諸葛io客戶成就總監(jiān)邱千秋：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的理財(cái)產(chǎn)品業(yè)務(wù)增長(zhǎng)探索

諸葛io 邱千秋大數(shù)據(jù) 金融理財(cái)產(chǎn)品

原創(chuàng) 邱千秋 | 2017-05-18 08:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】科技金融相比傳統(tǒng)金融具備更高的效率、更大的靈活性和更強(qiáng)的抵御金融風(fēng)險(xiǎn)的能力。想跑在金融標(biāo)桿的前列，一方面要將用戶體驗(yàn)做到極致，另一方面要保持不斷創(chuàng)新，這兩方面都能夠從數(shù)據(jù)中獲得啟迪

諸葛io客戶成就總監(jiān)邱千秋：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的理財(cái)產(chǎn)品業(yè)務(wù)增長(zhǎng)探索

本文為數(shù)據(jù)猿推出的大型“金融大數(shù)據(jù)主題策劃”活動(dòng)（查看詳情）第一部分的系列征文/案例；感謝 諸葛io客戶成就總監(jiān)邱千秋 先生的投稿（邱千秋專欄）

作為整體活動(dòng)的第二部分，2017年6月29日，由數(shù)據(jù)猿主辦，互聯(lián)網(wǎng)普惠金融研究院合辦，中國(guó)信息通信研究院、大數(shù)據(jù)發(fā)展促進(jìn)委員會(huì)、上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟、首席數(shù)據(jù)官聯(lián)盟協(xié)辦的《「數(shù)據(jù)猿·超聲波」之金融科技 · 商業(yè)價(jià)值探索高峰論壇》還將在上海隆重舉辦【論壇詳情丨上屆回顧】

在論壇現(xiàn)場(chǎng)，也將針對(duì)本次主題活動(dòng)的投稿人，頒發(fā)“最佳商業(yè)洞察者”、“數(shù)據(jù)猿專欄最佳作者”兩大類人物獎(jiǎng)

來源：數(shù)據(jù)猿作者：邱千秋

科技金融相比傳統(tǒng)金融具備更高的效率、更大的靈活性和更強(qiáng)的抵御金融風(fēng)險(xiǎn)的能力?；ヂ?lián)網(wǎng)+為金融行業(yè)迸發(fā)出顛覆性的火苗，而大數(shù)據(jù)恰恰是助燃火焰的催化劑。當(dāng)科技金融走向成熟，也就意味著殘酷競(jìng)爭(zhēng)和同質(zhì)化趨勢(shì)已成必然，任何創(chuàng)新形式都很容易被復(fù)制。

想跑在金融標(biāo)桿的前列，一方面要將用戶體驗(yàn)做到極致，另一方面要保持不斷創(chuàng)新，這兩方面都能夠從數(shù)據(jù)中獲得啟迪。

以往金融行業(yè)更關(guān)注用戶的人口屬性，比如性別、工資結(jié)構(gòu)、償還能力等等，根據(jù)用戶的人口屬性進(jìn)行用戶畫像，但是對(duì)不同的用戶群一直以來都缺乏一個(gè)行為方面的畫像。

在金融產(chǎn)品里，用戶查看了哪些產(chǎn)品、對(duì)比了哪些產(chǎn)品以后進(jìn)行購(gòu)買、關(guān)注哪些內(nèi)容后刺激用戶轉(zhuǎn)化、什么用戶傾向于選擇高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的產(chǎn)品、又有哪些用戶選擇低風(fēng)險(xiǎn)低回報(bào)的產(chǎn)品，針對(duì)查看不同風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別產(chǎn)品的用戶，要有相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略，而不同策略的制定僅依照人口屬性并不全面，用戶屬性+用戶行為特征是真正需要金融客戶進(jìn)行分析的。

諸葛io關(guān)注用戶全生命周期的行為數(shù)據(jù)分析工具，大大簡(jiǎn)化了金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)門檻：無需專業(yè)的分析技能，企業(yè)中每個(gè)角色（產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等等）都能找到自己的關(guān)注點(diǎn)，并從數(shù)據(jù)中得到反饋。

通過諸葛io精細(xì)化的體察用戶的每一次行為，并實(shí)現(xiàn)多維度交叉分析，透過用戶觸發(fā)的每一個(gè)微小事件，進(jìn)一步感知用戶、了解用戶，激發(fā)出用戶的深層需求。基于全量數(shù)據(jù)的分析，在準(zhǔn)確性的前提下，快速、即時(shí)地獲得分析結(jié)果，高效實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值增長(zhǎng)。

金融產(chǎn)品最重要的就是和用戶建立信任。在逐漸建立信任的過程中，處于每一個(gè)階段的用戶都可以通過諸葛io進(jìn)行拆分，并作對(duì)比分析，在回報(bào)利潤(rùn)設(shè)定、周期性的設(shè)定、流動(dòng)性的設(shè)定等方面進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，并關(guān)注用戶忠誠(chéng)度的轉(zhuǎn)化。

從新用戶進(jìn)入到金融產(chǎn)品到初次購(gòu)買，中間間隔時(shí)長(zhǎng)；新用戶是否受新手活動(dòng)吸引首日購(gòu)買；購(gòu)買的周期是多久，金額是多少。面對(duì)不同的用戶場(chǎng)景，在深入了解用戶基礎(chǔ)上，不斷優(yōu)化場(chǎng)景流程并制定持續(xù)影響客戶的策略。

互聯(lián)網(wǎng)金融的激速發(fā)展導(dǎo)致大量同質(zhì)化產(chǎn)品出現(xiàn)，監(jiān)管和競(jìng)爭(zhēng)又讓很多互金公司不得不快跑前進(jìn)，特別是對(duì)數(shù)據(jù)的采集和分析運(yùn)用上，甚至一些商業(yè)銀行開始利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品迭代，一些互金公司陸續(xù)找到諸葛io，需求就是從數(shù)據(jù)采集到分析工具到各種分析服務(wù)的打包服務(wù)，助力產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值增長(zhǎng)以及建立未來競(jìng)爭(zhēng)的數(shù)據(jù)壁壘。

那么，如何通過用戶行為數(shù)據(jù)，指導(dǎo)產(chǎn)品用戶價(jià)值增長(zhǎng)呢？

解決方案：三大分析模型幫你理解用戶

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深入理解用戶的三大利器

1）用戶行為路徑分析

指的是用戶在進(jìn)入產(chǎn)品以后的行為軌跡，用戶用了哪些功能模塊？用戶使用的順序是什么？通過分析用戶行為路徑，驗(yàn)證用戶的使用是否和當(dāng)初設(shè)計(jì)產(chǎn)品的邏輯是一致的。如果和產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯偏差很大，就需要思考為什么？是我們?cè)O(shè)計(jì)的邏輯有問題？還是其他方面出現(xiàn)了問題？

2）精細(xì)化用戶分群

根據(jù)用戶行為的特征將其按需拆分成不同屬性的用戶群，例如：做過A事件的人拆分成一個(gè)用戶群，做過B事件的拆分成另一個(gè)群，看群體用戶畫像有什么區(qū)別，看他的留存和回訪有什么區(qū)別。

3）單體用戶行為跟蹤

人是分析的最基本元素，需要清楚的知道每一個(gè)用戶所處生命周期、活躍情況、環(huán)境信息等。有了用戶群的畫像以后，通過單體用戶行為跟蹤，我們就可以進(jìn)一步追蹤到個(gè)人身上，通過對(duì)個(gè)體用戶行為的跟蹤，可以查看用戶具體是如何使用產(chǎn)品的。

通過三大利器的組合使用，從而可以制定精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略，針對(duì)產(chǎn)品的不同用戶可以實(shí)施不同的運(yùn)營(yíng)策略，從而提升用戶新增以及用戶留存等。

案例一:SKU/場(chǎng)景化運(yùn)營(yíng)

在用戶度過新手期，且有兩次投資后，就需要把用戶送入下一個(gè)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景：SKU/場(chǎng)景化運(yùn)營(yíng)。

SKU/場(chǎng)景化運(yùn)營(yíng)。解決的就是60%到80%的信任問題。這是用戶能否從投資一些周期短，利率高的單一產(chǎn)品，到投資一些周期長(zhǎng)，利率比較穩(wěn)定的產(chǎn)品，甚至愿意投資多個(gè)產(chǎn)品的進(jìn)階設(shè)計(jì)或者是投資意愿設(shè)計(jì)的。

在這個(gè)階段就少不了對(duì)用戶的洞察。我們需要知道用戶在平臺(tái)所處的階段，注冊(cè)多久了、買過什么、看過什么最多，環(huán)境信息是什么、標(biāo)簽信息、理財(cái)偏好等。

利器一：?jiǎn)误w洞察

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SKU/場(chǎng)景化運(yùn)營(yíng)，首先需要對(duì)單體用戶畫像的洞察。人是分析的最基本元素，需要清楚的知道每一個(gè)用戶所處生命周期、活躍情況、環(huán)境信息等。當(dāng)然，當(dāng)我去應(yīng)用的時(shí)候，我不可能一個(gè)個(gè)看，我可能還需要知道到底有多少人也搜索了，查看產(chǎn)品了，有百分之多少的用戶在點(diǎn)擊立即投資時(shí)成功引導(dǎo)注冊(cè)了等使用情況洞察。

利器二：用戶行為路徑洞察

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有了單體畫像，接下來就得看群體特征了。簡(jiǎn)單解釋一下：在用戶的一次啟動(dòng)中，94.6%的用戶會(huì)搜索，搜索完可能百分之77的用戶搜到了，開始看產(chǎn)品詳情，然后又有62%的用戶加到了心愿單，可能說明用戶比較喜歡這種產(chǎn)品。對(duì)群體行為的洞察，讓我們擁有了一個(gè)全局視野，除了知道用戶在怎么使用我們的產(chǎn)品，更重要的其實(shí)是對(duì)用戶行為背后的動(dòng)機(jī)解讀。

利器三：精細(xì)化用戶分群

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有了對(duì)用戶和對(duì)用戶行為的洞察，如何利用這些信息，一個(gè)很重要的手段就是通過精細(xì)化用戶分群來實(shí)現(xiàn)。

案例二：新手成長(zhǎng)觀望→忠實(shí)用戶典型場(chǎng)景

對(duì)于新手成長(zhǎng)，從新手到復(fù)投，有兩個(gè)階段，一是首投分析：相關(guān)行為+綁卡充值+投資金額周期+決策時(shí)間+特權(quán)品類，分析哪些對(duì)用戶首投有影響，從試探性投資→放心充值：提現(xiàn)失敗率+復(fù)投分析+收益率設(shè)計(jì)，進(jìn)行不間斷監(jiān)控，這是一個(gè)大場(chǎng)景，因關(guān)系到用戶新增的留存率，千萬不可忽視。

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根據(jù)用戶在平臺(tái)內(nèi)的一系列行為數(shù)據(jù)，結(jié)合綁定賬號(hào)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶模型，用以預(yù)測(cè)用戶進(jìn)行投資的可能性。比如：新用戶對(duì)產(chǎn)品的期望與老用戶完全不同，新用戶更需要安全感，老用戶尋找新活動(dòng)的收益點(diǎn)。

諸葛io可通過完整跟蹤用戶的所有行為，建立用戶模型，將用戶分為不同層級(jí)，進(jìn)行深度挖掘和分析。企業(yè)可以清楚的知道用戶如何流失、為何流失，并制定相應(yīng)策略提升用戶轉(zhuǎn)化率、留存率，真正抓住企業(yè)的核心用戶，促使用戶產(chǎn)生更大的價(jià)值。

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案例三：黏性分析

諸葛io的“黏性分析”模塊，可衡量用戶在關(guān)鍵行為上的參與度。

比如：用戶在一周內(nèi)觸發(fā)的頻次和天數(shù)，衡量用戶對(duì)產(chǎn)品的依賴程度。

關(guān)于用戶“留存”（黏性，從另外一個(gè)角度看即是“留存”），強(qiáng)調(diào)三點(diǎn)：

第一、更多關(guān)注高質(zhì)量新增用戶的留存率；

第二、細(xì)化“留存”條件，比如，用戶必須查看自己的帳戶頁或者有瀏覽理財(cái)產(chǎn)品的行為，以這些條件定義留存才對(duì)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)有指導(dǎo)性

第三、關(guān)注留存用戶對(duì)產(chǎn)品的依賴性，用戶留下來表明越來越喜歡你的產(chǎn)品，使用頻次也會(huì)越來越高。

結(jié)語：

諸葛io的價(jià)值觀是，以用戶為中心做分析，而分析要“去中心化”，要讓企業(yè)各部門都參與分析過程，讓數(shù)據(jù)的價(jià)值能夠在整個(gè)過程有快速的流轉(zhuǎn)，并發(fā)揮其價(jià)值。研究用戶行為需要打通所有的數(shù)據(jù)孤島，把數(shù)據(jù)串聯(lián)起來；以用戶為中心，諸葛io的模型算法能夠直接為企業(yè)客戶提供改版分析、周期性報(bào)告，以及優(yōu)化關(guān)鍵點(diǎn)，使企業(yè)客戶的各部門均可查看及使用數(shù)據(jù)，更好的優(yōu)化業(yè)務(wù)。

金融行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)要求很高，諸葛io提供私有化部署，可進(jìn)行數(shù)據(jù)加密。對(duì)于第三方的數(shù)據(jù)源，諸葛io支持多源數(shù)據(jù)打通，SQL查詢平臺(tái)支持更靈活的搜索數(shù)據(jù)。

作者簡(jiǎn)介：

邱千秋，諸葛io客戶成就總監(jiān)、Growth團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。

擁有超過6年的用戶體驗(yàn)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，擅長(zhǎng)全維度的用戶分析和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，探索業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新的機(jī)會(huì)點(diǎn)。

曾通過數(shù)據(jù)分析，幫助客戶實(shí)現(xiàn)核心指標(biāo)周環(huán)比提升37%的成績(jī)。目前，負(fù)責(zé)支持人人貸、用錢寶、閃銀奇異、首創(chuàng)金服、在行分答、光明隨心訂等客戶展開數(shù)據(jù)優(yōu)化與驅(qū)動(dòng)工作。

歡迎更多大數(shù)據(jù)企業(yè)、愛好者投稿數(shù)據(jù)猿，來稿請(qǐng)直接投遞至：tougao@datayuan.cn

來源：數(shù)據(jù)猿

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