運營中的業務挑戰

  • 獲客成本太高

    獲客成本高是金融行業亙古不變的難題。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,甄別優質渠道,改變盲投的現狀,是降低獲客成本的關鍵。

  • 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、等都需要“數據風控”識別欺詐用戶及評估用戶信用等級。

  • 復投率

    用戶高復投率是金融產品可持續發展的必要條件。唯有通過優質的產品體驗,精細化運營策略來增加用戶粘性,增加留存率與復購率,從而提升用戶忠誠度,實現平臺持續性收益增長。

互聯網金融行業用戶行為流程圖

經典場景解決方案

  • 優化渠道推廣

    利用事件分析模型,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推廣策略。

    識別“薅羊毛”渠道

    拒絕羊毛黨,要從渠道源頭抓起。通過新手項目到期之后的留存分析,及時發現次日留存超低的渠道,重點研究,一旦確定,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。神策分析幫助企業對客戶的行為偏好采集和分析,補充了用戶畫像所需的行為指標,更全面的反映客戶的還款能力和還款意愿,增強識別欺詐客戶的能力。

  • 提升復投率

    追蹤用戶路徑,分析復投轉化情況。

    用戶分群,定向推送促投消息,精細化營銷,喚醒沉睡用戶。

    調整站內推廣策略,基于數據分析優化操作體驗,提升核心投資產品的關注度。

客戶的聲音

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