時(shí)有強(qiáng)烈購(gòu)買意愿的用戶找出來(lái)，這兩個(gè)指標(biāo)的關(guān)系是并(and)的關(guān)系。同樣我們可以按照用戶的購(gòu)買偏好，把關(guān)注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然后形成不同購(gòu)買偏好的用戶群體。

針對(duì)這些用戶，其實(shí)在運(yùn)營(yíng)策略上，我們可以從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)來(lái)進(jìn)行做：

從購(gòu)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(duì)于這兩個(gè)群體來(lái)說(shuō)，運(yùn)營(yíng)策略和運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)是非常不一樣的。

新客群體，是從來(lái)沒(méi)有在平臺(tái)上發(fā)生過(guò)購(gòu)買的用戶，我們要根據(jù)用戶的購(gòu)買意愿，做進(jìn)一步的運(yùn)營(yíng)。

老客群體，也就是在平臺(tái)上已經(jīng)發(fā)生過(guò)產(chǎn)品購(gòu)買的用戶，除了關(guān)注用戶的購(gòu)買意愿之外，用戶的資金狀態(tài)(資金是否贖回)也是非常重要的參數(shù)。

用戶是否購(gòu)買過(guò)產(chǎn)品?購(gòu)買產(chǎn)品的用戶是否已經(jīng)贖回資金?這兩個(gè)內(nèi)容，其實(shí)是一個(gè)用戶當(dāng)前的屬性。在我們分群的工作里，這有個(gè)維度的菜單，通過(guò)這個(gè)維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來(lái)：

這里我做了一個(gè)分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購(gòu)買過(guò)產(chǎn)品的維度值設(shè)置成了 1 。把資金是否已經(jīng)贖回這個(gè)維度的值，也設(shè)置成了 1 。實(shí)際上是把那些資金已經(jīng)贖回的老用戶找出來(lái);同樣在指標(biāo)這個(gè)菜單里，我們同時(shí)也把有強(qiáng)烈購(gòu)買意愿的用戶找出來(lái)，時(shí)間是過(guò)去 14 天，指標(biāo)大于 5 。

這樣我們就制作了一個(gè)用戶分群，而這個(gè)用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個(gè)特征：

特征一：購(gòu)買過(guò)產(chǎn)品的老客。

特征二：他們的資金，目前已經(jīng)贖回了。

特征三：過(guò)去 14 天內(nèi)的行為數(shù)據(jù)，表明這個(gè)用戶有著強(qiáng)烈的購(gòu)買意愿。

同理我們把所有用戶，整理為下面幾個(gè)不同類別，對(duì)應(yīng)不同的運(yùn)營(yíng)策略：

比如新客里，當(dāng)前有購(gòu)買意愿的，其實(shí)他屬于購(gòu)買決策期的新用戶。應(yīng)該根據(jù)用戶的購(gòu)買偏好，推薦這種比較優(yōu)質(zhì)的理財(cái)產(chǎn)品。并給予一定的購(gòu)買激勵(lì)，來(lái)促進(jìn)這些新客在平臺(tái)上的第一次購(gòu)買，這個(gè)對(duì)于新客來(lái)說(shuō)是非常重要的，以此類推。

相比于電商或者其他行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)結(jié)合行業(yè)和用戶的特點(diǎn)，從用戶行為數(shù)據(jù)分析的角度，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品業(yè)務(wù)以及提高用戶的轉(zhuǎn)化率，有更加重要的意義。

來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)

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