本文讲的是人口到行业互联网金融数据分析走向完善【IT168 云计算】伴随着居民可支配收入不断增长，互联网金融已经不仅仅局限于小额理财，而是成为继股票、债券、证券、基金以外的重要投资方式。
作为时下最热门的领域，互联网金融、科技金融正在改变整个金融体系环境，而大数据、云计算等新兴技术，对金融业进行改造、革新，从而提升金融服务效率。央行副行长潘功胜也曾表示,互联网金融在提高金融服务效率方面起到了积极的作用,互联网金融满足了多元化投资和金融需求。如今金融科技全面应用于借贷、支付、财富管理、保险、交易结算等金融领域的方方面面，成为金融业未来的主流趋势。
新金融生态的发展也在推动传统金融业转型，而数据分析正是科技金融强有力的推手。以互联网金融行业最关注的理财相关行为为例，以往金融行业更关注用户的人口属性，比如性别、工资结构、偿还能力等等，根据用户的人口属性进行用户画像，但是对不同的用户群一直以来都缺乏一个行为方面的画像。
用户行为画像对金融行业有哪些意义?同一个用户在不同的场景下，会表现出不同的特征。比如在贴吧上发言相对会比较随意，而在知乎上的回答会更严谨，因此用户群的人口属性的特征就会被一部分行为特征所补充。在理财产品里，持续查看却没有购买、查看不同级别的理财产品后选择了收益低风险低的产品，对这些相对保守的用户在产品推荐上也要有不同的策略，而不同策略的制定仅依照人口属性并不全面，属性+用户行为特征是真正需要金融客户进行分析的。
诸葛io正是这样一款易用的用户行为数据分析工具。可以精细化的关注到用户的每一次行为，并实现多维度交叉分析，精细到企业中每个角色都能找到自己最关注的点，并从数据中得到反馈。通过诸葛io不断优化的数据逻辑，实现全量数据的分析，从而快速、高效、准确的获得分析结果。
随着理财产品层出不穷，互联网金融行业客户的竞争也越发激烈，即便清楚的认识到用户行为数据分析带来的好处，却依然不知道要分析什么以及如何分析。在互联网金融行业获客成本很高的现状下，每带来一个新用户都要尽可能的留住他。诸葛io提供了用户从获取到完成首次转化再到高价值挖掘的全生命周期的数据运营方案。
新手阶段是互联网金融行业非常重要的一个场景，也是获客成本最高的一环。通过新手活动，用户对理财产品会有一个评估，考核平台是否值得信赖。在评估的过程中逐渐产生信任，这个周期很长，用户会先试探性的投一点，利用新手优惠短期的尝试。如果新手期的体验效果不错，相对容易的会进入二次购买，当购买三到五个以后逐渐对企业和产品建立信心，才可能从试探性投资进入到放心投资的阶段，逐步的变成大额的、长期的、周期性的忠诚用户，整个过程离不开对用户的洞察，比如从新增到完成首投的决策周期是多久，从首投到复投的决策周期是多久，明确用户在产品的生命周期特征，从而更好地引导和不断激励用户为平台贡献更大的价值。
在逐渐建立信任的过程中，每一个阶段的用户都可以通过诸葛io进行拆分，并作对比分析，在回报利润设定、周期性的设定、流动性的设定等方面进行调整和优化，并关注用户忠诚度的转化。从新用户进入到理财产品到初次购买，中间间隔时长;新用户是否受新手活动吸引首日购买;购买的周期是多久，金额是多少。面对不同的用户场景，在深入了解用户基础上，不断优化场景流程并制定持续影响客户的策略。
数据分析是一个发现问题、提出假设、印证猜想、不断优化的过程。某个诸葛io的互联网金融客户发现，在跨过新手阶段后，后期的用户留存比较低，复购率不高。通过层层数据发现，症结在于资金提取的环节。用户投资后最在意的事情是资金能否便捷的取出来，比如说通过A卡转进理财的钱，只能回到A卡，不能提到B银行卡;或是提取到其他的帐户周期要三到五天，某种程度上会影响理财的复购率。找到症结，如何改善的问题也就迎刃而解。
如今，数据分析在互联网金融行业的应用没有发挥出应有的价值，如何在用户行为中探因寻果，也将跳开传统金融数据的壁垒，从而更好的服务用户。
原文发布时间为：2016-11-18
本文作者：张苗苗
原文标题：人口到行业互联网金融数据分析走向完善