運營中的業務挑戰

  • 獲客成(chéng)本太高

    獲客成(chéng)本高是金融行業亘古不變的難題。大量羊毛黨的存在更是讓從業者“深惡痛絕”。今天，如何數據分析，甄别優質渠道(dào)，改變盲投的現狀，是降低獲客成(chéng)本的關鍵。

  • 風控

    金融的本質是風險管理。典型的金融借貸業務如抵押貸款、消費貸款、P2P、等都(dōu)需要“數據風控”識别欺詐用戶及評估用戶信用等級。

  • 複投率

    用戶高複投率是金融産品可持續發(fā)展的必要條件。唯有通過(guò)優質的産品體驗，精細化運營策略來增加用戶粘性，增加留存率與複購率，從而提升用戶忠誠度。

互聯網金融行業用戶行爲流程圖

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    複投率

經(jīng)典場景解決方案

  • 優化渠道(dào)推廣

    建立數據管理模型，利用事(shì)件分析管理到的數據，不僅分析 PV、UV 等基礎評估數據，同時定期追蹤新用戶的投資轉化率，不是簡單的曝光衡量，而是端到端分析推廣效果，讓企業依據數據優化渠道(dào)推廣策略。

    識别“薅羊毛”渠道(dào)

    拒絕羊毛黨，要從渠道(dào)源頭抓起(qǐ)。通過(guò)新手項目到期之後(hòu)的留存分析，及時發(fā)現次日留存超低的渠道(dào)，重點研究，一旦确定，及時調整。

  • 風控用戶畫像

    風控模型會使用的客戶的基本資料和征信資料。幫助企業對(duì)客戶的行爲偏好(hǎo)采集和分析，補充了用戶畫像所需的行爲指标，更全面(miàn)的反映客戶的還(hái)款能(néng)力和還(hái)款意願，增強識别欺詐客戶的能(néng)力。

  • 提升複投率

    追蹤用戶路徑，分析複投轉化情況。
    用戶分群，定向(xiàng)推送促投消息，精細化營銷，喚醒沉睡用戶。
    調整站内推廣策略，基于數據分析優化操作體驗，提升核心投資産品的關注度。