互聯(lián)網(wǎng)金融作為新興的金融方式如今已經(jīng)趨于成熟，高速發(fā)展讓金融市場繁榮的同時，也帶來了大量的同質化產(chǎn)品。在監(jiān)管和競爭的雙重作用下，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司以及商業(yè)銀行開始利用數(shù)據(jù)實現(xiàn)增長。這里的“數(shù)據(jù)”已經(jīng)不僅僅是傳統(tǒng)的用戶性別、工資結構、償還能力等等人口屬性數(shù)據(jù)，而是通過采集并分析用戶的行為數(shù)據(jù)指導運營和產(chǎn)品迭代，助力產(chǎn)品實現(xiàn)用戶價值增長，建立未來競爭的數(shù)據(jù)策略。
那么，要如何從用戶行為數(shù)據(jù)中，破解用戶價值增長的密碼?近日，諸葛io高級數(shù)據(jù)驅動顧問韓重明做客PMCAFF，結合金融客戶實踐經(jīng)驗，分享通過用戶行為數(shù)據(jù)，驅動互金產(chǎn)品增長。
從互聯(lián)網(wǎng)角度看金融
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的增長有三駕馬車：流量、轉化和留存，互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品也不例外。從互聯(lián)網(wǎng)金融的用戶行為分別來看流量、轉化和留存。
流量的來源夠不夠好，對比不同渠道的用戶行為就能得到答案。不同流量渠道的有多少比例的用戶注冊了、有多少比例用戶實名綁卡了、有多少比例的用戶首次購買了，在同樣的標準下，通過渠道用戶拆分對比，不同渠道流量質量高下立判。
在接入類似諸葛io這樣用戶行為數(shù)據(jù)分析工具后，轉化的衡量也可以更精細化，每一個環(huán)節(jié)都可以拆分來看轉化情況。不僅要知道最終購買的轉化率，對于特定的用戶行為路徑，要能找到優(yōu)化空間和流失節(jié)點。比如注冊的轉化、綁卡的轉化、實名認證的轉化等等，分析每一個環(huán)節(jié)的流失原因，并針對性的優(yōu)化。
留存是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營的終極指標，不僅僅是“今天有10個人打開了app，這10個人中有7個人第二天又打開了”這樣的留存情況。對于不同的平臺，留存的定義是不一樣的，金融產(chǎn)品留存用戶的判斷依據(jù)是有多少人在該平臺上關注、購買了理財產(chǎn)品，通過諸葛io可以根據(jù)產(chǎn)品的理財周期自定義留存情況。
從新用戶到忠誠用戶，以信任感為軸線的用戶生命周期管理
流量和轉化之間最典型的場景就是新手期策略;在轉化和留存之間，諸葛io把他定義為SKU和場景運營;在流量和留存之間，定義為業(yè)務價值挖掘。
平臺面對一個新用戶需要解決的首要問題是建立信任。下圖是用戶在不同階段的信任模型，假如完全信任的理想狀態(tài)是100%，核心用戶可能達到80%。而新用戶階段，諸葛io幫助客戶將新手期的信任度設為60%，反映到用戶行為上就是完成了注冊、實名綁卡以及一次投資是40%;當用戶完成一次復投，達到了60%，從新手變成了忠實用戶。
為什么諸葛io建議按投資次數(shù)的單一維度劃分用戶，而不是從投資額、收益率、投資周期和投資次數(shù)多個維度來劃分?
投資額、收益率、投資周期三個維度，投資額是可以鼓勵和期待的，在新手任務期(建立信任期)投資行為僅僅是淺嘗輒止，做初步的嘗試;用戶對收益率、投資周期的接受程度是可以洞察、匹配和刺激的，需要通過深度運營來激發(fā)用戶。
那么接下來就要考慮如何運用到運營場景中實現(xiàn)增長。6個月前未轉化的用戶和上周注冊未轉化的用戶運營策略是不一樣的，要把握住合適的時間節(jié)點。
定義“核心留存”和“流失”，需要了解用戶在平臺上首投、復投的決策周期是多久，然后匹配決策周期，“在有機會的時間區(qū)間內觸達用戶”就是合適的時間節(jié)點。
互金產(chǎn)品用戶投資決策周期大概是3~7天，也就是說從注冊到第一次購買產(chǎn)品在7天之內，如果一個新用戶注冊后7天都沒投資，暫定用戶可能要流失，區(qū)分出這部分用戶，通過運營手段留住用戶。因此，新手運營人員每周都要關注上上周的用戶轉化情況。
從忠誠用戶到深度用戶，數(shù)據(jù)驅動SKU/場景化運營
用戶度經(jīng)過兩次投資，度過了新手期，緊接著把用戶送入下一個運營場景： SKU/場景化運營，實現(xiàn)60%到80%的信任增長。用戶能否從投資一些周期短、利率高的單一產(chǎn)品，發(fā)展成投資周期長、利率穩(wěn)定的產(chǎn)品，甚至愿意同時投資多個產(chǎn)品，需要進階設計或者是投資意愿設計。在這個階段更少不了對用戶的洞察，該用戶在平臺所處什么階段，注冊多久了、買過什么、看過什么最多，環(huán)境信息是什么、標簽信息、理財偏好等。
洞察用戶也有三個維度：單體洞察、用戶行為路徑洞察、精細化用戶分群。諸葛io關注每一個用戶全生命周期的行為，在篩選出目標群體后，要對單體用戶的行為有所了解，單體用戶畫像的洞察并非是要一個一個查看，而是從特性看共性。諸葛io用戶行為路徑洞察就是幫助客戶找到特性用戶的共性，了解群體特征。比如啟動產(chǎn)品后，94.6%的用戶會搜索，搜索后77%的用戶進入產(chǎn)品詳情，證明77%找到的感興趣的產(chǎn)品(目標產(chǎn)品)，這些用戶中又有62%的用戶將產(chǎn)品加入心愿單，說明用戶比較喜歡這個產(chǎn)品?；趯τ脩艉蛯τ脩粜袨榈亩床欤酉聛砭湍芎侠淼木毣脩舴秩?，針對不同的用戶群進行運營，減少顧慮激發(fā)購買。
進一步數(shù)據(jù)挖掘和探索驅動業(yè)務增長
用數(shù)據(jù)驅動產(chǎn)品增長提高了各個工作環(huán)節(jié)的決策效率、也降低了決策成本。如果已經(jīng)通過數(shù)據(jù)熟練地進行用戶衡量、運營策略制定，那么接下來就可以基于數(shù)據(jù)實現(xiàn)業(yè)務價值探索，尋找產(chǎn)品增長點。
從設定目標，到樣本篩選、到用戶群定義和對比，再到基于對業(yè)務的理解找到相關性較高的行為特征，進行有針對性的調優(yōu)。諸葛io認為，數(shù)據(jù)分析是一個發(fā)現(xiàn)問題、提出假設、印證猜想、不斷優(yōu)化的過程。對于業(yè)務價值探索，還需要反向分析驗證，從而在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)增長密碼。
