我一直在财富管理部门工作，先后做过渠道获客、固收产品、保险产品，顺带插手过基金、FA等业务，负责的渠道17年给公司贡献200亿AUM，占公司业务的40%，但是我们一直梦想做到半壁江山。

我的工作内容也是包罗万象，从最初的执行者到后来的频道运营负责人，几大运营模块（活动、用户、产品、数据）也都是每日必修课。这样的经历让我踩过很多坑但是也培养了看问题的不同视角，这些体会我也会在后续文章里分享给大家。

先扯到这吧，正式交代下这次《互金运营入门指南》的梗概：

1. Know Your Product：一篇搞懂6类互金产品
2. Know Your Customer：告别“你以为”和“应该是”的用户画像
3. 8个互金运营避不开的“潜规则”
4. 互金运营入门指南-活动篇
5. 互金运营入门指南-用户篇
6. 互金运营入门指南-数据篇
7. 互金运营入门指南-产品篇
8. Normal运营和优秀运营差在哪？认知升级
9. 大道至简，勿忘初心
10. 推荐书籍

flag大兵先立这，麻烦大家帮忙监督，哈哈~

第一回主要给大家简单扯一扯互联网金融。

很多人喜欢给互联网金融下定义，关于此方面相信网上能搜到很多，我就不赘述了，接下来我讲下我的视角：

一、如何定义互联网金融？

首先定义下金融，所有金融的本质就是风险收益，无论是银行、保险、证券都如此。

什么是风险补偿收益？

即每承担1块钱风险你要求多少钱的补偿。

银行借你钱利率怎么定，7% or 18%？

这是综合你的职业、收入、历史信用记录、有无房产抵押评估出借给你的钱不还的概率多大，需要多少钱做补偿才能保证不亏钱。

买份重疾险保险公司收你多少钱？

也是根据生命表计算出不同年龄、健康状态发生赔付概率对应的风险价格。

所以，无论金融业务形式如何变化、线上还是线下，风险补偿收益的本质都不会改变。

再来说互联网金融，虽然金融本质不会改变，但是互联网的加入是否会改变风险的范围、风险定价逻辑以及测算风险的成本呢？

从这个角度我将互联网金融分为3类：

1. 不改变风险收益，仅仅把互联网作为获客、导流、销售渠道；典型代表：各类金融超市、平安车险官网、天天基金网。
2. 将互联网上产生的风险纳入风险范围，诞生出新的产品；典型代表：淘宝退货险、支付宝账户安全险等，这些产品都是为了降低互联网上产生的风险。
3. 将互联网技术融入风险定价逻辑；把网购、社交、信用卡、行为轨迹数据纳入风险评估因子，同时借助大数据、云计算极大提高测算效率、降低风险测算成本；试想花呗1秒钟计算出10万人信用评分，放到线下银行想都不敢想，典型代表：百发100指数基金、支付宝花呗、平安运动保、宜人贷极速借款。

另外，在这3类业务之外还有其他一些基础设施和通道类业务，包括支付、征信、资讯等。此类业务不经营风险，主要作为基础设施来支撑以上3类业务。

二、6大主流互联网金融业务

1. 互联网支付

互联网支付目前是互联网金融赛道里发展最早、模式最为成熟、行业集中度最高的。支付本身不算金融业务，但是因为其高频小额、可积累信用数据、便于为其他金融业务导流的特点，成为各大互联网巨头布局的重点。

BATJ外加TMD等一众互联网巨头纷纷通过收购进入支付领域，目前仍以支付宝、微信两家独大（详见下图）。

（1）业务逻辑

（2）盈利模式

后端向商家收取的手续费和备付金的存款利息。因为竞争激烈，费率不断降低，支付业务收入勉强覆盖成本，盈利能力较弱。

（3）业务核心能力

场景嵌入能力、系统并发效率和稳定、大数据清洗挖掘。

（4）典型代表

支付宝、微信支付。

1. 互联网借贷

借贷业务是目前市场上盈利能力最强、玩家类型最多、对公司能力要求最高、行业竞争最混乱的领域。

借贷业务本身不复杂，就是筹集资金贷给借款用户，赚取中间利差的业务。借用一句话就是“我们不生产钱，我们只做钱的搬运工”。

巨大的利润必然吸引各种类型的玩家加入，银行、消费金融公司、P2P、小贷公司、互联网公司纷纷加入，各种模式也是层出不穷。

下图简单做下分类和典型业务模式：

但是互联网借贷在当前的市场环境中非常难做。

一方面，国内整体征信体系缺失，导致个人信用风险评估和数据共享非常难，这导致严重的坏账和多头借贷。

另一方面，互联网评估借款人的还款能力和还款意愿非常难，还要时刻防止虚假骗贷；再加上互联网对违约和逾期用户的催收更是鞭长莫及。这些都让借贷成为一个看起来很诱人、但处处都是坑的业务。

• 盈利模式：非常清晰，利润=借款利率—资金成本—坏账—运营成本。
• 业务核心能力：大数据风控、低成本资金获取、反欺诈。
• 典型代表：蚂蚁借呗、微众银行、宜人贷、乐信。

1. 互联网证券

互联网证券是目前市场上相对比较冷清、玩家较少的领域——此处主要指经纪业务，此类业务具有强监管属性，必须持牌经营，这极大阻碍了创新的可能。

目前市面上从事此类业务的主要分4类：

1. 开户交易：近年来券商大打费率价格战，导致经纪业务利润越来越少，大部分券商对经纪业务动力不足。仅有国泰君安、华泰等布局互联网业务，也主要是做线上投教、销售资管产品等。
2. 资讯平台：此类平台一般从资讯、数据入手，和券商合作切入交易链条，进而反向收购牌照或者上线固收、基金、保险理财产品，走综合理财路线；
3. 辅助决策：此类公司大多走黑科技路线，主做智能投研、智能策略、智能投顾，未来趋势也是综合财富管理。
4. 后端系统：属于TO B业务，面向金融机构或服务平台提供软件服务。

• 盈利模式：券商靠佣金和资管盈利；其他三类靠佣金、服务费盈利。
• 业务核心能力：牌照、交易系统、资讯。
• 典型代表：国泰君安、东方财富、老虎证券、同花顺。

1. 互联网保险

互联网保险是一个越来越给人惊喜的领域，尤其是今年相当热闹：微保孝顺金、支付宝相互保等爆品每次上线都激起一波热论。

过去十几年传统保险产品和销售被很多人排斥和诟病，这也留给互联网保险更多创新和改进的空间。

市场上的玩家大致分为保险公司、保险中介、流量巨头、展业工具4类，各家玩法因角色也各不相同。

保险公司主要依靠牌照优势做产品创新，尤其是以众安为首的互联网保险公司；保险中介定位为销售功能，因此主做选品、需求匹配，还有与保险公司反向定制、与流量平台合作嵌入。

流量巨头因其流量优势从场景搭售逐步延展至定制产品、收购牌照；展业工具则定位服务线下保险销售员，通过工具绑定销售员，赚取保险公司返佣和销售提成之间的差价。

• 盈利模式：除保险公司外其他3类主靠佣金盈利，保险公司则靠保费和投资盈利。
• 业务核心能力：产品创新、需求激发、流量获取。
• 典型代表：众安、蚂蚁保险、微保、慧择网、i云保。

1. 互联网基金

互联网基金是一个少被大家提起的领域，但因为余额宝的存在使我们无法忽略。

基金作为大众投资产品仅有20年历史，2000年后一直在平稳发展，直到余额宝的诞生让这一走势拉向了天际，通过“T+0垫付+第三方支付”开创了一个全民理财的新时代（如下图）。

基金产品属于典型的资管产品，收益完全取决于基金经理的操盘，互联网能给基金带来的无非是交易、行情资讯、社区交流等辅助功能。

所以除了余额宝模式之外，互联网基金创新集中在社区资讯和智能量化方向，类似量化选基、智能定投、智能调仓等黑科技都在不断出现，比如雪球二八轮动、投米RA、摩羯智投。

由于基金业绩需要相对长的观察，所以此类模式效果仍待观察：

• 盈利模式：交易佣金+交叉销售其他金融产品
• 业务核心能力：量化投资人才、流量获取、代销或投顾牌照
• 典型代表：天天基金、蚂蚁聚宝、雪球、投米RA

1. 互联网财富管理

互联网财富管理无论在国内还是国外都是比较新兴的领域，也是一片巨大的蓝海。传统的财富管理在美国已经相当成熟，类似法律、心理咨询等服务行业，靠提供资产配置建议收取服务费为主。

国内是近10年从外资私行引进，后陆续有银行、券商、信托、独立三方等主体加入。这类传统财富管理主要服务的是个人资产600万以上的高净值人群，靠卖产品收佣金为主，与国外的财富管理也大相径庭。

而互联网财富管理则是将财富管理搬到网上，通过机器人和智能投顾替代传统的财富管理师，用户只需通过手机APP即可享受到财富管理服务。

这样不仅降低服务门槛、节省人力成本，而且通过机器学习将一个理财师可能需要几十年才能培养出的服务能力实现0损耗规模复制，这也正是科技最有魅力的地方。

目前线上财富管理领域的玩家模式基本一致，唯一差异在资产端。银行系玩家资产基本来自银行，私募系则主打私募产品，独立三方则是从各类金融机构批发各类资产，但普遍未摆脱卖产品老路，甚至还有大量的虚假平台打着财富管理的名号非法诈骗。

长期来看：财富管理终究会回到其服务本质，走上独立客观、经营信任之路。

（1）业务逻辑

（2）盈利模式

产品佣金+自有资产投资收益。

（3）业务核心能力

财富管理人才、选品、流量获取。

（4）典型代表

陆金所、诺亚财富派、宜信财富。

三、个人展望

互联网金融兴起仅有短短几年，但早已给我们的生活带来翻天覆地的变化，这就是创新的力量，这也是我的信仰。

我理想中的金融是带温度的，绝不是冷冰冰的数字也不是无常的涨跌，他应该是一个年轻人的梦想，一对情侣对未来的向往，一个父亲的殷切希望，一家人的彼此分担。

我们的使命就是让金融走出高大上的摩天大楼，走向每个人生活的街头巷尾、柴米油盐中。

我理想中的金融是简单普惠的，让每个人更平等地获得。随时随地扫码支付，凭借信用而不是房本就能借款，不再排几个小时队只为了修改银行卡密码。这些微小的改变都在让这个世界不一样。

这是我的金融理想，他的使命不是要颠覆谁，那显得太幼稚，他的存在只是为了每个普通人生活得更美好而已。

所以也期待更多人加入这个行业，我们一起努力！

1.当我们在讨论用户行为时，我们在说什么

 

很多日常脱口而出的词，其实我们并没有思考过它真实的含义。大多数争论和错误决策的起点，也在于定义的不清晰和不一致。

互金运营是离钱最近的一项工作，清晰的用户行为定义便显得尤为重要了。

用户行为由最简单的五个元素构成，时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）。对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么。这是一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。

用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

具体而言，用户行为分析是基于用户在互联网产品上的行为，以及行为背后的人发生的时间频次等维度，深度还原用户使用场景并且指导业务增长。

一个完整、多维、精确的用户画像=用户行为数据+用户属性数据。

消费者行为在狭义上讲：仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。在广义上讲：消费者为索取，使用，处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程，甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。消费者行为是动态的，既涉及了感知、认知、行为以及环境因素的互动作用，也涉及了交易的过程。

消费者行为模型

随着互联网的兴起和发展，针对消费者进行研究的模型已经从最初的AIDMA模式（Attention 注意、Interest 兴趣、Desire 欲望、Memory 记忆、Action 行动），演化到了到后来的AISAS模式：

在线性方向上，从“注意”到“分享”的核心路径上存在着多个关键节点，而由于“说服心理学滑梯”效应的作用（下文将说明），导致从起始节点到最终节点的过程中，用户会因为各种原因出现流失，从而形成用户转化漏斗。

对互金运营来说，需要结合公司当前目标和自身KPI，抓住转化漏斗的关键触点，据此设计相应的运营策略。

对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件，而将时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）聚合在一起，便构成了一个完整的用户任务。从任务的层次来看，从核心到外围，可以分为三档：核心任务、扩展任务、外延任务。

对互金运营来说，必须深入到本公司产品的体系中，了解用户操作的关键路径和主线流程，根据用户任务的重要程度，设计运营活动，这样能够最大程度上避免运营和产品惨烈撕X的情况出现。在往下看之前，你可以停下来想一想，对于投资用户来说，TA的核心任务、扩展任务、外延任务分别是什么？

由于不同用户在转化漏斗的阶段各有不同，其在本平台所处的生命周期发展阶段也就有了群体差异。引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，针对不同发展阶段的用户，运营策略的差别往往十分巨大。

到这里，我们已经初步搭建起了用户增长策略的基本框架：

完整的互金用户画像=用户属性数据+用户行为数据+交易数据+风险收益数据。互联网公司擅长前2块，但往往偏重于一般的互联网用户分析，缺乏对金融和投资的理解；金融机构强于后2块，一般认为用户行为数据只是过程性信息而不屑收集，可能一款APP已经推出很多年都没有做过基本的埋点或转化率分析。

在整个用户画像的体系中，用户行为是串起用户和平台两端的其他3项数据的关键要素，值得深入探究和完善。

通过对用户访问页面的类型、访问路径的深度，可以帮助识别用户对某些投资品种或运营活动的偏好程度，进而针对此类用户推送更多此类产品上架的信息，或是与相关产品有关的优惠券（加息券/抵扣券/满减券等）。平台再大一点，可以据此完善“千人千面”的前端架构设计。

此前GrowingIO、诸葛IO等用户行为分析机构，已经推出了此类产品，虽然在精度上还有待进一步加强，但毕竟是一个有益的尝试。从实际使用的反馈情况来看，偏好分析在投资理财类APP上的分析效果，会好于在借贷类产品上的应用。

从用户导入到用户流失，全链路跟进转化率和留存率提升。

根据公式：

由此可知，在客单价和毛利率水平不变的情况下，我们可以着手的点有2个：

1. 提升投资频次：持续做好用户转化节点的运营策略优化，让用户在“注册-实名-绑卡-交易-复投”的转化过程中，有充分的动力持续向下一步跃迁，实现交易笔数和交易金额的提升，最终提升平台用户生命周期价值。
2. 降低流失率：通过释放出各种任务引导持续提升等级，进而做好用户的忠诚度提升；通过刺激活跃和召回策略提升用户留存，最终降低平台用户流失率。

做运营策略，并不是简单地抄一抄竞品、落实老板要求那么简单。或者换个角度说，如何更好地抄到竞品的精髓、把老板的要求落到可规划/可执行/可汇报的程度，都有赖于对用户行为数据的收集和分析。离开用户行为谈运营，无异于耍流氓。

根据用户行为数据复盘版本升级和运营活动的效果，并据此进行调整和优化。无论活动的目标是提升日活、提升GMV还是单品交易量，最终都要落实到用户在转化漏斗节点或用户任务上。

对于活动效果的检视，简单地看无非是“达成”或“未达成”，而对用户行为数据的分析，却能回答为什么、好在哪/不好在哪儿、下次如何和才能做得更好。

基于转化漏斗的各种转化率、基于海盗指标的拉新-促活-留存分析、基于用户任务体系的注册-投资-提现数据分析等，都能够帮助我们搭建一套对本平台指标体系搭建和竞品比较分析的框架，对于运营指标制订、资源申请和效果检视有显著的帮助。

基于用户行为的增长体系建设，可分为前置条件、执行策略、通道搭建和落地配套原则4部分。下文将分别展开。

如上文所述，完整的互金用户画像体系，由如下这4部分数据构成：属性数据、行为数据、交易数据、风险收益数据。

互联网金融数据分析体系

• 属性数据：用户作为自然人和社会人的最基本数据，也是其他三类数据的基础
• 行为数据：串起用户和平台两端的其他各项数据的关键要素，一切运营策略的落脚点。以用户行为数据为基础，结合平台的标签体系，还可以得到衍生的用户转化数据和用户行为偏好数据，在此不详细展开
• 交易数据：计算平台营收、ROI、LTV等经营指标的基础，也是用户价值的判断的重要标准
• 风险收益数据:用户的投资属性数据,既是差异化运营的依据,也是平台落实风控合规要求的体现

基于以上数据,结合频率、时间维度、用户数等指标,就能得到更多指标数据,比如:

• 时间周期(月)+投资次数=月活(MAU)
• 最后一次回款日期+回款后最近一次投资日期=用户流失
• 时间区间内投资金额/时间区间内投资用户数=人均投资金额

如果将用户投资行为，与最近一次交易时间、交易频率、单位时间内交易金额相结合（根据RFM模型），在计算和分析后对于用户价值判断、召回策略制定等方面将能够提供有力支撑。

• R(Recency)：用户投资的时间间隔
• F(Frequency)：用户在单位时间内投资的次数
• M (Monetary)：用户在时间内投资的金额

有关风险收益数据，稍微展开说一下：

对于大多数互金平台来说，产品的展示和推荐，首先还是基于营销的目的来做，不太考虑用户自身的风险承受力情况。甚至有些时候，在用户完成风险测评后，还会诱导用户购买超出自身风险承受力的产品，于是你就会看到下面这种画风：

XX金融在用户完成风险测评后给出的投资建议

（图片来自公众号@智能投顾联盟）

按照这两年监管发展的方向，“把合适的产品卖给合适的投资者”的适当性原则落地，将逐渐从持牌金融机构向互联网金融公司逐步扩散。基于用户风险承受力和收益目标来进行产品和运营策略设计，一方面能够提高合规水平和平台安全边际，另一方面，也是对用户投资需求和投资能力的更进一步把握。这部分内容之前的文章也有涉及，可点击《触动人心的运营策略——重新定义互联网金融用户 篇1》查看。

用户风险承受力与产品风险等级的匹配关系-基于用户风险承受力（5档分级）

用户风险承受力与用户投资目标的关系-基于用户风险承受力（3档分级）

2016年蚂蚁金服公布的《蚂蚁聚宝大众投资人大数据分析》中，透露出来的5项内容，分别都能对应到上文提到的四大类数据中：

注：

1. 在实际搭建数据指标体系的过程中，指标会拆解得更加细化，这里不是写PRD，就不针对这四类数据对应的报表字段详细展开了
2. 此处的“交易数据”，主要只用户发生投资行为后的持仓数据；而用户的首投、复投相关的时间、金额、产品数量等投资行为数据，包含在“行为数据”的类目下

基于用户行为的增长策略，依赖于三个基础模型的建立，它们分别是：转化漏斗模型、生命周期模型和任务分层模型。

其中：

• 转化漏斗模型是在纵向上，对用户转化的节点进行分析；以此为基础，根据用户在不同转化节点的分布情况，对将用户在平台上所属的生命周期进行定义和划分
• 任务分层模型是在横向上，对用户在平台上的各种行为进行拆解和分组，按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分，以此为基础引导用户在不同层级的任务中迁移和成长
• 最终，通过对用户转化率的持续优化、用户任务完成行为的持续引导，进而实现对平台各生命周期用户的差异化运营和服务，最终实现平台用户快速和持续的增长

关于转化漏斗模型，道是无在此前的文章中已经有过比较详细的描述，在此就不再展开。

转化漏斗模型（理财端）

基于以上模型，对于理财端用户的转化关键节点和对应的重要指标就可以比较轻松地掌握了。但在实际的应用中，这只是达到了60分的及格线而已。那么，该如何用更高阶的手段来使用转化漏斗模型呢？以下是2个可以参考的方向：

1、用户分支路径转化漏斗（以传播/邀请为例）

转化漏斗模型-分支路径转化

以转化漏斗模型的“传播”这个节点为核心，可以拆解出从“老用户看到界面邀请提示”到“新用户接受邀请并完成注册开户”，其间至少有7个转化节点。拆解到这个颗粒度，运营更多的工作开始浮现出来：

最终从结果来看，精细化的漏斗划分，一方面能帮助运营提升效率和投入产出比，另一方面，也有利于在活动过程中快速地定位和解决问题。活动结束后进行复盘时，做得好不好、下一次怎么才能做得更好，得出的结论才会更加靠谱。

2、方向二：平行转化漏斗

转化漏斗模型-平行转化

注：在上图中，对用户来说，投资、内容、每日加息、传播等业务，都被定义为“平行业务”。

如果按照不同的颗粒度、不同的业务条线来分拆，一个APP内其实可以拆解很多平行的转化漏斗，对运营来说，单纯为了拆而拆是没有意义的，我们需要根据当前运营重点和部门KPI梳理出需要重点关注的几个平行漏斗（同一时期内数量一般不超过3-4个，多了你也顾不过来）。一般来说，大概的方向有这么几个：

• 抓用户主线转化流程：注册/绑卡/普通投资/定投
• 抓用户活跃转化：推送/内容/每日加息/签到/老用户复投
• 抓用户拉新转化：邀请好友/新用户首投

对同一时期内进入平台的用户，可以通过同期群分析等方式，分析这些用户在进入平台后的一段时间内（如果是公募基金，按照最短的申赎时间来看, 可以设定为一周），在各主要平行业务的使用情况和转化情况，并进一步了解用户在各业务上重合的程度。

基于以上分析，通过页面引导、活动激励等方式，结合平台的用户成长体系，促成用户在各平行业务之间的跃迁。

下面以与“投资”相关的几条平行业务进行举例说明：

示例：陆金所

以陆金所的印章体系为例，通过对用户成长路径的设计，引导用户在不同的业务之间跃迁，持续进行各类产品的交易、参加平台各类活动，最终提升用户的活跃度和留存率。

用户生命周期通常分为五个阶段，分别为：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

通过各个时期特征的提炼，可将这五个时间分为三个运营区间：

• 获客区——引入期，通常说的“拉客”，主要运营手段为拉新，主要考核指标为留存率；
• 升值区——成长期+成熟期，通常说的“接客”，主要运营主段为激活，主要考核指标为增长率和转化率；
• 留存区——休眠期+流失期，通常说的“留客”，主要运营手段为留存，主要考核指标为为留存率和召回率。

用户生命周期模型

新手首先碰到的问题，往往是不知道按照什么标准来划分生命周期节点。其实在实际操作的过程中，你并不需要真的做出一个用户生命周期分布图，然后据此操作。实际上，用户处于周期的哪个阶段，是由其行为决定的。所以，运营的抓手，也是落在用户的行为上。

比如，你发现近期平台上产品的申购金额几乎没有什么增长，甚至还有所下降。于是，你找BI同学拉数据，发现近1个月平台上已注册&未交易用户占比有上升的趋势，而且用户复投率也有所下降。结合上文的用户转化漏斗模型，你可以得出初步结论：

• 注册用户的交易转化率偏低，一方面可以内部排查，看看在系统层面，交易流程是否有问题；另一方面，可以通过短信/PUSH/站内信/APP首页弹窗等方式，给用户推送新手大礼包（新手红包+体验金+高收益新手标），引导用户完成首投转化。在此，实际上就是针对这一批引入期用户进行了交易转化率提升的操作。
• 用户复投率下降，原因可能比较复杂和多样，可以多观察几天，并跟历史基线数据做比较。有时很可能正是用户还没到发薪日没钱投资，或是前一阵做过大促，大批用户买了期限较长的产品尚未回款，所以没有新的资金进行复投。

当用户处于不同发展阶段时，用户价值会产生相应的变化，因此，也需要针对不同阶段来设计对应的运营目标和策略。相关内容道是无已经在此前的文章中有过较为详细的描述，在此不再展开。

互金用户任务分层体系（理财端）

对于理财端的用户来说，在一个平台上所有的行为，都可以放到“核心任务-扩展任务-外延任务”的框架中进行考核和分析，这就是道是无在本部分要介绍的“用户任务分层模型”。

仔细观察后，你会发现一个很有意思的现象，“模型Ⅰ-用户转化漏斗模型”其实是以平台为中心的用户转化视角，而“模型Ⅲ-用户任务分层模型”则是以用户为中心的需求满足视角。两个模型有同样的转化节点，但模型Ⅰ是扁平的，而模型Ⅲ却是带权重的。

1、任务分层结构：

注：把“成为平台投资者”放在扩展任务区域的原因——对用户来说，“成为平台投资者”这个任务，其实是“赚钱”任务的前置条件，确实很重要，但并不是用户首先关心的问题，所以就把该任务的权重将至扩展任务。

2、用户任务分层模型中的市场机会：

• 核心任务：提供亿级用户规模的机会。满足互金核心任务需求的，从前是金融体系的银行、券商、保险和基金等金融机构，后来是推出了余额宝的蚂蚁金服。你会发现这一类公司做的就是面向海量用户提供“存钱-赚钱-取钱”的基础服务，它们在的用户运营上谈不上有多大特色，但选对了时间和任务模式，成功的概率最高。

这类公司应对洗牌风险的能力为“强”

• 扩展任务：提供千万级用户规模的机会。满足扩展任务需求的，往往在效率上有表达提升。它包括两类公司：一类是腾讯、京东这样的互联网巨头，从成为平台用户的扩展任务切入（即俗称的“用户导入”），本质上做的是流量生意；另一类是平安、玖富、拍拍贷这样的互金玩家，模式有：①平安陆金所：通过强大的金融产品整合和供应能力做好“投资-复投”任务②玖富/悟空理财和拍拍贷：抓住P2P的时间窗口，做好“获得收益-增加收益”任务，以及简化和降低准入门槛，做好“成为平台投资者”任务

这类公司应对洗牌风险的能力为“中”

• 外延任务：提供百万级用户规模的机会。以满足外延任务需求为特色的，多数是互联网系的头部互金公司。它们在核心任务上找不到突破点，于是立足扩展任务，发力外延任务，在获客手段、运营手段、补贴力度、差异化资产获取和包装上都做得最为有声有色。

这类公司应对洗牌风险的能力为“弱”

PS：做外延业务如果用力过猛，走上邪路，极致就是传销和庞氏骗局了。不少人痴迷所谓的用户裂变方法，如果脱离了用户的核心任务，那就肯定不是健康的用户增长模式——既无法带来合法的收入，规模增长也无法持续。

3、任务分层关系：

• 核心任务：用户首先关心的是赚钱，赚钱的主线流程是“投入本金（入金）→获得收益（增值）→获利了结（出金）”。平台是否安全、平台收益是否有吸引力、要用钱时是否能够及时取出、主线操作流程是否方便，这是用户在核心任务区域最关心的几个问题，它们直接决定了“扩展任务”和“外延任务”是否存在
• 扩展任务：扩展任务中，“复投”、“增加收益”、“提前获利了结”这3个一级任务，分别对应核心任务中“投入本金”、“获得收益”、“获利了结”这3个二级任务，前者是后者的进一步扩展和优化
• 外延任务：外延任务附属于核心任务和扩展任务，当运营活动主要落在外延任务区域时，需求基本在运营经理层面就可以搞定了。如果运营活动落到扩展任务或核心任务区域，往往就需要产品经理比较深度的配合了。尤其是落到核心任务区域的运营活动（体验金、加收益等），往往要横向统筹多个部门，最容易踩到坑里去的往往也是这类活动。

4、任务分层角色统筹：

• 核心任务是产品经理主要关心的领域，平时说的APP核心功能设计、用户体验设计基本都落在这个区域
• 外延任务往往是运营经理发力的着眼点，各种拉新、促活、留存的运营活动，都落在这个区域
• 扩展任务区域则是产品和运营的交界地带，对产品经理来说，扩展任务是用户体验持续优化的方向，对运营经理来说，扩展任务中的各项子任务，都是运营活动很好的载体

如果你仔细观察就会发现，一个高阶的产品经理或运营经理，常常是能够按照“核心任务→扩展任务→外延任务”的方向来思考，同时又能够充分立足各自业务目标和KPI，进而设计方案并安排优先级的人。

反过来看，有时运营同学向产品同学提出一个运营需求时，会很诧异：“咦，为什么产品同学当场炸毛了？”其实，如果你了解用户任务分层模型就会知道，这次你提的这个需求，大概率是让产品同学感觉用户的核心任务流程受到干扰了。基于对用户任务分层的洞察，运营对产品中各种功能的权重才能有更合理的把握，与产品和开发沟通时，才能有共同的讨论基础。

下面以京东金融APP的“任务中心”为例，对相关任务进行拆解和分析：

京东金融任务体系拆解

通过上图可以看出：

• 互联网金融的最关键的点是交易,所以叠加在核心任务和扩展任务上的运营激励往往比较大
• 邀请好友使用京东金融APP,能够间接带来交易量的提升,所以给予了中等程度的激励
• 每日玩金币游戏,由于是一个单纯的促进用户活跃的活动,与核心任务距离比较远,对于用户核心需求的满足程度也较低,所以给予了比较弱的运营激励

不过需要注意的是,不同类型的公司,在处于不同发展阶段时,业务目标会有不同的侧重点,所以在运营活动方案和配套激励措施的设计上,会有各自个性化的地方,不能直接套用模型,还需要具体问题具体分析。

互金用户成长框架

对于互金业产品来说，用户的转化和成长是在两个层面上实现的：

• 金融层面

用户投资金额、投资产品复杂度的提升，背后代表的是用户风险承受力和收益目标的提升

• 互联网层面

用户在平台内成熟度的提升，它表现为在基于主线转化漏斗的成长体系上，持续不断地向漏斗的下一个环节迁移和成长

从金融层面看，用户在财务生命周期中所处的家庭发展阶段，是影响用户在金融层面成长的背景性因素；同时，用户风险承受力、收益目标、收入水平、投资经验等都是影响用户在金融层面成长的关键性因素。不过，由于财务生命周期涉及到大量个性化的线下数据，而且与投资、保障和资产配置的关联度太高，在本文中就不再详述，将来有机会另开文章讨论。

从互联网层面看，用户在平台上发展生命周期所处的节点，是影响用户在互联网层面成长的背景性因素；同时，用户在主线转化漏斗所处的节点、活跃情况、留存情况等都是影响用户在互联网层面成长的关键性因素。

总体来看，用户的成长过程是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，最终都体现为用户在平台上各种各样的投资行为。

理财端用户投资成长体系

此前，蚂蚁财富（原“蚂蚁聚宝”）曾经对理财用户做了一个很形象的分层，从最初级的银行存款（幼儿园），到最高级的资产配置（六年级）分为7个进阶。按照这个标准来看，会发现大多数基金公司的现状是给一年级的小朋友，上三年级、四年级的课；国内一众做智能投顾的公司，在给幼儿园的小朋友，上六年级的课——这些情况，其实都是忽略了互金用户的分层以及用户成长的过程，体现到用户数和管理费收入上，回报的效果自然不会太好。

对互金平台来说，需要根据自身产品资源、用户分层，结合相应的运营策略，帮助和引导用户实现成长和进步。这一点上，我一直觉得京东金融的“小白基金”做得不错（没看到交易数据，欢迎京东的童鞋补充^_^）：

京东金融-小白基金

用户点击进入“小白基金”，从左到右一次可以看到“天天赚”、“月月赚”、“高手专区”,分别对应货币型基金、债券型基金和混合型/股票型基金（原先还有基于短期理财基金的“周周赚”），帮助用户勾勒出“一年级（货基）→二年级（债基）→四年级（混合型基金）”的成长路径，用户还可以通过学习基金产品知识，获得从3%到4%不等的收益奖励。

对小白用户来说，货基和债基在能够承担的风险范围之内，又能够够获得额外的收益补贴，自然会有动力参与到投资和成长的过程中来。

其实对于多数理财类的APP来说，如果做好如下2点，这篇文章也就算没白看了：

• 划分用户成长进阶，提供有梯度的产品和服务
• 首先服务好低年级“小朋友”，在用户体验和运营策略上做出倾斜，辅以投资者引导和教育

理财端用户交易行为成长体系

从理财端用户交易行为成长体系的构成来看，主要包括如下几个要素：

• 垂直方向上，基于用户转化漏斗模型，设定转化路径和转化目标，从“完成注册”到“完成新的投资”都包括在内
• 水平方向上，在转化漏斗的主要节点上，促成用户从上一个节点向下一个节点转化和成长，从“已下载未注册”到“汇款后N天未投&账户内无余额”，都有各自的转化目标
• 在配套条件上，针对相应生命周期内用户的特点，设定好“触发转化条件（如下载后的M天内）-触发转化方法（如首页蒙层）-触发转化激励（如阶梯现金券）”这整套运营手段，以保证用户转化和成长目标的落地
• 重点强调：在促成用户“完成首投”、沉默/流失用户“完成新的投资” 的转化节点上，可以适当引入人工电话回访的方式，主体内容是“平台信心建设+未转化原因询问和解答+优惠激励”。只要成本可控，人工的方式会让用户感觉比较有温度，转化效果一般也还不错

下方，是陆金所针对“N天未投资&账户内有余额”的用户，推出的“1月回归礼”活动，主要目的是通过下发投资券短信的方式，促成休眠用户“完成新的投资”。

陆X所-1月回归礼

通过上图可以看出：

• 用户触达的第一步就存在风险，下发的短信可能被用户手机上的安全软件禁用，导致用户看不到这条消息。相对比较保险的做法，可以采用“短信+邮件/推送/电话”的方式，确保用户肯定可以看到
• 短信文案的表述容易让人误以为是诈骗短信，用户明明什么都没做，为什么就凭空“获得抽奖资格”？
• 在可以做到针对休眠用户精准发送触达短信的基础上，最好的方式是确保所有收到短信的用户都能中奖，否则会比较影响用户感受。这一类活动的指导思想，应该是【确定能得到，不确定得到多少】：确定得到，能够确保用户有参与的动力；不确定得到多少，能够提供用户“赌一把”的乐趣。不过这也是大公司的苦恼，包括很多银行在内，由于用户规模大，为了控制营销成本，不得不祭出“数量有限、先到先得”这个法宝
• 在适用的产品上，尽量不要太限制。用户之所以会进入休眠状态，肯定存在某种原因的，所以给这些用户的激励一定要更诱人，最好能给到无门槛的全场通用券，或至少放到明星产品或是一些新上架产品上

简言之，用户在互联网层面的转化和成长，其实也是一个比较复杂的过程，它既包括用户在主线流程上的转化，也包括用户在支线流程的转化。在转化的每一个节点上，一定要考虑清楚用户的利益点和风险点/困难点在哪里，并提前做好产品和运营手段上的准备，最终促成用户的持续转化和成长。

本部分的最后，再上一个案例——桔子理财新手任务成长任务。正如上文所说，用户的成长过程，是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，两者相互依赖、相互促进。

桔子理财新手任务成长任务拆解

通过上图可以看出：

• 从互联网层面的成长来看，桔子理财新手任务是在重点引导用户完成“渠道导入→注册→首投→传播”的主线流程转化。完成这样一个深度的操作过程后，用户对平台肯定是比较了解和信任的了（投入金钱&投入人脉关系），这样用户离开平台的成本就变得更高了
• 从金融层面的成长来看，周周升属于短期高收益产品（7天后可赎回，年化最高8.39%），爱定存的期限从1个月（年化收益率5.5%）到12个月（年化收益率8.29%）不等，而且用户为了追求高收益，往往会倾向于投资期限较长的产品。

买入定期产品后，只有VIP用户有提前赎回特权，普通用户无法提前赎回（成为VIP用户需要在平台上的投资金额达到一定规模），这样也进一步提升了用户在平台上的留存率

• 从激励的倾向性上看，可以看出桔子理财和京东金融具有比较明显的不同。在上例“京东金融任务体系拆解”中，对于“邀请好友使用京东金融APP”给予的是50个金币的中等程度激励，而在桔子理财这里，是给予400个桔子的最高强度激励。京东金融由于背靠京东商城，用户体量大，业务复杂度高，所以重在引导用户在各业务体系内的转化和活跃；桔子理财属于创业型平台，用户渗透率相对较低，所以重在扩大用户规模，更多地圈进用户后，再谋求转化

我们平时在做竞品研究和运营手段借鉴时，这样的背景性因素往往会被忽视，而直接照搬别人方法的结果，往往就是“七分看运气，三分看财力”，这种情况应该尽量避免。

综上，在不断完成任务、获得成长的过程中，用户获得了更多的权益和心理满足，平台也获得了用户的活跃和忠诚，在这里可以看到，一个好的运营策略设计，能够让用户和平台都获得双赢的。而用户成长体系的搭建，又穿插着“利益”、“荣誉”、“情感”、“安全”的种种套路，对人性弱点的窥探，在这里体现的淋漓尽致。

在充分把握用户行为的基础上，为了最大限度地发挥用户增长模型的效能，我们还需要有配套的指导原则和措施：

• 一切从实际出发。任何方法或模型，都要基于公司的行业属性和当前发展阶段来使用，这是一条基本原则。彼之美味,吾之砒霜，尤其不能简单粗暴地照搬友商的方法。最典型的例子，是上文提到的京东金融和桔子理财对老拉新的激励程度差异，体现的正是这条原则
• 使用PCDA来验证和拓展模型的有效性。通过计划阶段（Plan）- 执行阶段（Do）-检查阶段（Check)-行动阶段（Action）的不断循环，结合运营目标和数据复盘，配合做好ABtesting，形成适合本平台的有效运营手段体系
• 指标拆解和运营活动设计的精细化。明确自己的关键目标，然后通过MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，相互独立，完全穷尽）的方式，不断进行目标的分解；最后，拆到最小的颗粒度上，据此设计运营方案。比如上文提到的“用户分支路径转化漏斗（以传播/邀请为例）”，道是无强调“在老用户界面显化利己因素，在被邀请用户界面显化利他因素，最终将传播/邀请的转化率最大化”，在下方的拿铁智投活动页中就体现得很完整：对老用户，凸显的是“每位好友送您50元”；对新用户，凸显的是“最高加送鼓励金5%”

拿铁智投-老拉新案例

• 小米加步枪有时候比长枪大炮更有效。这句话完整地说，应该是“（今天你拿在手里的）小米加步枪，有时候比（未来某一天可能拥有的）长枪大炮更有效”。如果平台成立时间不长，数据体系也不完备，划不出完整的用户生命周期，这时候又想快速提升交易转化率，就可以直接找数据同学，拉一下近一个月“已开户未交易”、“已首投未复投”的用户数据，给新用户发一批新手大礼包短信推送并跟进电话、给首投用户发一批（高收益新手标+定向现金券），直接看效果。草莽阶段，百废待兴，这时候简单粗暴比按部就班更有效
• 最后，记得算清楚ROI——行业低潮期，钱还是得用在刀刃上

行为至此，全篇也将接近尾声了。

道是无整理了基于用户行为的增长逻辑背后，那一整套底层的思考框架。因为埃隆·马斯克（Elon Musk）的缘故，这两年“第一性原理”很火，我也尝试从互金用户最底层的需求和行为模式出发，将全套的逻辑做一下简要的推演，参见下图：

基于用户行为增长逻辑的底层框架

用户参与金融业务最底层的需求，直接目标是获得收益，而最终是为了消费。按照《金融学》的表述，“金融学的一个基本信条是：金融体系的终极功能在于满足人们的消费偏好，包括诸如食物、衣服和住所等全部基本生活必需品”。换成大白话，就是赚钱是为了更好地花钱。在这一点上，阿里、京东这样的平台，算是比较完美地实现了用户的“投资-消费”闭环。

用户获得收益的过程，就是将投入资金到理财平台，在达成收益目标后，转出资金的过程。用户在任何理财平台的操作，最终都可以被抽象到“投入资金→获得收益→转出资金”这一行为体系中。

在目前所有的学科当中，道是无认为经济学是解释用户需求和行为最合理的框架与工具。而根据张五常先生的观点，经济科学最终可以归纳为三个最基本的公理：需求定律、成本概念和竞争含义。这三点，其实也是一切运营策略的起点。

• 需求定律：核心思想是“价格对供求的作用是确定性的”，在这里，“价格”可以是是理财平台给出的金融产品收益率，也可以是互联网的用户体验度、运营提供的补贴和激励。用户的需求会被导向哪一家平台、到了某一个平台后是留还是走，都受到平台提供的“价格”影响
• 成本：对用户来说，从下载APP到投资、分享，整个转化漏斗的每一个节点上，无论是选择YES还是NO，都意味着成本的付出。在互金运营中，需要重点考虑的是这四类成本：沉没成本、机会成本、边际成本和会计成本，它们是用户作出行为决策的基础。实际上，很多平台的运营策略，就是通过不断增加用户的沉没成本(金钱、时间和情感)，持续增加用户心理账户的支出，让用户因为离开的成本太高而留下来
• 竞争：根据百度百科的定义，竞争( competition)是个体或群体间力图胜过或压倒对方的心理需要和行为活动。即每个参与者不惜牺牲他人利益，最大限度地获得个人利益的行为，目的在于追求富有吸引力的目标，竞争是个人或群体的各方力求胜过对方的对抗性行为。同一个运营活动（比如请好友帮助砍价、邀请好友获返利、给宝宝投票等），如果引入排名机制，往往会较大幅度地提升用户参与意愿和持续参与的时间

说服心理学滑梯

根据说服心理学理论，对用户的说服和行为的促成，需要考虑如下四个要素：

• 首先是重力，这代表用户做一件事的初始动机。对互金用户来说，就是通过投资赚取收益
• 角度，它是运营从用户身上挖掘出来的动机和需求，依托于重力而存在。比如用户的初始动机是投资赚钱，运营通过设计各种活动的方式，设计出“邀请好友可以加收益”、“学习理财知识送红包”等活动，培养用户邀请好友加入平台的动机和学习理财知识的动机
• 推动，是运营为用户提供的激励，目的是为了引导用户完成特定的行为，促成用户的持续转化和成长
• 摩擦，是用户在平台上完成特定行为的阻力：有时是客观层面的，比如APP不稳定，或是绑卡成功率低，或平台产品收益率水平偏低；有时是主观层面的，比如平台的UI主色调是绿色（XX投资最初几个版本就是这样），让投资用户心里觉得不太舒适，或是平台名字起得拗口等等，原因不一而足

在说服心理学滑梯模型中，代表用户初始动机的“重力”与经济学三公理的“需求”存在着对应关系，代表用户完成特定行为阻力的“摩擦”，与经济学三公理的“成本”也是相对应的，它们是经济学公理在运营策略上的体现。

福格行为模型

福格行为模型(BJ Fogg’s behavior model)认为，要促成用户某个行为发生，需要同时具备以下三个要素：

• 动机，根据百度百科的定义，动机是由一种目标或对象所引导、激发和维持的个体活动的内在心理过程或内部动力，是人类大部分行为的基础。在组织行为学中，动机主要是指激发人的行为的心理过程。通过激发和鼓励，使人们产生一种内在驱动力，使之朝着所期望的目标前进的过程。在这里可以很清晰的看到，用户的动机是行为发生的内驱力，是一种用户自主性较高的心理机制，而且往往要通过“激发和鼓励”才发生作用。在互金业务里，用户最底层的动机就是获得收益，而各平台努力的方向，是让用户来到自己的平台投资，持续留存，并带入更多的用户过来投资
• 能力，是用户完成某种特定操作的的素质，或者说完成某种行为的水平高低。在互金业务中，用户的行为能力一般体现为是否拥有一台手机、是否有几秒钟的操作时间或是否有一定的投资资金，门槛非常低
• 触发器，在这里指的是运营为用户提供的激励，用以促成用户完成某种行为

在福格行为模型中，“动机”与说服心理学滑梯模型的“重力”（初始动机）和“角度”（从用户身上挖掘出来的动机）存在对应关系，“能力” 与“摩擦”（用户在平台上完成特定行为的阻力）对应，“触发器”与“推动”（运营为用户提供的激励）相对应——这意味着说服心理学滑梯的每一个要素，最终都体现为福格行为模型中相应的操作要点。而福格行为模型，又是一切运营策略的基础框架。

以上文陆X所的1月回归礼为例，我们来看一下福格行为模型的实际应用：

• 动机：用户的初始动机是通过投资赚取收益，运营挖掘出来的动机，是赚取平台提供的额外补贴奖励
• 能力：用户只需拥有一台智能手机即可，几乎所有的互联网用户都能满足这一条件
• 触发器：在这里陆X所运营为用户提供的激励是获得抽奖机会，用户有机会得到从5元到50元不等的投资券

当用户按照运营设定的路径完成特定的行为后，用户的转化和成长之路，又向前迈出了新的一步。

最后，道是无用三句话来概括《触动人心的运营策略（1-3）》这三篇文章的核心指导思想：

以上，即互金用户增长的不二法门。

本文希望通过这套框架的介绍，帮助初阶产品经理和运营经理搞明白如下问题：

• 手头负责的产品，最需要配套哪些运营功能
• 为什么同样的产品，不同的公司会有不同的运营策略
• 不同的公司，同样的产品，同样的运营策略，为什么会带来不同的效果
• 为什么同一家公司的同一款产品，在不同的阶段要有不同的运营策略

一般来说，一套完整的运营方案，会包括如下七要素：

• 目标用户
• 运营目标
• 运营策略
• 运营载体（在此特指产品，暂不考虑内容、社群、活动等）
• 运营资源和成本
• 数据收集
• 效果评估

本文将侧重从“运营目标-运营策略-运营载体（产品）”这个小框架切入进行阐释。如果把一整套运营方案比做一辆大货车，那么这个小框架就像是车架上放置的集装箱，不管是哪一辆大货车，甚至是货轮、火车，都可以根据自身情况进行安装、运输和拆卸。

一、互金运营常用策略

1.奖励标的

体验金、卡券（抵用券、满减券、加息券）、红包、送礼品（紧俏电子产品、现金、话费）、返现。

2.用户行为

浏览、注册、绑卡、投资、复投、赎回、收益发放、分享、邀请好友。

3.组合之后形成策略

注册送话费／现金／抵用券、分享加收益……策略可以多重组合，选择合适自己的就好。

二、各种套路适用的产品

结合公司阶段性业务目标和产品自身特性，运营经理可以从如下目标池中选定特定运营目标：

• 获取用户（拉新）
• 提高活跃度（促活）
• 提高留存率（留存）
• 促交易
• 获取收入
• 传播

明确了目标，掌握了运营策略，下一步就是与产品形成联结搭建运营小框架了。

三、波士顿矩阵模型2.0

波士顿矩阵（我称之为“波士顿矩阵模型1.0”），又称市场增长率-相对市场份额矩阵，这个模型从销售增长率（外部因素）和市场占有率（内部因素）两个维度入手，划出了四个象限，用以分析企业当前产品结构和发展前景。

与模型中原有的思路不同，我倾向于认为互金公司在四个象限中的产品都有其存在的合理性，并需要针对不同象限内的产品设定不同的运营目标和运营策略，进而实现获客和交易规模的最大化。其中最重要的原因，在于目前互联网金融行业整体上依旧处于成长期，还没有经历过一个完整的行业周期，在不同的公司里，每一类产品都有可能处于四象限中的任何一个象限——可以说，不存在“不好的产品”，只存在“不好的运营策略”。

在模型1.0中，被认为应该“放弃”或“收割”的问题产品，我会重点展开论述。

1.明星产品（销售增长率和市场占有率“双高”的产品群）

• 产品举例：现金管理类产品（平安财富宝的平安盈）、定期高收益产品（债权转让、票据）
• 运营目标：拉新、促交易、获取收入
• 适用运营策略举例：交易送抵用券、分享加收益

2.问题产品（销售增长率高、市场占有率低的产品群）

• 产品举例：黄金产品（账户金／黄金ETF）
• 运营目标： 此类产品的运营目标跟产品自身属性关联度较高，简单来说，可分为如下两大类：

1).阶段性增长，具有一定周期性的产品：提高留存率、促进交易

最典型的就是黄金产品。对专业度要求较高，真实交易群体小，受原油、汇率、国际重大事件等的影响较大。针对此类产品设计运营活动，主要目标就是为本APP或平台内的其他产品导流，借助热点吸引用户过来，并促成在本平台的交易。

典型的例子是2016年英国公投脱欧，账户金类产品和黄金ETF的关注度瞬间飙高，理财用户在各大平台上寻找此类产品。

从百度指数来看，本次热点2016年6月21日开始启动，到低谷之后的最后一个交易日（2016年7月1日）一共11天9个交易日，存金宝（蚂蚁金服基于博时黄金ETF的I类份额包装）、平安金（平安银行的账户金）等产品赚取了大量的眼球和新用户（交易量增幅很大，但绝对值不大）。

当热潮退去时，这部分新增用户的留存率就是检验运营手段有效性的关键指标。从上图可见，虽然2016年7月1日后大家对英国脱欧公投的关注度已经趋近于0，但对黄金的关注度却在整体上了一个台阶的基础上，持续活跃了更长的一段时间。这部分流量对互金的运营经理来说，就是需要去挽留并进一步促进交易的用户。

2).持续性增长，周期不明的产品：获取用户、促进进一步传播

此类产品往往是平台新推出的品类，业务成熟度偏低、监管风险不明、投资者对产品的认知度偏低。比如2013年6月的阿里小微金服推出的余额宝、2013年11月金银猫推出的银行承兑汇票，2014年9月米牛网推出的股票配资、2015年6月人人行科技推出的借贷宝……这些产品中，有些成为了市场主流，有些则已经销声匿迹。

这类开拓性的产品往往因为有监管套利空间，所以推出时的收益率往往会高于市场上其他的产品。在“收益率-流动性-风险”的分析框架下（参见《互联网基金产品设计和运营思考框架》），针对此类产品的运营活动，立足（高收益率+安全性）宣传，可以适当弱化流动性，诉求上主要以获取用户和促进进一步传播为目标。

适用运营策略举例：

1. 周期性产品：注册送体验金、绑卡/投资送券
2. 周期不明产品：注册送体验金、绑卡/投资送券、分享加收益、邀请好友返现/加收益/送券

3.瘦狗产品（销售增长率和市场占有率“双低”的产品群）

• 产品举例：公募基金（不含宝宝类产品）
• 运营目标： 提高留存率、持续导入用户

这类产品一般是针对平台内的长尾用户推出的，在平台出现产品空档期、用户手头有闲钱、股市大涨等情况下，用户往往会把钱投向此类产品。

如果没有蚂蚁聚宝那么大的互联网用户体量，或是天天基金持续多年积攒的专业基金投资者，不建议在这类产品上投入太多资源。

在这个前提下，运营目标以提高留存率为主，持续导入用户为辅。

适用运营策略举例：参加活动送红包、投资送份额、注册送体验金

金牛产品（销售增长率低、市场占有率高的产品群）

• 产品举例：存量的宝宝类产品
• 运营目标： 提高活跃度、提高留存率
• 适用运营策略举例：生日发券、年节红包、送礼品

四、通过运营手段促成产品布局的优化

四个象限中的产品并不是固化的，它们会随着市场、监管、用户和公司资源的调整而变化，从运营的角度考虑，有时需要引导和促成这种变化，有时需要延缓变化。

根据波士顿矩阵的基本应用法则，最理想的布局是“成功的月牙环”（多只明星产品和现金牛产品，少量问题产品和痩狗产品），应该极力避免的是“黑球失败法则（第三象限内一只现金牛产品都没有，或基本没有任何销售收入）”。看到这里，不知道你是否默默打开了自己的应用或是数据分析平台，在心里小小地掂量一下，自己的产品在四个象限里究竟是如何分布的？

根据以上逻辑，在此针对如下两种变化略作推演：

1.问题产品→明星产品

• 演化方向：从销售增长率高／市场占有率低到销售增长率和市场占有率“双高”
• 演化路径：保持并提高销售增长率、进一步提高市场占有率

其实问题产品是一种处于亚稳定状态下的业务，从趋势上看，一般会在3个月以内发生显著位移：或者向左跃迁为明星产品，或者向下坍缩成瘦狗产品。

需要注意的是，在计划和实施这套策略之前，务必明确该产品是否为小众产品（专业度高、风险高、操作复杂、有特定的交易时段等）。如果是，那就要考虑投入产出比可能会比较不划算，进而采用长期的内容运营和社群运营等策略了。这部分内容，以后有机会再展开说，我自己涉及得也不多。

2.瘦狗产品→问题产品

• 演化方向：从销售增长率和市场占有率“双低”到销售增长率高／市场占有率低
• 演化路径：提高销售增长率

痩狗产品的这种转变，往往需要长时间的持续运营，切忌急功近利狂砸钱。如果能与投资者教育、投资技巧介绍、市场热点做结合，往往能收获不错的效果。比如蚂蚁聚宝的轻定投，就同时收获了口碑和用户数。同样，这部分内容将来有机会再展开说。

五、各种套路适用的阶段

1.用户生命周期

需要注意的是：

• 用户在每个阶段都可能离开，不一定会走完一个完整的周期
• 上表可以分析单个用户的生命周期，也可以分析同一时期内不同用户在这些周期上的分布情况
• 受限于上文划定的运营策略，类似提示多久未登录、新品上线提示等手段就没有囊括进来。其实，这些方法也很有效

那么，如何设定用户生命周期以及对应的运营目标指标呢？

不同公司有不同的口径，选择符合本公司特色的就好。比如，Pinterest定义的活跃度，是按照整体激活率来衡量的，计算公式为：整体激活率=七日回访人数／注册用户数；而我曾经待过的某一家公司计算的活跃度为月活数，计算公式为：一个月内访问过一次及以上的用户数／当月注册用户数。

虽然口径千差万别，但却不可或缺。简言之，一切不带数据标准的生命周期划分都是耍流氓。事实上，稍微上一点规模的公司都会建立一整套完整的用户分层指标体系，光光活跃度就会有好几个指标来定义和计算，更不用说指标之间相互乘除了（日活／周活、日活／月活、周活／月活……）。

2.市场周期

宏观经济、金融市场、公司所属行业等也有相应的运行周期，相应的周期分析工具也非常丰富。在这里，推荐使用美林时钟进行分析，简单明了，对于搭建整体的认知框架很有帮助。

运营经理使用美林时钟的方法：

• 充分认知模型缺点，批判性使用。复苏、过热、滞涨、衰退，这四个阶段其实并没有非常严格的判断指标。也就是说，你不能看着类似CPI、70个大中城市房价指数、基尼系数、沪深300指数之类的经济或金融指标，判断当前处于哪个周期，以及是否进入了新的周期。
• 如果能找到使用美林时钟的基本方法，可以结合本平台现有的产品，搭配相应的运营策略进行推广
• 作为内容运营的选题和分享文案的素材
• 项目复盘或年度总结时，作为整体市场环境的描述框架

抛开美林时钟不看，其实也可以根据自己的经验选择若干有代表性的指标，设定一些简单的市场趋势判断工具。我一般习惯于把P2P产品平均收益率、余额宝年度回报率、沪深300、本平台负责的产品放在一起看看，寻找一点点市场的感觉。

在工作中，你用什么样的指标或计算方式来判断市场趋势呢？欢迎留言分享。

这篇就到这里了，关键要点归纳如下：

• 一套完整的运营方案包括七大要素：目标用户、运营目标、运营策略、运营载体、运营资源和成本、数据收集、效果评估
• “运营目标-运营策略-运营载体（产品）”这个小框架是互金运营套路最快捷的切入点，也是互金运营的三个底层逻辑
• 运营目标池：获取用户（拉新）、提高活跃度（促活）、提高留存率（留存）、促交易、获取收入、传播
• 在用户画像的基础上（本文没有涉及，但非常重要），运营策略=用户行为+奖励标的
• 运营载体（产品）可以落在波士顿矩阵的四个象限内，以此为基础结合运营目标和运营策略，互金运营的套路雏形就可以搭建起来了
• 各种套路的使用，要结合用户生命周期和市场周期的大背景。除了美林时钟，其实你也可以探索属于自己的分析指标
• 不管是做产品还是做运营，重在有节制。所有的模型只是为了保证最坏的情况下有最保底的策略，而不是设计运营方案时的首选。能用融合到产品本身实现目标的，不要做运营方案；能够通过一个方案做到的，不要做多个；能够不花钱或少花钱的，尽量少花。不要忘了，你做运营、做产品，初心是什么？

注：

1. 本文提到的运营方案，主要针对本平台内的运营活动来说，暂未涵盖社群运营、内容运营、线下活动、数据运营等方面。实际上，可用的运营手段极其多样，在此仅选取最常见的几种进行论述。文中没有提到的其它一些运营手段，也可采用同样的模式进行组合与套用。
2. 绘制波士顿矩阵的方法：以10%的销售增长率和20%的市场占有率为高低标准分界线，将坐标图划分为四个象限。然后把企业全部产品按其销售增长率和市场占有率的大小，在坐标图上标出其相应位置（圆心）。定位后，按每种产品当年销售额的多少，绘成面积不等的圆圈，顺序标上不同的数字代号以示区别。定位的结果即将产品划分为四种类型。（来自度娘）
3. 注意帕累托法则的运用，不要对所有产品、所有用户在所有周期内都平均用力，公司有自己的业务方向和重点，每个阶段也有阶段目标。如果眉毛胡子一把抓，最后就只能跟老板说“这一年我没有功劳也有苦劳，跪求老板赏我1个月年终奖啊……”

本文作者@张德春  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

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一、当我们在讨论用户行为时，我们在说什么

从基础出发，回归初始定义

很多日常脱口而出的词，其实我们并没有思考过它真实的含义。大多数争论和错误决策的起点，也在于定义的不清晰和不一致。

互金运营是离钱最近的一项工作，清晰的用户行为定义便显得尤为重要了。

用户行为

用户行为由最简单的五个元素构成，时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）。对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么。这是一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。

用户行为分析

用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

具体而言，用户行为分析是基于用户在互联网产品上的行为，以及行为背后的人发生的时间频次等维度，深度还原用户使用场景并且指导业务增长。

一个完整、多维、精确的用户画像=用户行为数据+用户属性数据。

消费者行为

消费者行为在狭义上讲：仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。在广义上讲：消费者为索取，使用，处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程，甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。消费者行为是动态的，既涉及了感知、认知、行为以及环境因素的互动作用，也涉及了交易的过程。

消费者行为模型（AISAS）

消费者行为模型

随着互联网的兴起和发展，针对消费者进行研究的模型已经从最初的AIDMA模式（Attention 注意、Interest 兴趣、Desire 欲望、Memory 记忆、Action 行动），演化到了到后来的AISAS模式：

1. Attention——引起注意
2. Interest——引起兴趣
3. Search——进行搜索
4. Action——购买行动
5. Share——发起分享

基于基础定义的分析框架搭建

在线性方向上，从“注意”到“分享”的核心路径上存在着多个关键节点，而由于“说服心理学滑梯”效应的作用（下文将说明），导致从起始节点到最终节点的过程中，用户会因为各种原因出现流失，从而形成用户转化漏斗。

对互金运营来说，需要结合公司当前目标和自身KPI，抓住转化漏斗的关键触点，据此设计相应的运营策略。

对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件，而将时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）聚合在一起，便构成了一个完整的用户任务。从任务的层次来看，从核心到外围，可以分为三档：核心任务、扩展任务、外延任务。

对互金运营来说，必须深入到本公司产品的体系中，了解用户操作的关键路径和主线流程，根据用户任务的重要程度，设计运营活动，这样能够最大程度上避免运营和产品惨烈撕X的情况出现。在往下看之前，你可以停下来想一想，对于投资用户来说，TA的核心任务、扩展任务、外延任务分别是什么？

由于不同用户在转化漏斗的阶段各有不同，其在本平台所处的生命周期发展阶段也就有了群体差异。引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，针对不同发展阶段的用户，运营策略的差别往往十分巨大。

这部分内容，在道是无此前的文章《用户生命周期管理的完整方法论：触动人心的运营策略02》已经有了比较详细的论述，需要了解的同学可以点击链接查看。

到这里，我们已经初步搭建起了用户增长策略的基本框架：

1. 根据转化漏斗梳理操作流程，进而识别关键触点进行优化
2. 根据任务层次梳理最小闭环，进而分层次、分阶段设计运营策略
3. 根据用户生命周期进行用户分层，进而针对不同生命周期的用户实施差异化的运营手段

二、18字诀：为什么要分析用户行为

做画像

完整的互金用户画像=用户属性数据+用户行为数据+交易数据+风险收益数据。互联网公司擅长前2块，但往往偏重于一般的互联网用户分析，缺乏对金融和投资的理解；金融机构强于后2块，一般认为用户行为数据只是过程性信息而不屑收集，可能一款APP已经推出很多年都没有做过基本的埋点或转化率分析。

在整个用户画像的体系中，用户行为是串起用户和平台两端的其他3项数据的关键要素，值得深入探究和完善。

知偏好

通过对用户访问页面的类型、访问路径的深度，可以帮助识别用户对某些投资品种或运营活动的偏好程度，进而针对此类用户推送更多此类产品上架的信息，或是与相关产品有关的优惠券（加息券/抵扣券/满减券等）。平台再大一点，可以据此完善“千人千面”的前端架构设计。

此前GrowingIO、诸葛IO等用户行为分析机构，已经推出了此类产品，虽然在精度上还有待进一步加强，但毕竟是一个有益的尝试。从实际使用的反馈情况来看，偏好分析在投资理财类APP上的分析效果，会好于在借贷类产品上的应用。

控营收

从用户导入到用户流失，全链路跟进转化率和留存率提升。

根据公式：

用户生命周期价值（LTV）=（某个客户每个月的投资频次客单价毛利率）*（1/月流失率）

由此可知，在客单价和毛利率水平不变的情况下，我们可以着手的点有2个：

1. 提升投资频次：持续做好用户转化节点的运营策略优化，让用户在“注册-实名-绑卡-交易-复投”的转化过程中，有充分的动力持续向下一步跃迁，实现交易笔数和交易金额的提升，最终提升平台用户生命周期价值。
2. 降低流失率：通过释放出各种任务引导持续提升等级，进而做好用户的忠诚度提升；通过刺激活跃和召回策略提升用户留存，最终降低平台用户流失率。

做策略

做运营策略，并不是简单地抄一抄竞品、落实老板要求那么简单。或者换个角度说，如何更好地抄到竞品的精髓、把老板的要求落到可规划/可执行/可汇报的程度，都有赖于对用户行为数据的收集和分析。离开用户行为谈运营，无异于耍流氓。

搞复盘

根据用户行为数据复盘版本升级和运营活动的效果，并据此进行调整和优化。无论活动的目标是提升日活、提升GMV还是单品交易量，最终都要落实到用户在转化漏斗节点或用户任务上。

对于活动效果的检视，简单地看无非是“达成”或“未达成”，而对用户行为数据的分析，却能回答为什么、好在哪/不好在哪儿、下次如何和才能做得更好。

作比较

基于转化漏斗的各种转化率、基于海盗指标的拉新-促活-留存分析、基于用户任务体系的注册-投资-提现数据分析等，都能够帮助我们搭建一套对本平台指标体系搭建和竞品比较分析的框架，对于运营指标制订、资源申请和效果检视有显著的帮助。

三、如何搭建基于用户行为的增长体系

基于用户行为的增长体系建设，可分为前置条件、执行策略、通道搭建和落地配套原则4部分。下文将分别展开。

Part1.前置条件：用户数据准备

如上文所述，完整的互金用户画像体系，由如下这4部分数据构成：属性数据、行为数据、交易数据、风险收益数据。

互联网金融数据分析体系

• 属性数据：用户作为自然人和社会人的最基本数据，也是其他三类数据的基础
• 行为数据：串起用户和平台两端的其他各项数据的关键要素，一切运营策略的落脚点。以用户行为数据为基础，结合平台的标签体系，还可以得到衍生的用户转化数据和用户行为偏好数据，在此不详细展开
• 交易数据：计算平台营收、ROI、LTV等经营指标的基础，也是用户价值的判断的重要标准
• 风险收益数据:用户的投资属性数据,既是差异化运营的依据,也是平台落实风控合规要求的体现

属性数据举例

行为数据举例

基于以上数据,结合频率、时间维度、用户数等指标,就能得到更多指标数据,比如:

• 时间周期(月)+投资次数=月活(MAU)
• 最后一次回款日期+回款后最近一次投资日期=用户流失
• 时间区间内投资金额/时间区间内投资用户数=人均投资金额

如果将用户投资行为，与最近一次交易时间、交易频率、单位时间内交易金额相结合（根据RFM模型），在计算和分析后对于用户价值判断、召回策略制定等方面将能够提供有力支撑。

• R(Recency)：用户投资的时间间隔
• F(Frequency)：用户在单位时间内投资的次数
• M (Monetary)：用户在时间内投资的金额

交易数据举例

风险收益数据举例

有关风险收益数据，稍微展开说一下：

对于大多数互金平台来说，产品的展示和推荐，首先还是基于营销的目的来做，不太考虑用户自身的风险承受力情况。甚至有些时候，在用户完成风险测评后，还会诱导用户购买超出自身风险承受力的产品，于是你就会看到下面这种画风：

XX金融在用户完成风险测评后给出的投资建议（图片来自公众号@智能投顾联盟）

按照这两年监管发展的方向，“把合适的产品卖给合适的投资者”的适当性原则落地，将逐渐从持牌金融机构向互联网金融公司逐步扩散。基于用户风险承受力和收益目标来进行产品和运营策略设计，一方面能够提高合规水平和平台安全边际，另一方面，也是对用户投资需求和投资能力的更进一步把握。这部分内容之前的文章也有涉及，可点击《触动人心的运营策略01：深解互联网金融用户属性》查看。

用户风险承受力与产品风险等级的匹配关系-基于用户风险承受力（5档分级）

用户风险承受力与用户投资目标的关系-基于用户风险承受力（3档分级）

2016年蚂蚁金服公布的《蚂蚁聚宝大众投资人大数据分析》中，透露出来的5项内容，分别都能对应到上文提到的四大类数据中：

注：

1. 在实际搭建数据指标体系的过程中，指标会拆解得更加细化，这里不是写PRD，就不针对这四类数据对应的报表字段详细展开了
2. 此处的“交易数据”，主要只用户发生投资行为后的持仓数据；而用户的首投、复投相关的时间、金额、产品数量等投资行为数据，包含在“行为数据”的类目下

Part2.用户增长模型搭建

基于用户行为的增长策略，依赖于三个基础模型的建立，它们分别是：转化漏斗模型、生命周期模型和任务分层模型。

其中：

• 转化漏斗模型是在纵向上，对用户转化的节点进行分析；以此为基础，根据用户在不同转化节点的分布情况，对将用户在平台上所属的生命周期进行定义和划分
• 任务分层模型是在横向上，对用户在平台上的各种行为进行拆解和分组，按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分，以此为基础引导用户在不同层级的任务中迁移和成长
• 最终，通过对用户转化率的持续优化、用户任务完成行为的持续引导，进而实现对平台各生命周期用户的差异化运营和服务，最终实现平台用户快速和持续的增长

模型Ⅰ-用户转化漏斗模型

关于转化漏斗模型，道是无在此前的文章中已经有过比较详细的描述，在此就不再展开。

转化漏斗模型（理财端）

基于以上模型，对于理财端用户的转化关键节点和对应的重要指标就可以比较轻松地掌握了。但在实际的应用中，这只是达到了60分的及格线而已。那么，该如何用更高阶的手段来使用转化漏斗模型呢？以下是2个可以参考的方向：

1、用户分支路径转化漏斗（以传播/邀请为例）

转化漏斗模型-分支路径转化

以转化漏斗模型的“传播”这个节点为核心，可以拆解出从“老用户看到界面邀请提示”到“新用户接受邀请并完成注册开户”，其间至少有7个转化节点。拆解到这个颗粒度，运营更多的工作开始浮现出来：

最终从结果来看，精细化的漏斗划分，一方面能帮助运营提升效率和投入产出比，另一方面，也有利于在活动过程中快速地定位和解决问题。活动结束后进行复盘时，做得好不好、下一次怎么才能做得更好，得出的结论才会更加靠谱。

2、方向二：平行转化漏斗

转化漏斗模型-平行转化

注：在上图中，对用户来说，投资、内容、每日加息、传播等业务，都被定义为“平行业务”。

如果按照不同的颗粒度、不同的业务条线来分拆，一个APP内其实可以拆解很多平行的转化漏斗，对运营来说，单纯为了拆而拆是没有意义的，我们需要根据当前运营重点和部门KPI梳理出需要重点关注的几个平行漏斗（同一时期内数量一般不超过3-4个，多了你也顾不过来）。一般来说，大概的方向有这么几个：

• 抓用户主线转化流程：注册/绑卡/普通投资/定投
• 抓用户活跃转化：推送/内容/每日加息/签到/老用户复投
• 抓用户拉新转化：邀请好友/新用户首投

对同一时期内进入平台的用户，可以通过同期群分析等方式，分析这些用户在进入平台后的一段时间内（如果是公募基金，按照最短的申赎时间来看, 可以设定为一周），在各主要平行业务的使用情况和转化情况，并进一步了解用户在各业务上重合的程度。

基于以上分析，通过页面引导、活动激励等方式，结合平台的用户成长体系，促成用户在各平行业务之间的跃迁。

下面以与“投资”相关的几条平行业务进行举例说明：

示例：陆金所

以陆金所的印章体系为例，通过对用户成长路径的设计，引导用户在不同的业务之间跃迁，持续进行各类产品的交易、参加平台各类活动，最终提升用户的活跃度和留存率。

模型Ⅱ-用户生命周期模型

用户生命周期通常分为五个阶段，分别为：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

通过各个时期特征的提炼，可将这五个时间分为三个运营区间：

• 获客区——引入期，通常说的“拉客”，主要运营手段为拉新，主要考核指标为留存率；
• 升值区——成长期+成熟期，通常说的“接客”，主要运营主段为激活，主要考核指标为增长率和转化率；
• 留存区——休眠期+流失期，通常说的“留客”，主要运营手段为留存，主要考核指标为为留存率和召回率。

用户生命周期模型

新手首先碰到的问题，往往是不知道按照什么标准来划分生命周期节点。其实在实际操作的过程中，你并不需要真的做出一个用户生命周期分布图，然后据此操作。实际上，用户处于周期的哪个阶段，是由其行为决定的。所以，运营的抓手，也是落在用户的行为上。

比如，你发现近期平台上产品的申购金额几乎没有什么增长，甚至还有所下降。于是，你找BI同学拉数据，发现近1个月平台上已注册&未交易用户占比有上升的趋势，而且用户复投率也有所下降。结合上文的用户转化漏斗模型，你可以得出初步结论：

• 注册用户的交易转化率偏低，一方面可以内部排查，看看在系统层面，交易流程是否有问题；另一方面，可以通过短信/PUSH/站内信/APP首页弹窗等方式，给用户推送新手大礼包（新手红包+体验金+高收益新手标），引导用户完成首投转化。在此，实际上就是针对这一批引入期用户进行了交易转化率提升的操作。
• 用户复投率下降，原因可能比较复杂和多样，可以多观察几天，并跟历史基线数据做比较。有时很可能正是用户还没到发薪日没钱投资，或是前一阵做过大促，大批用户买了期限较长的产品尚未回款，所以没有新的资金进行复投。

当用户处于不同发展阶段时，用户价值会产生相应的变化，因此，也需要针对不同阶段来设计对应的运营目标和策略。相关内容道是无已经在此前的文章中有过较为详细的描述，在此不再展开。

模型Ⅲ-用户任务分层模型

互金用户任务分层体系（理财端）

对于理财端的用户来说，在一个平台上所有的行为，都可以放到“核心任务-扩展任务-外延任务”的框架中进行考核和分析，这就是道是无在本部分要介绍的“用户任务分层模型”。

仔细观察后，你会发现一个很有意思的现象，“模型Ⅰ-用户转化漏斗模型”其实是以平台为中心的用户转化视角，而“模型Ⅲ-用户任务分层模型”则是以用户为中心的需求满足视角。两个模型有同样的转化节点，但模型Ⅰ是扁平的，而模型Ⅲ却是带权重的。

1、任务分层结构：

注：把“成为平台投资者”放在扩展任务区域的原因——对用户来说，“成为平台投资者”这个任务，其实是“赚钱”任务的前置条件，确实很重要，但并不是用户首先关心的问题，所以就把该任务的权重将至扩展任务。

2、用户任务分层模型中的市场机会：

• 核心任务：提供亿级用户规模的机会。满足互金核心任务需求的，从前是金融体系的银行、券商、保险和基金等金融机构，后来是推出了余额宝的蚂蚁金服。你会发现这一类公司做的就是面向海量用户提供“存钱-赚钱-取钱”的基础服务，它们在的用户运营上谈不上有多大特色，但选对了时间和任务模式，成功的概率最高。这类公司应对洗牌风险的能力为“强”
• 扩展任务：提供千万级用户规模的机会。满足扩展任务需求的，往往在效率上有表达提升。它包括两类公司：一类是腾讯、京东这样的互联网巨头，从成为平台用户的扩展任务切入（即俗称的“用户导入”），本质上做的是流量生意；另一类是平安、玖富、拍拍贷这样的互金玩家，模式有：①平安陆金所：通过强大的金融产品整合和供应能力做好“投资-复投”任务②玖富/悟空理财和拍拍贷：抓住P2P的时间窗口，做好“获得收益-增加收益”任务，以及简化和降低准入门槛，做好“成为平台投资者”任务这类公司应对洗牌风险的能力为“中”
• 外延任务：提供百万级用户规模的机会。以满足外延任务需求为特色的，多数是互联网系的头部互金公司。它们在核心任务上找不到突破点，于是立足扩展任务，发力外延任务，在获客手段、运营手段、补贴力度、差异化资产获取和包装上都做得最为有声有色。这类公司应对洗牌风险的能力为“弱”

PS：做外延业务如果用力过猛，走上邪路，极致就是传销和庞氏骗局了。不少人痴迷所谓的用户裂变方法，如果脱离了用户的核心任务，那就肯定不是健康的用户增长模式——既无法带来合法的收入，规模增长也无法持续。

3、任务分层关系：

• 核心任务：用户首先关心的是赚钱，赚钱的主线流程是“投入本金（入金）→获得收益（增值）→获利了结（出金）”。平台是否安全、平台收益是否有吸引力、要用钱时是否能够及时取出、主线操作流程是否方便，这是用户在核心任务区域最关心的几个问题，它们直接决定了“扩展任务”和“外延任务”是否存在
• 扩展任务：扩展任务中，“复投”、“增加收益”、“提前获利了结”这3个一级任务，分别对应核心任务中“投入本金”、“获得收益”、“获利了结”这3个二级任务，前者是后者的进一步扩展和优化
• 外延任务：外延任务附属于核心任务和扩展任务，当运营活动主要落在外延任务区域时，需求基本在运营经理层面就可以搞定了。如果运营活动落到扩展任务或核心任务区域，往往就需要产品经理比较深度的配合了。尤其是落到核心任务区域的运营活动（体验金、加收益等），往往要横向统筹多个部门，最容易踩到坑里去的往往也是这类活动。

4、任务分层角色统筹：

• 核心任务是产品经理主要关心的领域，平时说的APP核心功能设计、用户体验设计基本都落在这个区域
• 外延任务往往是运营经理发力的着眼点，各种拉新、促活、留存的运营活动，都落在这个区域
• 扩展任务区域则是产品和运营的交界地带，对产品经理来说，扩展任务是用户体验持续优化的方向，对运营经理来说，扩展任务中的各项子任务，都是运营活动很好的载体

如果你仔细观察就会发现，一个高阶的产品经理或运营经理，常常是能够按照“核心任务→扩展任务→外延任务”的方向来思考，同时又能够充分立足各自业务目标和KPI，进而设计方案并安排优先级的人。

反过来看，有时运营同学向产品同学提出一个运营需求时，会很诧异：“咦，为什么产品同学当场炸毛了？”其实，如果你了解用户任务分层模型就会知道，这次你提的这个需求，大概率是让产品同学感觉用户的核心任务流程受到干扰了。基于对用户任务分层的洞察，运营对产品中各种功能的权重才能有更合理的把握，与产品和开发沟通时，才能有共同的讨论基础。

下面以京东金融APP的“任务中心”为例，对相关任务进行拆解和分析：

京东金融任务体系拆解

通过上图可以看出：

• 互联网金融的最关键的点是交易,所以叠加在核心任务和扩展任务上的运营激励往往比较大
• 邀请好友使用京东金融APP,能够间接带来交易量的提升,所以给予了中等程度的激励
• 每日玩金币游戏,由于是一个单纯的促进用户活跃的活动,与核心任务距离比较远,对于用户核心需求的满足程度也较低,所以给予了比较弱的运营激励

不过需要注意的是,不同类型的公司,在处于不同发展阶段时,业务目标会有不同的侧重点,所以在运营活动方案和配套激励措施的设计上,会有各自个性化的地方,不能直接套用模型,还需要具体问题具体分析。

Part3.用户成长路径建设

互金用户成长框架

对于互金业产品来说，用户的转化和成长是在两个层面上实现的：

• 金融层面

用户投资金额、投资产品复杂度的提升，背后代表的是用户风险承受力和收益目标的提升

• 互联网层面

用户在平台内成熟度的提升，它表现为在基于主线转化漏斗的成长体系上，持续不断地向漏斗的下一个环节迁移和成长

从金融层面看，用户在财务生命周期中所处的家庭发展阶段，是影响用户在金融层面成长的背景性因素；同时，用户风险承受力、收益目标、收入水平、投资经验等都是影响用户在金融层面成长的关键性因素。不过，由于财务生命周期涉及到大量个性化的线下数据，而且与投资、保障和资产配置的关联度太高，在本文中就不再详述，将来有机会另开文章讨论。

从互联网层面看，用户在平台上发展生命周期所处的节点，是影响用户在互联网层面成长的背景性因素；同时，用户在主线转化漏斗所处的节点、活跃情况、留存情况等都是影响用户在互联网层面成长的关键性因素。

总体来看，用户的成长过程是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，最终都体现为用户在平台上各种各样的投资行为。

成长模式Ⅰ-用户在金融层面的成长

理财端用户投资成长体系

此前，蚂蚁财富（原“蚂蚁聚宝”）曾经对理财用户做了一个很形象的分层，从最初级的银行存款（幼儿园），到最高级的资产配置（六年级）分为7个进阶。按照这个标准来看，会发现大多数基金公司的现状是给一年级的小朋友，上三年级、四年级的课；国内一众做智能投顾的公司，在给幼儿园的小朋友，上六年级的课——这些情况，其实都是忽略了互金用户的分层以及用户成长的过程，体现到用户数和管理费收入上，回报的效果自然不会太好。

对互金平台来说，需要根据自身产品资源、用户分层，结合相应的运营策略，帮助和引导用户实现成长和进步。这一点上，我一直觉得京东金融的“小白基金”做得不错（没看到交易数据，欢迎京东的童鞋补充^_^）：

京东金融-小白基金

用户点击进入“小白基金”，从左到右一次可以看到“天天赚”、“月月赚”、“高手专区”,分别对应货币型基金、债券型基金和混合型/股票型基金（原先还有基于短期理财基金的“周周赚”），帮助用户勾勒出“一年级（货基）→二年级（债基）→四年级（混合型基金）”的成长路径，用户还可以通过学习基金产品知识，获得从3%到4%不等的收益奖励。

对小白用户来说，货基和债基在能够承担的风险范围之内，又能够够获得额外的收益补贴，自然会有动力参与到投资和成长的过程中来。

其实对于多数理财类的APP来说，如果做好如下2点，这篇文章也就算没白看了：

• 划分用户成长进阶，提供有梯度的产品和服务
• 首先服务好低年级“小朋友”，在用户体验和运营策略上做出倾斜，辅以投资者引导和教育

成长模式Ⅱ-用户在互联网层面的成长

理财端用户交易行为成长体系

从理财端用户交易行为成长体系的构成来看，主要包括如下几个要素：

• 垂直方向上，基于用户转化漏斗模型，设定转化路径和转化目标，从“完成注册”到“完成新的投资”都包括在内
• 水平方向上，在转化漏斗的主要节点上，促成用户从上一个节点向下一个节点转化和成长，从“已下载未注册”到“汇款后N天未投&账户内无余额”，都有各自的转化目标
• 在配套条件上，针对相应生命周期内用户的特点，设定好“触发转化条件（如下载后的M天内）–触发转化方法（如首页蒙层）–触发转化激励（如阶梯现金券）”这整套运营手段，以保证用户转化和成长目标的落地
• 重点强调：在促成用户“完成首投”、沉默/流失用户“完成新的投资” 的转化节点上，可以适当引入人工电话回访的方式，主体内容是“平台信心建设+未转化原因询问和解答+优惠激励”。只要成本可控，人工的方式会让用户感觉比较有温度，转化效果一般也还不错

下方，是陆金所针对“N天未投资&账户内有余额”的用户，推出的“1月回归礼”活动，主要目的是通过下发投资券短信的方式，促成休眠用户“完成新的投资”。

陆X所-1月回归礼

通过上图可以看出：

• 用户触达的第一步就存在风险，下发的短信可能被用户手机上的安全软件禁用，导致用户看不到这条消息。相对比较保险的做法，可以采用“短信+邮件/推送/电话”的方式，确保用户肯定可以看到
• 短信文案的表述容易让人误以为是诈骗短信，用户明明什么都没做，为什么就凭空“获得抽奖资格”？
• 在可以做到针对休眠用户精准发送触达短信的基础上，最好的方式是确保所有收到短信的用户都能中奖，否则会比较影响用户感受。这一类活动的指导思想，应该是【确定能得到，不确定得到多少】：确定得到，能够确保用户有参与的动力；不确定得到多少，能够提供用户“赌一把”的乐趣。不过这也是大公司的苦恼，包括很多银行在内，由于用户规模大，为了控制营销成本，不得不祭出“数量有限、先到先得”这个法宝
• 在适用的产品上，尽量不要太限制。用户之所以会进入休眠状态，肯定存在某种原因的，所以给这些用户的激励一定要更诱人，最好能给到无门槛的全场通用券，或至少放到明星产品或是一些新上架产品上

简言之，用户在互联网层面的转化和成长，其实也是一个比较复杂的过程，它既包括用户在主线流程上的转化，也包括用户在支线流程的转化。在转化的每一个节点上，一定要考虑清楚用户的利益点和风险点/困难点在哪里，并提前做好产品和运营手段上的准备，最终促成用户的持续转化和成长。

本部分的最后，再上一个案例——桔子理财新手任务成长任务。正如上文所说，用户的成长过程，是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，两者相互依赖、相互促进。

桔子理财新手任务成长任务拆解

通过上图可以看出：

• 从互联网层面的成长来看，桔子理财新手任务是在重点引导用户完成“渠道导入→注册→首投→传播”的主线流程转化。完成这样一个深度的操作过程后，用户对平台肯定是比较了解和信任的了（投入金钱&投入人脉关系），这样用户离开平台的成本就变得更高了
• 从金融层面的成长来看，周周升属于短期高收益产品（7天后可赎回，年化最高8.39%），爱定存的期限从1个月（年化收益率5.5%）到12个月（年化收益率8.29%）不等，而且用户为了追求高收益，往往会倾向于投资期限较长的产品。

买入定期产品后，只有VIP用户有提前赎回特权，普通用户无法提前赎回（成为VIP用户需要在平台上的投资金额达到一定规模），这样也进一步提升了用户在平台上的留存率

• 从激励的倾向性上看，可以看出桔子理财和京东金融具有比较明显的不同。在上例“京东金融任务体系拆解”中，对于“邀请好友使用京东金融APP”给予的是50个金币的中等程度激励，而在桔子理财这里，是给予400个桔子的最高强度激励。京东金融由于背靠京东商城，用户体量大，业务复杂度高，所以重在引导用户在各业务体系内的转化和活跃；桔子理财属于创业型平台，用户渗透率相对较低，所以重在扩大用户规模，更多地圈进用户后，再谋求转化

我们平时在做竞品研究和运营手段借鉴时，这样的背景性因素往往会被忽视，而直接照搬别人方法的结果，往往就是“七分看运气，三分看财力”，这种情况应该尽量避免。

综上，在不断完成任务、获得成长的过程中，用户获得了更多的权益和心理满足，平台也获得了用户的活跃和忠诚，在这里可以看到，一个好的运营策略设计，能够让用户和平台都获得双赢的。而用户成长体系的搭建，又穿插着“利益”、“荣誉”、“情感”、“安全”的种种套路，对人性弱点的窥探，在这里体现的淋漓尽致。

Part4. 落地配套原则

在充分把握用户行为的基础上，为了最大限度地发挥用户增长模型的效能，我们还需要有配套的指导原则和措施：

• 一切从实际出发。任何方法或模型，都要基于公司的行业属性和当前发展阶段来使用，这是一条基本原则。彼之美味,吾之砒霜，尤其不能简单粗暴地照搬友商的方法。最典型的例子，是上文提到的京东金融和桔子理财对老拉新的激励程度差异，体现的正是这条原则
• 使用PCDA来验证和拓展模型的有效性。通过计划阶段（Plan）- 执行阶段（Do）-检查阶段（Check)-行动阶段（Action）的不断循环，结合运营目标和数据复盘，配合做好ABtesting，形成适合本平台的有效运营手段体系
• 指标拆解和运营活动设计的精细化。明确自己的关键目标，然后通过MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，相互独立，完全穷尽）的方式，不断进行目标的分解；最后，拆到最小的颗粒度上，据此设计运营方案。比如上文提到的“用户分支路径转化漏斗（以传播/邀请为例）”，道是无强调“在老用户界面显化利己因素，在被邀请用户界面显化利他因素，最终将传播/邀请的转化率最大化”，在下方的拿铁智投活动页中就体现得很完整：对老用户，凸显的是“每位好友送您50元”；对新用户，凸显的是“最高加送鼓励金5%”

拿铁智投-老拉新案例

• 小米加步枪有时候比长枪大炮更有效。这句话完整地说，应该是“（今天你拿在手里的）小米加步枪，有时候比（未来某一天可能拥有的）长枪大炮更有效”。如果平台成立时间不长，数据体系也不完备，划不出完整的用户生命周期，这时候又想快速提升交易转化率，就可以直接找数据同学，拉一下近一个月“已开户未交易”、“已首投未复投”的用户数据，给新用户发一批新手大礼包短信推送并跟进电话、给首投用户发一批（高收益新手标+定向现金券），直接看效果。草莽阶段，百废待兴，这时候简单粗暴比按部就班更有效
• 最后，记得算清楚ROI——行业低潮期，钱还是得用在刀刃上

四、底层框架和指导思想

行为至此，全篇也将接近尾声了。

道是无整理了基于用户行为的增长逻辑背后，那一整套底层的思考框架。因为埃隆·马斯克（Elon Musk）的缘故，这两年“第一性原理”很火，我也尝试从互金用户最底层的需求和行为模式出发，将全套的逻辑做一下简要的推演，参见下图：

基于用户行为增长逻辑的底层框架

用户底层需求

用户参与金融业务最底层的需求，直接目标是获得收益，而最终是为了消费。按照《金融学》的表述，“金融学的一个基本信条是：金融体系的终极功能在于满足人们的消费偏好，包括诸如食物、衣服和住所等全部基本生活必需品”。换成大白话，就是赚钱是为了更好地花钱。在这一点上，阿里、京东这样的平台，算是比较完美地实现了用户的“投资-消费”闭环。

用户获得收益的过程，就是将投入资金到理财平台，在达成收益目标后，转出资金的过程。用户在任何理财平台的操作，最终都可以被抽象到“投入资金→获得收益→转出资金”这一行为体系中。

经济学三公理

在目前所有的学科当中，道是无认为经济学是解释用户需求和行为最合理的框架与工具。而根据张五常先生的观点，经济科学最终可以归纳为三个最基本的公理：需求定律、成本概念和竞争含义。这三点，其实也是一切运营策略的起点。

• 需求定律：核心思想是“价格对供求的作用是确定性的”，在这里，“价格”可以是是理财平台给出的金融产品收益率，也可以是互联网的用户体验度、运营提供的补贴和激励。用户的需求会被导向哪一家平台、到了某一个平台后是留还是走，都受到平台提供的“价格”影响
• 成本：对用户来说，从下载APP到投资、分享，整个转化漏斗的每一个节点上，无论是选择YES还是NO，都意味着成本的付出。在互金运营中，需要重点考虑的是这四类成本：沉没成本、机会成本、边际成本和会计成本，它们是用户作出行为决策的基础。实际上，很多平台的运营策略，就是通过不断增加用户的沉没成本(金钱、时间和情感)，持续增加用户心理账户的支出，让用户因为离开的成本太高而留下来
• 竞争：根据百度百科的定义，竞争( competition)是个体或群体间力图胜过或压倒对方的心理需要和行为活动。即每个参与者不惜牺牲他人利益，最大限度地获得个人利益的行为，目的在于追求富有吸引力的目标，竞争是个人或群体的各方力求胜过对方的对抗性行为。同一个运营活动（比如请好友帮助砍价、邀请好友获返利、给宝宝投票等），如果引入排名机制，往往会较大幅度地提升用户参与意愿和持续参与的时间

说服心理学滑梯模型

说服心理学滑梯

根据说服心理学理论，对用户的说服和行为的促成，需要考虑如下四个要素：

• 首先是重力，这代表用户做一件事的初始动机。对互金用户来说，就是通过投资赚取收益
• 角度，它是运营从用户身上挖掘出来的动机和需求，依托于重力而存在。比如用户的初始动机是投资赚钱，运营通过设计各种活动的方式，设计出“邀请好友可以加收益”、“学习理财知识送红包”等活动，培养用户邀请好友加入平台的动机和学习理财知识的动机
• 推动，是运营为用户提供的激励，目的是为了引导用户完成特定的行为，促成用户的持续转化和成长
• 摩擦，是用户在平台上完成特定行为的阻力：有时是客观层面的，比如APP不稳定，或是绑卡成功率低，或平台产品收益率水平偏低；有时是主观层面的，比如平台的UI主色调是绿色（XX投资最初几个版本就是这样），让投资用户心里觉得不太舒适，或是平台名字起得拗口等等，原因不一而足

在说服心理学滑梯模型中，代表用户初始动机的“重力”与经济学三公理的“需求”存在着对应关系，代表用户完成特定行为阻力的“摩擦”，与经济学三公理的“成本”也是相对应的，它们是经济学公理在运营策略上的体现。

福格行为模型(BJ Fogg’s behavior model)

福格行为模型

福格行为模型(BJ Fogg’s behavior model)认为，要促成用户某个行为发生，需要同时具备以下三个要素：

• 动机，根据百度百科的定义，动机是由一种目标或对象所引导、激发和维持的个体活动的内在心理过程或内部动力，是人类大部分行为的基础。在组织行为学中，动机主要是指激发人的行为的心理过程。通过激发和鼓励，使人们产生一种内在驱动力，使之朝着所期望的目标前进的过程。在这里可以很清晰的看到，用户的动机是行为发生的内驱力，是一种用户自主性较高的心理机制，而且往往要通过“激发和鼓励”才发生作用。在互金业务里，用户最底层的动机就是获得收益，而各平台努力的方向，是让用户来到自己的平台投资，持续留存，并带入更多的用户过来投资
• 能力，是用户完成某种特定操作的的素质，或者说完成某种行为的水平高低。在互金业务中，用户的行为能力一般体现为是否拥有一台手机、是否有几秒钟的操作时间或是否有一定的投资资金，门槛非常低
• 触发器，在这里指的是运营为用户提供的激励，用以促成用户完成某种行为

在福格行为模型中，“动机”与说服心理学滑梯模型的“重力”（初始动机）和“角度”（从用户身上挖掘出来的动机）存在对应关系，“能力” 与“摩擦”（用户在平台上完成特定行为的阻力）对应，“触发器”与“推动”（运营为用户提供的激励）相对应——这意味着说服心理学滑梯的每一个要素，最终都体现为福格行为模型中相应的操作要点。而福格行为模型，又是一切运营策略的基础框架。

以上文陆X所的1月回归礼为例，我们来看一下福格行为模型的实际应用：

• 动机：用户的初始动机是通过投资赚取收益，运营挖掘出来的动机，是赚取平台提供的额外补贴奖励
• 能力：用户只需拥有一台智能手机即可，几乎所有的互联网用户都能满足这一条件
• 触发器：在这里陆X所运营为用户提供的激励是获得抽奖机会，用户有机会得到从5元到50元不等的投资券

当用户按照运营设定的路径完成特定的行为后，用户的转化和成长之路，又向前迈出了新的一步。

最后，道是无用三句话来概括《触动人心的运营策略（1-3）》这三篇文章的核心指导思想：

• 以用户数据为基础
• 以用户成长为主轴
• 以用户交易为导向

以上，即互金用户增长的不二法门。

全文关键要点归纳如下：

• 互联网金融数据分析体系的搭建和不断完善，是增长模型持续发挥作用的基础
• 用户转化模型的使用方法和配套数据指标，在本系列上一篇文章中已经有过介绍。在此基础上，还有更为进阶和精细化的玩法：用户分支路径转化漏斗、平行转化漏斗
• 用户生命周期模型，重点并不在于多么精确地划分周期节点，而是根据周期内相应用户的行为特征和数据，提供对应的运营策略，从头到尾做好“拉客-接客-留客”的工作
•  用户任务分层模型，能够帮助大家梳理互金业务的用户任务体系：核心任务→扩展任务→外延任务。高阶的产品和运营，往往更加认同“核心任务＞扩展任务＞外延任务”的重要性设定，并以此为基础来进行产品设计或运营活动设计，同时，这也是各方顺利沟通的基本前提
• 在用户的转化和成长路径建设上，可以从金融和互联网两个层面切入。它们分别受到用户的财务生命周期和在平台生命周期影响，各有特点，又相互交织

最后，本篇通过打通互金用户的底层需求、经济学三个公理、说服心理学滑梯模型和福格行为模型，挖掘出各种互金用户增长模型背后最底层的逻辑框架。

本文作者@道是无  由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

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本文以“WHAT-HOW-WHY”的框架为基础，按照第一步明确用户行为的相关定义和模型、第二步介绍如何搭建三大增长模型及配套落地指导原则、第三步说明基于用户行为增长模式的底层逻辑

•    “触动人心的运营策略系”系列，一共三篇文章，分别从用户属性分析、基于转化漏斗的生命周期划分、基于用户行为的增长逻辑切入，三篇文章中一以贯之的核心思想，就是用户的转化和成长

1

当我们在讨论用户行为时，

我们在说什么

从基础出发，回归初始定义

很多日常脱口而出的词，其实我们并没有思考过它真实的含义。大多数争论和错误决策的起点，也在于定义的不清晰和不一致。

互金运营是离钱最近的一项工作，清晰的用户行为定义便显得尤为重要了。

用户行为 

用户行为由最简单的五个元素构成，时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）。对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件。比如用户搜索是一个事件，在什么时间、什么平台上、哪一个ID、做了搜索、搜索的内容是什么。这是一个完整的事件，也是对用户行为的一个定义。有了这样的事件以后，就可以把用户行为连起来观察。

用户行为分析  

用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。

具体而言，用户行为分析是基于用户在互联网产品上的行为，以及行为背后的人发生的时间频次等维度，深度还原用户使用场景并且指导业务增长。

一个完整、多维、精确的用户画像=用户行为数据+用户属性数据。

消费者行为

消费者行为在狭义上讲：仅仅指消费者的购买行为以及对消费资料的实际消费。在广义上讲：消费者为索取，使用，处置消费物品所采取的各种行动以及先于且决定这些行动的决策过程，甚至是包括消费收入的取得等一系列复杂的过程。消费者行为是动态的，既涉及了感知、认知、行为以及环境因素的互动作用，也涉及了交易的过程。

消费者行为模型（AISAS）  

消费者行为模型

随着互联网的兴起和发展，针对消费者进行研究的模型已经从最初的AIDMA模式（Attention 注意、Interest 兴趣、Desire 欲望、Memory 记忆、Action 行动），演化到了到后来的AISAS模式：

1、Attention——引起注意

2、Interest——引起兴趣

3、Search——进行搜索

4、Action——购买行动

5、Share——发起分享

基于基础定义的分析框架搭建

在线性方向上，从“注意”到“分享”的核心路径上存在着多个关键节点，而由于“说服心理学滑梯”效应的作用（下文将说明），导致从起始节点到最终节点的过程中，用户会因为各种原因出现流失，从而形成用户转化漏斗。

对互金运营来说，需要结合公司当前目标和自身KPI，抓住转化漏斗的关键触点，据此设计相应的运营策略。

对用户行为进行分析，要将其定义为各种事件，而将时间（when）、地点（where）、人物（who）、交互（how）、交互的内容（what）聚合在一起，便构成了一个完整的用户任务。从任务的层次来看，从核心到外围，可以分为三档：核心任务、扩展任务、外延任务。

对互金运营来说，必须深入到本公司产品的体系中，了解用户操作的关键路径和主线流程，根据用户任务的重要程度，设计运营活动，这样能够最大程度上避免运营和产品惨烈撕X的情况出现。在往下看之前，你可以停下来想一想，对于投资用户来说，TA的核心任务、扩展任务、外延任务分别是什么？

由于不同用户在转化漏斗的阶段各有不同，其在本平台所处的生命周期发展阶段也就有了群体差异。引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，针对不同发展阶段的用户，运营策略的差别往往十分巨大。

这部分内容，在道是无此前的文章《用户生命周期管理的完整方法论——触动人心的运营策略02》已经有了比较详细的论述，需要了解的同学可以点击链接查看。

到这里，我们已经初步搭建起了用户增长策略的基本框架：

1、根据转化漏斗梳理操作流程，进而识别关键触点进行优化

2、根据任务层次梳理最小闭环，进而分层次、分阶段设计运营策略

3、根据用户生命周期进行用户分层，进而针对不同生命周期的用户实施差异化的运营手段

2

18字诀：

为什么要分析用户行为

做画像

完整的互金用户画像=用户属性数据+用户行为数据+交易数据+风险收益数据。互联网公司擅长前2块，但往往偏重于一般的互联网用户分析，缺乏对金融和投资的理解；金融机构强于后2块，一般认为用户行为数据只是过程性信息而不屑收集，可能一款APP已经推出很多年都没有做过基本的埋点或转化率分析。

在整个用户画像的体系中，用户行为是串起用户和平台两端的其他3项数据的关键要素，值得深入探究和完善。

知偏好

通过对用户访问页面的类型、访问路径的深度，可以帮助识别用户对某些投资品种或运营活动的偏好程度，进而针对此类用户推送更多此类产品上架的信息，或是与相关产品有关的优惠券（加息券/抵扣券/满减券等）。平台再大一点，可以据此完善“千人千面”的前端架构设计。

此前GrowingIO、诸葛IO等用户行为分析机构，已经推出了此类产品，虽然在精度上还有待进一步加强，但毕竟是一个有益的尝试。从实际使用的反馈情况来看，偏好分析在投资理财类APP上的分析效果，会好于在借贷类产品上的应用。

控营收

从用户导入到用户流失，全链路跟进转化率和留存率提升。

根据公式：

用户生命周期价值（LTV）

=（某个客户每个月的投资频次客单价毛利率）*（1/月流失率）

由此可知，在客单价和毛利率水平不变的情况下，我们可以着手的点有2个：

提升投资频次：持续做好用户转化节点的运营策略优化，让用户在“注册-实名-绑卡-交易-复投”的转化过程中，有充分的动力持续向下一步跃迁，实现交易笔数和交易金额的提升，最终提升平台用户生命周期价值。

降低流失率：通过释放出各种任务引导持续提升等级，进而做好用户的忠诚度提升；通过刺激活跃和召回策略提升用户留存，最终降低平台用户流失率。

做策略

做运营策略，并不是简单地抄一抄竞品、落实老板要求那么简单。或者换个角度说，如何更好地抄到竞品的精髓、把老板的要求落到可规划/可执行/可汇报的程度，都有赖于对用户行为数据的收集和分析。离开用户行为谈运营，无异于耍流氓。

搞复盘

根据用户行为数据复盘版本升级和运营活动的效果，并据此进行调整和优化。无论活动的目标是提升日活、提升GMV还是单品交易量，最终都要落实到用户在转化漏斗节点或用户任务上。

对于活动效果的检视，简单地看无非是“达成”或“未达成”，而对用户行为数据的分析，却能回答为什么、好在哪/不好在哪儿、下次如何和才能做得更好。

作比较

基于转化漏斗的各种转化率、基于海盗指标的拉新-促活-留存分析、基于用户任务体系的注册-投资-提现数据分析等，都能够帮助我们搭建一套对本平台指标体系搭建和竞品比较分析的框架，对于运营指标制订、资源申请和效果检视有显著的帮助。

3

如何搭建基于用户行为的增长体系

基于用户行为的增长体系建设，可分为前置条件、执行策略、通道搭建和落地配套原则4部分。下文将分别展开。

Part1.前置条件：用户数据准备

如上文所述，完整的互金用户画像体系，由如下这4部分数据构成：属性数据、行为数据、交易数据、风险收益数据。

互联网金融数据分析体系

属性数据：用户作为自然人和社会人的最基本数据，也是其他三类数据的基础

行为数据：串起用户和平台两端的其他各项数据的关键要素，一切运营策略的落脚点。以用户行为数据为基础，结合平台的标签体系，还可以得到衍生的用户转化数据和用户行为偏好数据，在此不详细展开

交易数据：计算平台营收、ROI、LTV等经营指标的基础，也是用户价值的判断的重要标准

风险收益数据:用户的投资属性数据,既是差异化运营的依据,也是平台落实风控合规要求的体现

属性数据举例 

行为数据举例

基于以上数据,结合频率、时间维度、用户数等指标,就能得到更多指标数据,比如:

时间周期(月)+投资次数=月活(MAU)

最后一次回款日期+回款后最近一次投资日期=用户流失

时间区间内投资金额/时间区间内投资用户数=人均投资金额

如果将用户投资行为，与最近一次交易时间、交易频率、单位时间内交易金额相结合（根据RFM模型），在计算和分析后对于用户价值判断、召回策略制定等方面将能够提供有力支撑。

R(Recency)：用户投资的时间间隔

F(Frequency)：用户在单位时间内投资的次数

M (Monetary)：用户在时间内投资的金额

交易数据举例

风险收益数据举例

有关风险收益数据，稍微展开说一下：

对于大多数互金平台来说，产品的展示和推荐，首先还是基于营销的目的来做，不太考虑用户自身的风险承受力情况。甚至有些时候，在用户完成风险测评后，还会诱导用户购买超出自身风险承受力的产品，于是你就会看到下面这种画风：

XX金融在用户完成风险测评后给出的投资建议

（图片来自公众号@智能投顾联盟）

按照这两年监管发展的方向，“把合适的产品卖给合适的投资者”的适当性原则落地，将逐渐从持牌金融机构向互联网金融公司逐步扩散。基于用户风险承受力和收益目标来进行产品和运营策略设计，一方面能够提高合规水平和平台安全边际，另一方面，也是对用户投资需求和投资能力的更进一步把握。这部分内容之前的文章也有涉及，可点击《触动人心的运营策略01：深解互联网金融用户属性》查看。

用户风险承受力与产品风险等级的匹配关系-基于用户风险承受力（5档分级）

用户风险承受力与用户投资目标的关系-基于用户风险承受力（3档分级）

2016年蚂蚁金服公布的《蚂蚁聚宝大众投资人大数据分析》中，透露出来的5项内容，分别都能对应到上文提到的四大类数据中：

注：

在实际搭建数据指标体系的过程中，指标会拆解得更加细化，这里不是写PRD，就不针对这四类数据对应的报表字段详细展开了

此处的“交易数据”，主要只用户发生投资行为后的持仓数据；而用户的首投、复投相关的时间、金额、产品数量等投资行为数据，包含在“行为数据”的类目下

Part2.用户增长模型搭建

基于用户行为的增长策略，依赖于三个基础模型的建立，它们分别是：转化漏斗模型、生命周期模型和任务分层模型。

其中：

转化漏斗模型是在纵向上，对用户转化的节点进行分析；以此为基础，根据用户在不同转化节点的分布情况，对将用户在平台上所属的生命周期进行定义和划分

任务分层模型是在横向上，对用户在平台上的各种行为进行拆解和分组，按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分，以此为基础引导用户在不同层级的任务中迁移和成长

最终，通过对用户转化率的持续优化、用户任务完成行为的持续引导，进而实现对平台各生命周期用户的差异化运营和服务，最终实现平台用户快速和持续的增长

模型Ⅰ-用户转化漏斗模型   

关于转化漏斗模型，道是无在此前的文章中已经有过比较详细的描述，在此就不再展开。

转化漏斗模型（理财端）

基于以上模型，对于理财端用户的转化关键节点和对应的重要指标就可以比较轻松地掌握了。但在实际的应用中，这只是达到了60分的及格线而已。那么，该如何用更高阶的手段来使用转化漏斗模型呢？以下是2个可以参考的方向：

1、用户分支路径转化漏斗（以传播/邀请为例）

转化漏斗模型-分支路径转化

以转化漏斗模型的“传播”这个节点为核心，可以拆解出从“老用户看到界面邀请提示”到“新用户接受邀请并完成注册开户”，其间至少有7个转化节点。拆解到这个颗粒度，运营更多的工作开始浮现出来：

最终从结果来看，精细化的漏斗划分，一方面能帮助运营提升效率和投入产出比，另一方面，也有利于在活动过程中快速地定位和解决问题。活动结束后进行复盘时，做得好不好、下一次怎么才能做得更好，得出的结论才会更加靠谱。

2、方向二：平行转化漏斗

转化漏斗模型-平行转化

注：在上图中，对用户来说，投资、内容、每日加息、传播等业务，都被定义为“平行业务”。

如果按照不同的颗粒度、不同的业务条线来分拆，一个APP内其实可以拆解很多平行的转化漏斗，对运营来说，单纯为了拆而拆是没有意义的，我们需要根据当前运营重点和部门KPI梳理出需要重点关注的几个平行漏斗（同一时期内数量一般不超过3-4个，多了你也顾不过来）。一般来说，大概的方向有这么几个：

抓用户主线转化流程：注册/绑卡/普通投资/定投

抓用户活跃转化：推送/内容/每日加息/签到/老用户复投

抓用户拉新转化：邀请好友/新用户首投

对同一时期内进入平台的用户，可以通过同期群分析等方式，分析这些用户在进入平台后的一段时间内（如果是公募基金，按照最短的申赎时间来看, 可以设定为一周），在各主要平行业务的使用情况和转化情况，并进一步了解用户在各业务上重合的程度。

基于以上分析，通过页面引导、活动激励等方式，结合平台的用户成长体系，促成用户在各平行业务之间的跃迁。

下面以与“投资”相关的几条平行业务进行举例说明：

示例：陆金所

以陆金所的印章体系为例，通过对用户成长路径的设计，引导用户在不同的业务之间跃迁，持续进行各类产品的交易、参加平台各类活动，最终提升用户的活跃度和留存率。

模型Ⅱ-用户生命周期模型   

用户生命周期通常分为五个阶段，分别为：引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

通过各个时期特征的提炼，可将这五个时间分为三个运营区间：

获客区——引入期，通常说的“拉客”，主要运营手段为拉新，主要考核指标为留存率；

升值区——成长期+成熟期，通常说的“接客”，主要运营主段为激活，主要考核指标为增长率和转化率；

留存区——休眠期+流失期，通常说的“留客”，主要运营手段为留存，主要考核指标为为留存率和召回率。

用户生命周期模型

新手首先碰到的问题，往往是不知道按照什么标准来划分生命周期节点。其实在实际操作的过程中，你并不需要真的做出一个用户生命周期分布图，然后据此操作。实际上，用户处于周期的哪个阶段，是由其行为决定的。所以，运营的抓手，也是落在用户的行为上。

比如，你发现近期平台上产品的申购金额几乎没有什么增长，甚至还有所下降。于是，你找BI同学拉数据，发现近1个月平台上已注册&未交易用户占比有上升的趋势，而且用户复投率也有所下降。结合上文的用户转化漏斗模型，你可以得出初步结论：

注册用户的交易转化率偏低，一方面可以内部排查，看看在系统层面，交易流程是否有问题；另一方面，可以通过短信/PUSH/站内信/APP首页弹窗等方式，给用户推送新手大礼包（新手红包+体验金+高收益新手标），引导用户完成首投转化。在此，实际上就是针对这一批引入期用户进行了交易转化率提升的操作。

用户复投率下降，原因可能比较复杂和多样，可以多观察几天，并跟历史基线数据做比较。有时很可能正是用户还没到发薪日没钱投资，或是前一阵做过大促，大批用户买了期限较长的产品尚未回款，所以没有新的资金进行复投。

当用户处于不同发展阶段时，用户价值会产生相应的变化，因此，也需要针对不同阶段来设计对应的运营目标和策略。相关内容道是无已经在此前的文章中有过较为详细的描述，在此不再展开。

模型Ⅲ-用户任务分层模型   

互金用户任务分层体系（理财端）

对于理财端的用户来说，在一个平台上所有的行为，都可以放到“核心任务-扩展任务-外延任务”的框架中进行考核和分析，这就是道是无在本部分要介绍的“用户任务分层模型”。

仔细观察后，你会发现一个很有意思的现象，“模型Ⅰ-用户转化漏斗模型”其实是以平台为中心的用户转化视角，而“模型Ⅲ-用户任务分层模型”则是以用户为中心的需求满足视角。两个模型有同样的转化节点，但模型Ⅰ是扁平的，而模型Ⅲ却是带权重的。

1、任务分层结构：

注：把“成为平台投资者”放在扩展任务区域的原因——对用户来说，“成为平台投资者”这个任务，其实是“赚钱”任务的前置条件，确实很重要，但并不是用户首先关心的问题，所以就把该任务的权重将至扩展任务。

2、用户任务分层模型中的市场机会：

核心任务：提供亿级用户规模的机会。满足互金核心任务需求的，从前是金融体系的银行、券商、保险和基金等金融机构，后来是推出了余额宝的蚂蚁金服。你会发现这一类公司做的就是面向海量用户提供“存钱-赚钱-取钱”的基础服务，它们在的用户运营上谈不上有多大特色，但选对了时间和任务模式，成功的概率最高。

这类公司应对洗牌风险的能力为“强”

扩展任务：提供千万级用户规模的机会。满足扩展任务需求的，往往在效率上有表达提升。它包括两类公司：一类是腾讯、京东这样的互联网巨头，从成为平台用户的扩展任务切入（即俗称的“用户导入”），本质上做的是流量生意；另一类是平安、玖富、拍拍贷这样的互金玩家，模式有：

①平安陆金所：通过强大的金融产品整合和供应能力做好“投资-复投”任务

②玖富/悟空理财和拍拍贷：抓住P2P的时间窗口，做好“获得收益-增加收益”任务，以及简化和降低准入门槛，做好“成为平台投资者”任务

这类公司应对洗牌风险的能力为“中”

外延任务：提供百万级用户规模的机会。以满足外延任务需求为特色的，多数是互联网系的头部互金公司。它们在核心任务上找不到突破点，于是立足扩展任务，发力外延任务，在获客手段、运营手段、补贴力度、差异化资产获取和包装上都做得最为有声有色。

这类公司应对洗牌风险的能力为“弱”

PS：做外延业务如果用力过猛，走上邪路，极致就是传销和庞氏骗局了。不少人痴迷所谓的用户裂变方法，如果脱离了用户的核心任务，那就肯定不是健康的用户增长模式——既无法带来合法的收入，规模增长也无法持续。

3、任务分层关系：

核心任务：用户首先关心的是赚钱，赚钱的主线流程是“投入本金（入金）→获得收益（增值）→获利了结（出金）”。平台是否安全、平台收益是否有吸引力、要用钱时是否能够及时取出、主线操作流程是否方便，这是用户在核心任务区域最关心的几个问题，它们直接决定了“扩展任务”和“外延任务”是否存在

扩展任务：扩展任务中，“复投”、“增加收益”、“提前获利了结”这3个一级任务，分别对应核心任务中“投入本金”、“获得收益”、“获利了结”这3个二级任务，前者是后者的进一步扩展和优化

外延任务：外延任务附属于核心任务和扩展任务，当运营活动主要落在外延任务区域时，需求基本在运营经理层面就可以搞定了。如果运营活动落到扩展任务或核心任务区域，往往就需要产品经理比较深度的配合了。尤其是落到核心任务区域的运营活动（体验金、加收益等），往往要横向统筹多个部门，最容易踩到坑里去的往往也是这类活动。

4、任务分层角色统筹：

核心任务是产品经理主要关心的领域，平时说的APP核心功能设计、用户体验设计基本都落在这个区域

外延任务往往是运营经理发力的着眼点，各种拉新、促活、留存的运营活动，都落在这个区域

扩展任务区域则是产品和运营的交界地带，对产品经理来说，扩展任务是用户体验持续优化的方向，对运营经理来说，扩展任务中的各项子任务，都是运营活动很好的载体

如果你仔细观察就会发现，一个高阶的产品经理或运营经理，常常是能够按照“核心任务→扩展任务→外延任务”的方向来思考，同时又能够充分立足各自业务目标和KPI，进而设计方案并安排优先级的人。

反过来看，有时运营同学向产品同学提出一个运营需求时，会很诧异：“咦，为什么产品同学当场炸毛了？”其实，如果你了解用户任务分层模型就会知道，这次你提的这个需求，大概率是让产品同学感觉用户的核心任务流程受到干扰了。基于对用户任务分层的洞察，运营对产品中各种功能的权重才能有更合理的把握，与产品和开发沟通时，才能有共同的讨论基础。

下面以京东金融APP的“任务中心”为例，对相关任务进行拆解和分析：

京东金融任务体系拆解

通过上图可以看出：

互联网金融的最关键的点是交易,所以叠加在核心任务和扩展任务上的运营激励往往比较大

邀请好友使用京东金融APP,能够间接带来交易量的提升,所以给予了中等程度的激励

每日玩金币游戏,由于是一个单纯的促进用户活跃的活动,与核心任务距离比较远,对于用户核心需求的满足程度也较低,所以给予了比较弱的运营激励

不过需要注意的是,不同类型的公司,在处于不同发展阶段时,业务目标会有不同的侧重点,所以在运营活动方案和配套激励措施的设计上,会有各自个性化的地方,不能直接套用模型,还需要具体问题具体分析。

Part3.用户成长路径建设

互金用户成长框架

对于互金业产品来说，用户的转化和成长是在两个层面上实现的：

金融层面

用户投资金额、投资产品复杂度的提升，背后代表的是用户风险承受力和收益目标的提升

互联网层面

用户在平台内成熟度的提升，它表现为在基于主线转化漏斗的成长体系上，持续不断地向漏斗的下一个环节迁移和成长

从金融层面看，用户在财务生命周期中所处的家庭发展阶段，是影响用户在金融层面成长的背景性因素；同时，用户风险承受力、收益目标、收入水平、投资经验等都是影响用户在金融层面成长的关键性因素。不过，由于财务生命周期涉及到大量个性化的线下数据，而且与投资、保障和资产配置的关联度太高，在本文中就不再详述，将来有机会另开文章讨论。

从互联网层面看，用户在平台上发展生命周期所处的节点，是影响用户在互联网层面成长的背景性因素；同时，用户在主线转化漏斗所处的节点、活跃情况、留存情况等都是影响用户在互联网层面成长的关键性因素。

总体来看，用户的成长过程是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，最终都体现为用户在平台上各种各样的投资行为。

成长模式Ⅰ-用户在金融层面的成长   

理财端用户投资成长体系

此前，蚂蚁财富（原“蚂蚁聚宝”）曾经对理财用户做了一个很形象的分层，从最初级的银行存款（幼儿园），到最高级的资产配置（六年级）分为7个进阶。按照这个标准来看，会发现大多数基金公司的现状是给一年级的小朋友，上三年级、四年级的课；国内一众做智能投顾的公司，在给幼儿园的小朋友，上六年级的课——这些情况，其实都是忽略了互金用户的分层以及用户成长的过程，体现到用户数和管理费收入上，回报的效果自然不会太好。

对互金平台来说，需要根据自身产品资源、用户分层，结合相应的运营策略，帮助和引导用户实现成长和进步。这一点上，我一直觉得京东金融的“小白基金”做得不错（没看到交易数据，欢迎京东的童鞋补充^_^）：

京东金融-小白基金

用户点击进入“小白基金”，从左到右一次可以看到“天天赚”、“月月赚”、“高手专区”,分别对应货币型基金、债券型基金和混合型/股票型基金（原先还有基于短期理财基金的“周周赚”），帮助用户勾勒出“一年级（货基）→二年级（债基）→四年级（混合型基金）”的成长路径，用户还可以通过学习基金产品知识，获得从3%到4%不等的收益奖励。

对小白用户来说，货基和债基在能够承担的风险范围之内，又能够够获得额外的收益补贴，自然会有动力参与到投资和成长的过程中来。

其实对于多数理财类的APP来说，如果做好如下2点，这篇文章也就算没白看了：

划分用户成长进阶，提供有梯度的产品和服务

首先服务好低年级“小朋友”，在用户体验和运营策略上做出倾斜，辅以投资者引导和教育

成长模式Ⅱ-用户在互联网层面的成长   

理财端用户交易行为成长体系

从理财端用户交易行为成长体系的构成来看，主要包括如下几个要素：

垂直方向上，基于用户转化漏斗模型，设定转化路径和转化目标，从“完成注册”到“完成新的投资”都包括在内

水平方向上，在转化漏斗的主要节点上，促成用户从上一个节点向下一个节点转化和成长，从“已下载未注册”到“汇款后N天未投&账户内无余额”，都有各自的转化目标

在配套条件上，针对相应生命周期内用户的特点，设定好“触发转化条件（如下载后的M天内）-触发转化方法（如首页蒙层）-触发转化激励（如阶梯现金券）”这整套运营手段，以保证用户转化和成长目标的落地

重点强调：在促成用户“完成首投”、沉默/流失用户“完成新的投资” 的转化节点上，可以适当引入人工电话回访的方式，主体内容是“平台信心建设+未转化原因询问和解答+优惠激励”。只要成本可控，人工的方式会让用户感觉比较有温度，转化效果一般也还不错

下方，是陆金所针对“N天未投资&账户内有余额”的用户，推出的“1月回归礼”活动，主要目的是通过下发投资券短信的方式，促成休眠用户“完成新的投资”。

陆X所-1月回归礼

通过上图可以看出：

用户触达的第一步就存在风险，下发的短信可能被用户手机上的安全软件禁用，导致用户看不到这条消息。相对比较保险的做法，可以采用“短信+邮件/推送/电话”的方式，确保用户肯定可以看到

短信文案的表述容易让人误以为是诈骗短信，用户明明什么都没做，为什么就凭空“获得抽奖资格”？

在可以做到针对休眠用户精准发送触达短信的基础上，最好的方式是确保所有收到短信的用户都能中奖，否则会比较影响用户感受。这一类活动的指导思想，应该是【确定能得到，不确定得到多少】：确定得到，能够确保用户有参与的动力；不确定得到多少，能够提供用户“赌一把”的乐趣。不过这也是大公司的苦恼，包括很多银行在内，由于用户规模大，为了控制营销成本，不得不祭出“数量有限、先到先得”这个法宝

在适用的产品上，尽量不要太限制。用户之所以会进入休眠状态，肯定存在某种原因的，所以给这些用户的激励一定要更诱人，最好能给到无门槛的全场通用券，或至少放到明星产品或是一些新上架产品上

简言之，用户在互联网层面的转化和成长，其实也是一个比较复杂的过程，它既包括用户在主线流程上的转化，也包括用户在支线流程的转化。在转化的每一个节点上，一定要考虑清楚用户的利益点和风险点/困难点在哪里，并提前做好产品和运营手段上的准备，最终促成用户的持续转化和成长。

本部分的最后，再上一个案例——桔子理财新手任务成长任务。正如上文所说，用户的成长过程，是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，两者相互依赖、相互促进。

桔子理财新手任务成长任务拆解

通过上图可以看出：

从互联网层面的成长来看，桔子理财新手任务是在重点引导用户完成“渠道导入→注册→首投→传播”的主线流程转化。完成这样一个深度的操作过程后，用户对平台肯定是比较了解和信任的了（投入金钱&投入人脉关系），这样用户离开平台的成本就变得更高了

从金融层面的成长来看，周周升属于短期高收益产品（7天后可赎回，年化最高8.39%），爱定存的期限从1个月（年化收益率5.5%）到12个月（年化收益率8.29%）不等，而且用户为了追求高收益，往往会倾向于投资期限较长的产品。

买入定期产品后，只有VIP用户有提前赎回特权，普通用户无法提前赎回（成为VIP用户需要在平台上的投资金额达到一定规模），这样也进一步提升了用户在平台上的留存率

从激励的倾向性上看，可以看出桔子理财和京东金融具有比较明显的不同。在上例“京东金融任务体系拆解”中，对于“邀请好友使用京东金融APP”给予的是50个金币的中等程度激励，而在桔子理财这里，是给予400个桔子的最高强度激励。京东金融由于背靠京东商城，用户体量大，业务复杂度高，所以重在引导用户在各业务体系内的转化和活跃；桔子理财属于创业型平台，用户渗透率相对较低，所以重在扩大用户规模，更多地圈进用户后，再谋求转化

我们平时在做竞品研究和运营手段借鉴时，这样的背景性因素往往会被忽视，而直接照搬别人方法的结果，往往就是“七分看运气，三分看财力”，这种情况应该尽量避免。

综上，在不断完成任务、获得成长的过程中，用户获得了更多的权益和心理满足，平台也获得了用户的活跃和忠诚，在这里可以看到，一个好的运营策略设计，能够让用户和平台都获得双赢的。而用户成长体系的搭建，又穿插着“利益”、“荣誉”、“情感”、“安全”的种种套路，对人性弱点的窥探，在这里体现的淋漓尽致。

Part4. 落地配套原则

在充分把握用户行为的基础上，为了最大限度地发挥用户增长模型的效能，我们还需要有配套的指导原则和措施：

一切从实际出发。任何方法或模型，都要基于公司的行业属性和当前发展阶段来使用，这是一条基本原则。彼之美味,吾之砒霜，尤其不能简单粗暴地照搬友商的方法。最典型的例子，是上文提到的京东金融和桔子理财对老拉新的激励程度差异，体现的正是这条原则

使用PCDA来验证和拓展模型的有效性。通过计划阶段（Plan）- 执行阶段（Do）-检查阶段（Check)-行动阶段（Action）的不断循环，结合运营目标和数据复盘，配合做好ABtesting，形成适合本平台的有效运营手段体系

指标拆解和运营活动设计的精细化。明确自己的关键目标，然后通过MECE（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，相互独立，完全穷尽）的方式，不断进行目标的分解；最后，拆到最小的颗粒度上，据此设计运营方案。比如上文提到的“用户分支路径转化漏斗（以传播/邀请为例）”，道是无强调“在老用户界面显化利己因素，在被邀请用户界面显化利他因素，最终将传播/邀请的转化率最大化”，在下方的拿铁智投活动页中就体现得很完整：对老用户，凸显的是“每位好友送您50元”；对新用户，凸显的是“最高加送鼓励金5%”

拿铁智投-老拉新案例

小米加步枪有时候比长枪大炮更有效。这句话完整地说，应该是“（今天你拿在手里的）小米加步枪，有时候比（未来某一天可能拥有的）长枪大炮更有效”。如果平台成立时间不长，数据体系也不完备，划不出完整的用户生命周期，这时候又想快速提升交易转化率，就可以直接找数据同学，拉一下近一个月“已开户未交易”、“已首投未复投”的用户数据，给新用户发一批新手大礼包短信推送并跟进电话、给首投用户发一批（高收益新手标+定向现金券），直接看效果。草莽阶段，百废待兴，这时候简单粗暴比按部就班更有效

最后，记得算清楚ROI——行业低潮期，钱还是得用在刀刃上

4

底层框架和指导思想

行为至此，全篇也将接近尾声了。

道是无整理了基于用户行为的增长逻辑背后，那一整套底层的思考框架。因为埃隆·马斯克（Elon Musk）的缘故，这两年“第一性原理”很火，我也尝试从互金用户最底层的需求和行为模式出发，将全套的逻辑做一下简要的推演，参见下图：

基于用户行为增长逻辑的底层框架

用户底层需求

用户参与金融业务最底层的需求，直接目标是获得收益，而最终是为了消费。按照《金融学》的表述，“金融学的一个基本信条是：金融体系的终极功能在于满足人们的消费偏好，包括诸如食物、衣服和住所等全部基本生活必需品”。换成大白话，就是赚钱是为了更好地花钱。在这一点上，阿里、京东这样的平台，算是比较完美地实现了用户的“投资-消费”闭环。

用户获得收益的过程，就是将投入资金到理财平台，在达成收益目标后，转出资金的过程。用户在任何理财平台的操作，最终都可以被抽象到“投入资金→获得收益→转出资金”这一行为体系中。

经济学三公理

在目前所有的学科当中，道是无认为经济学是解释用户需求和行为最合理的框架与工具。而根据张五常先生的观点，经济科学最终可以归纳为三个最基本的公理：需求定律、成本概念和竞争含义。这三点，其实也是一切运营策略的起点。

需求定律：核心思想是“价格对供求的作用是确定性的”，在这里，“价格”可以是是理财平台给出的金融产品收益率，也可以是互联网的用户体验度、运营提供的补贴和激励。用户的需求会被导向哪一家平台、到了某一个平台后是留还是走，都受到平台提供的“价格”影响

成本：对用户来说，从下载APP到投资、分享，整个转化漏斗的每一个节点上，无论是选择YES还是NO，都意味着成本的付出。在互金运营中，需要重点考虑的是这四类成本：沉没成本、机会成本、边际成本和会计成本，它们是用户作出行为决策的基础。实际上，很多平台的运营策略，就是通过不断增加用户的沉没成本(金钱、时间和情感)，持续增加用户心理账户的支出，让用户因为离开的成本太高而留下来

竞争：根据百度百科的定义，竞争( competition)是个体或群体间力图胜过或压倒对方的心理需要和行为活动。即每个参与者不惜牺牲他人利益，最大限度地获得个人利益的行为，目的在于追求富有吸引力的目标，竞争是个人或群体的各方力求胜过对方的对抗性行为。同一个运营活动（比如请好友帮助砍价、邀请好友获返利、给宝宝投票等），如果引入排名机制，往往会较大幅度地提升用户参与意愿和持续参与的时间

说服心理学滑梯模型

说服心理学滑梯

根据说服心理学理论，对用户的说服和行为的促成，需要考虑如下四个要素：

首先是重力，这代表用户做一件事的初始动机。对互金用户来说，就是通过投资赚取收益

角度，它是运营从用户身上挖掘出来的动机和需求，依托于重力而存在。比如用户的初始动机是投资赚钱，运营通过设计各种活动的方式，设计出“邀请好友可以加收益”、“学习理财知识送红包”等活动，培养用户邀请好友加入平台的动机和学习理财知识的动机

推动，是运营为用户提供的激励，目的是为了引导用户完成特定的行为，促成用户的持续转化和成长

摩擦，是用户在平台上完成特定行为的阻力：有时是客观层面的，比如APP不稳定，或是绑卡成功率低，或平台产品收益率水平偏低；有时是主观层面的，比如平台的UI主色调是绿色（XX投资最初几个版本就是这样），让投资用户心里觉得不太舒适，或是平台名字起得拗口等等，原因不一而足

在说服心理学滑梯模型中，代表用户初始动机的“重力”与经济学三公理的“需求”存在着对应关系，代表用户完成特定行为阻力的“摩擦”，与经济学三公理的“成本”也是相对应的，它们是经济学公理在运营策略上的体现。

福格行为模型(BJ Fogg’s behavior model)

福格行为模型

福格行为模型(BJ Fogg’s behavior model)认为，要促成用户某个行为发生，需要同时具备以下三个要素：

动机，根据百度百科的定义，动机是由一种目标或对象所引导、激发和维持的个体活动的内在心理过程或内部动力，是人类大部分行为的基础。在组织行为学中，动机主要是指激发人的行为的心理过程。通过激发和鼓励，使人们产生一种内在驱动力，使之朝着所期望的目标前进的过程。在这里可以很清晰的看到，用户的动机是行为发生的内驱力，是一种用户自主性较高的心理机制，而且往往要通过“激发和鼓励”才发生作用。在互金业务里，用户最底层的动机就是获得收益，而各平台努力的方向，是让用户来到自己的平台投资，持续留存，并带入更多的用户过来投资

能力，是用户完成某种特定操作的的素质，或者说完成某种行为的水平高低。在互金业务中，用户的行为能力一般体现为是否拥有一台手机、是否有几秒钟的操作时间或是否有一定的投资资金，门槛非常低

触发器，在这里指的是运营为用户提供的激励，用以促成用户完成某种行为

在福格行为模型中，“动机”与说服心理学滑梯模型的“重力”（初始动机）和“角度”（从用户身上挖掘出来的动机）存在对应关系，“能力” 与“摩擦”（用户在平台上完成特定行为的阻力）对应，“触发器”与“推动”（运营为用户提供的激励）相对应——这意味着说服心理学滑梯的每一个要素，最终都体现为福格行为模型中相应的操作要点。而福格行为模型，又是一切运营策略的基础框架。

以上文陆X所的1月回归礼为例，我们来看一下福格行为模型的实际应用：

动机：用户的初始动机是通过投资赚取收益，运营挖掘出来的动机，是赚取平台提供的额外补贴奖励

能力：用户只需拥有一台智能手机即可，几乎所有的互联网用户都能满足这一条件

触发器：在这里陆X所运营为用户提供的激励是获得抽奖机会，用户有机会得到从5元到50元不等的投资券

当用户按照运营设定的路径完成特定的行为后，用户的转化和成长之路，又向前迈出了新的一步。

最后，道是无用三句话来概括《触动人心的运营策略（1-3）》这三篇文章的核心指导思想：

以用户数据为基础

以用户成长为主轴

以用户交易为导向

以上，即互金用户增长的不二法门。

全文关键要点归纳如下：

•    互联网金融数据分析体系的搭建和不断完善，是增长模型持续发挥作用的基础

•    用户转化模型的使用方法和配套数据指标，在本系列上一篇文章中已经有过介绍。在此基础上，还有更为进阶和精细化的玩法：用户分支路径转化漏斗、平行转化漏斗

•    用户生命周期模型，重点并不在于多么精确地划分周期节点，而是根据周期内相应用户的行为特征和数据，提供对应的运营策略，从头到尾做好“拉客-接客-留客”的工作

•    用户任务分层模型，能够帮助大家梳理互金业务的用户任务体系：核心任务→扩展任务→外延任务。高阶的产品和运营，往往更加认同“核心任务＞扩展任务＞外延任务”的重要性设定，并以此为基础来进行产品设计或运营活动设计，同时，这也是各方顺利沟通的基本前提

•    在用户的转化和成长路径建设上，可以从金融和互联网两个层面切入。它们分别受到用户的财务生命周期和在平台生命周期影响，各有特点，又相互交织

•    最后，本篇通过打通互金用户的底层需求、经济学三个公理、说服心理学滑梯模型和福格行为模型，挖掘出各种互金用户增长模型背后最底层的逻辑框架

参考资料：

1、用户行为、消费者行为、消费者行为模型（AISAS）、竞争：这四个词条的定义来自百度百科

2、为什么要做用户行为分析？

3、解剖麻雀之心：微博的信息呈现格式

4、张五常：经济学只有三个公理

5、如何巧用心理学 高效优化网站转化率？

6、金融学（第二版），博迪等著，中国人民大学出版社

本文作者@张德春   由(青瓜传媒)整理发布，转载请注明作者信息及出处！

产品推广服务：APP推广服务    广告投放平台    龙游世纪

本文在简单总结下行业转型的背景之后，从新的投资工具、新的核心路径、新的解决方案、新的销售策略四个角度进行讨论，一方面希望能梳理下行业转型的脉络，另一方面也是探讨转型的方向和面临的问题。

另外，如果你是个对投资理财有兴趣的投资者，那也不妨了解一下现在的理财平台都在做什么，为你在投资平台、投资方式的选择上提供一些思路。古人云：知己知彼，百战不殆。何况，这些信息都关系到你的钱：）

转型背景

简单说一说变化与转型的背景。

第一点肯定是行业监管。目前市面上绝大部分理财平台的核心产品还是固定收益类产品，而固定收益类产品中的绝对主力还是P2P资产。自从2016年起，相关部门对P2P行业开始肃清，随之而来的是互联网金融领域的一系列整改，很多运作不规范、风控能力不强的平台已经关门大吉，而2017年作为监管落地年，经受住合规考验的平台越来越少，而监管要求在不断增加。

监管对整个行业都是件必须要做的大事，但不可否认的是，规范收紧意味着创新空间越来越小，即便在完全符合用户利益和金融属性的范围内，缺乏相关牌照、没有自主性的理财平台已经很难在固定收益类产品上推陈出新了。

第二点要强调的是，即便没有如此猛烈的监管肃清，纯粹依靠销售固定收益类产品也不是长久之计。

前几年P2P平台之所以如火如荼，1个月的短期理财产品就敢放出10~20%的收益率，一是因为在行业爆发期各家要靠补贴抢夺流量（说白了这些利息不全是借钱的人给你的，还有一部分是理财平台送你的），二是因为监管不力，很多平台资金流向不明确、擅自操作资金池、甚至是玩起旁氏诈骗，这些后来造成严重负面影响的平台堆出了一个虚假的行业繁荣。

但事实上，好的东西在什么领域都是稀缺的，可以供我们投资的优质标的本身就是稀缺资源，这是事实也应该是常识，在合法合规、风控稳定、为用户利益着想的前提下，想要纯依赖固定收益类产品把平台做强做大做出来流量，难度太高。

截至2017年4月底，网贷行业累计停业及问题平台达到3676家，累计平台数量达到5890家(含停业及问题平台)。——《证券日报》

第三，即便是合规合法的理财平台，在初生牛犊不怕虎的大胆突围后，仍然回归对金融行业的敬畏。想要颠覆金融行业，并不是把金融业务搬到互联网上、加上炫酷黑科技那么简单。

接触金融行业以来，明显感受到金融思维和互联网思维之间的巨大冲突，业务流程中的核心部分目前仍是依靠金融行业自身原有的模式与经验，互联网所擅长的领域仍然局限在靠近流量、靠近数据的一端。比起耗费精力在自身不擅长的领域，不如尽快找准自己的优势和位置。今年3月，蚂蚁金服已经高调宣布未来只做tech（技术），帮金融机构做好fin（金融）；不会做自己的金融产品，将向金融机构全面开放平台。

蚂蚁从Fintech到Techfin

简单总结一下，转型的背景就是三件事：①不让我按原来的做法继续干；②原来的做法也不持久；③原来的做法其实也干不下去了。

那么，只能转型了。

新的投资工具

转型的第一步是要寻求新的投资工具，遗憾的是，留给互联网理财平台的选择并不多。

常见的投资工具包括债券、股票、公募基金、私募基金、信托、黄金、外汇、保险、房地产、期货、期权等等，这些投资工具中一些是准入门槛过高（如私募、房地产等），一些风险太大不适合普通玩家（如期货、外汇等），一些是受平台限制（如股票只能通过证券公司买卖），一些是用户教育难度较大（如提到保险就容易想到一堆负面信息）、还有一些和固定收益类产品差不多无法做大流量（如信托、债券等）……

想要谋求更多用户、更大销售量、更多在账资产的话，投资工具就必须同时满足投资门槛低、投资风险较低、用户易于接受、适合做大流量、且平台还要容易具备销售资格，综合考虑下来，最合适的就是基金。

从互联网金融领域的几个领头羊来看，蚂蚁聚宝、京东金融、陆金所属于综合性财富管理平台，近两年的动作是不断强化基金业务、提升基金业务的比重和层级；P2P领域代表的宜人财富（原宜人贷）、铜板街、积木盒子等平台则于2015~2016年期间纷纷上线了基金业务，后来积木盒子又进一步对基金业务拆分升级并独立上线璇玑智投，提供资产配置解决方案。通盘看下来，各家选择的是基金、基金、还是基金。

璇玑智投

并不是大多数平台的选择一致，而是大多数平台都没有什么选择。

新的核心路径

理财平台的核心路径非常明确，就是引导一个普通用户一步步支付购买理财产品。对于固定收益类产品的销售，在引导用户入金之前往往需要解决如下几个问题：

• 平台安不安全？
• 理财产品靠不靠谱？
• 收益率和期限是多少？
• 我要投进去多少钱？能收到多少利息？

针对这四个问题，核心路径呈现为：

平台增信信息（提供信任感）

↓

理财产品介绍与基本信息（提供安全感）

↓

投资本金与收益（利益诱惑）

↓

进入支付购买流程

而对于购买基金，用户想要解决的问题则更多更复杂：

1. 这是什么基金？
2. 这只基金的背景信息是什么？
3. 这只基金的底层资产是什么？
4. 这只基金的收益曲线该如何理解？
5. 这只基金适合现在买入吗？
6. 这只基金到底能帮我赚到多少钱？
7. 这只基金会赔到什么程度？
8. 这只基金的手续费是多少、再哪个平台买更划算？
9. 有没有更好的基金可以选择？

……

显然，对于购买基金这件事，用户不仅需要了解安全性和收益率，还需要对基金基本知识、投资领域、时点判断、购买规则以及自己的投资能力和风险偏好都有认知，才有做出购买决策的可能。

于是销售基金的核心路径就变成了：

平台增信信息（提供信任感）

↓

理解基金（理解基本知识）

↓

判断挑选基金（投资领域）

↓

判断是否值得购买（基金信息、基金表现、投资时点）

↓

判断是否能够承担风险（风险偏好）

↓

确认购买规则及投资能力（手续费、起投金额等）

↓

进入支付购买流程

上述路径描述的是一个小白用户购买基金的全流程，根据用户本身对基金的认知理解力不同，用户可以直接从后续环节进入这个路径。比如说，假设用户对基金产品有一定了解且有比较清晰的投资方向，那么就可以直接判断投资时点；如果某个用户是个玩基金的老手，很有可能只需要确认手续费等问题，就直接进入支付购买流程了。

新的解决方案

从销售基金的核心路径可以明显感受到，转化一个基金用户要比一个固收用户复杂的多。初期各理财平台引入基金业务基本都是采用了基金超市模式，然而问题也随之而来：互联网理财用户群体基数大、普遍风险承受能力较低、对基金的理解和认知不足、决策能力不足，又难以获取有效及时的沟通，仅仅将基金信息罗列出来让用户自己去选择买什么，对小白理财用户来说门槛的确太高了。

如何降低理财用户购买基金的门槛？如何引导更多用户进入核心路径？

简单来说，解决方案无非两类：一是教育用户决策（你不会买，我教你怎么买）；二是减少用户决策（你不会买，我来帮你买）。而在这两个方向的探索，前者集中在内容营销，后者集中在智能投顾。

4.1 内容营销

内容营销是引导用户做决策的解决方案，通过内容为用户做好教学和答疑服务。很多平台在刚开始拓展基金业务时，最简单的做法就是引入一些新闻和理财知识，再加上选基解读，就可以组成一个内容模块了。

内容的优势在于，能够系统地把理财平台的思路传递给用户，直观地解决用户在购买基金前的各种问题。但想要通过内容营销转化基金用户，则需要注意几个问题：

• 内容筛选。在组建内容时，要考虑到用户需要的是什么样的内容，他们能接受什么样的表现形式，而不是简单粗暴的抓取罗列；
• 内容效率。内容为销售服务，与用户行为的转化漏斗一样，内容也应当有类似于转化漏斗的内在逻辑，让用户按照逻辑一步步被说服，直到可以接受基金；
• 内容公信力。现在很多平台的内容引入源都是有销售倾向的第三方，但一旦内容和销售挂钩，就很容易引起用户警觉。想要让用户被说服，就必须事前考虑到内容的公信力如何构建；
• 投资理念。最后一点其实最重要。无论是基金公司、财经大V、行情资讯、操作技巧等，资源就那么多，理论就那么几套，用户为什么要在这个平台上接受内容？即便接受了，又为什么要在这个平台上购买基金？很重要的一点是，平台要形成自己的投资理念，并且把这套投资理念应用到内容的定位、逻辑结构、资源筛选、呈现方式等等层面，才能在同业竞争中坐稳自己的位置。

举个典型的例子，蚂蚁聚宝把社区作为切入点，引入新闻、大V、基金经理等多种内容源，在内容领域砸的资源不算少，但从今年全面放弃社交路线看来，效果并不明显。这说明内容这条路走不通吗？并不是，即将上线的财富号其实仍然脱离不了内容，从公布的信息看，用户可以获取行业行情、投资建议、产品推荐、售后服务资讯等，依然需要蚂蚁或基金公司提供相应内容，教育并引导用户做出决策。

财富号模式

但之前蚂蚁聚宝的内容有什么问题？显然，聚合了多方内容资源的蚂蚁聚宝，内容筛选不到位、内容之间的组织缺乏逻辑、更没有一个清晰的投资理念，整个内容模块就是一个摊开的杂货铺，让用户自取所需，结果就是大部分没有主动性的用户还是没能被转化。

正在酝酿中的财富号到底有没有解决这些问题？拭目以待吧。

4.2 智能投顾

互联网金融面临转型的同时，恰巧也是大数据、区块链、机器学习、人工智能等技术在金融领域开始实践，而在理财平台上最典型的应用就是智能投顾。

智能投顾即人工智能+投资顾问。投资顾问是理财客户和金融产品之间的桥梁，通过与客户充分沟通，综合考虑他的投资目的、投资预期、风险承受能力而输出资产配置方案——这种服务以往只有高净值人群才享受得到。而智能投顾一方面处理客户信息和行为数据、另一方面通过算法模型定制资产配置方案，从而完成对两者的衔接，提出个性化的理财方案，在投入资金后继续提供资金管理、风险监测、定时调仓等服务。

智能投顾肯定是未来的重要发展方向之一，这个方向目前国内的大小平台也有很多在做了，然而真正做到有说服力、有让人信服的成绩的还寥寥无几。在智能投顾领域，目前还有以下几个问题需要解决：

1. 模型的信服力。智能投顾虽然出发点是用分散化配置降低风险，用数据提供个性化配置，用科技解放人工操作，但模型本身是否能够支撑起这些愿景呢？并不见得。目前市面上可见的所谓智能投顾，最后连接到的配置方案其实只有几个，而配置方案是否能经过金融逻辑的考验也尚存疑问，仅仅是展示该方案的历史表现是不具备说服力的。
2. 平台公信力。平台不仅要提供给用户安全感，也要传达出能够实现智能投顾的实力。智能投顾相当于是把决策权给了平台方，用户自然会对平台有更高的要求和期望。
3. 金融产品组合难度。在现有市场条件下，只能通过建立子账户来实现不同金融产品之间的认购、赎回和调仓，而不同的产品认购条件、起购金额、赎回时间又不太相同，通道成本也很高，即便是配置方案能够有说服力，想要实现还要解决上述这些问题。目前国内第一批FoF基金正在审批中，预计上半年可能会推出，到时候可能会解决上述的一些问题。（Fund of Funds，中文叫母基金，即专门投资于基金的基金。）
4. 用户理解度。虽然智能投顾极大解放了用户在投资行为上的操作，但仍然需要用户接受资产配置、风险认知、投资策略等观念。目前大量智能投顾产品侧重于投资流程的简洁，但投资是件需要长时间决策的事，如果不能让用户接受这些理念，流程简洁反而会让用户缺乏仪式感和信任感。
5. 大众接受度。最后，目前的智能投顾还更像是一个概念，能够吸引一批用户去尝试，但大规模转化用户仍然还需要一段市场培育期，当然，如果大厂投入力度足够，或许这段培育期就没那么长。

智能投顾领域国内的案例很多，比如理财魔方、弥财、拿铁财经等等，甚至包括招商银行的摩羯智投，思路和产品形态都大同小异，一直处在不温不火的状态，普遍存在上述提到的这些问题。

弥财

新的销售策略

这个部分其实只是想聊一聊基金定投。

固收产品很难做定投的重点在于资产端的不稳定，假设一个理财平台卖出了月均5000万的定投，第一个月的固收标的有8000万可以满足，但第二个月的固收标的只有4000万，用户的定投需求就无法满足。但基金基本不存在这个问题，基金的流动性更强，非常提倡通过定投的方式进行认购。与此同时，对于金融市场不够敏感的小白用户来说，定投也是非常好的一个操作方式：判断恰当的买入时点对专业人士来说都非常困难，而分批买入可以均摊买入成本，降低风险。

用户并不是无法承受风险（无非是可承受的风险高低不同而已），而是局限在固收产品的思维里，没有认真面对自己的风险承受能力。定投本身其实就是对用户一个很好的教育：从小量资金开始启动接触基金，通过定投的方式认识和感受风险，从而更好地面对自己。

以上都是优势，同样地，也要看看目前的问题在哪里：

1. 转化路径不清晰。用户痛点、启动理由、切入场景、销售漏斗等一系列环节，目前没有看到一家做得特别好的；固收产品的转化路径在各个平台都比较成熟了，而基金定投的转化路径还在起步阶段。
2. 体验普遍较差。也和行业积淀时间相关，目前定投功能的入口、页面之间的衔接、定投之后的管理，都还处在“有这个功能”的阶段，缺乏打磨，进步空间巨大。
3. 重视力度不足。定投不仅仅衔接销售，也是一种操作技巧和投资策略，如果只把它当做一种认购功能，其实是把有价值的事情做小了。更好的处理方式是，从业务上游到下游同一对定投的认知和定位，让用户自然过渡到定投的操作上，平滑转化为基金用户。

结语

转型求变是大势所趋，整个行业都在面临的新的机遇和问题。这篇文章侧重在脉络的延展上，受到精力和篇幅的限制，很多话题还需要深入挖掘和探讨。有什么想要讨论的，欢迎留言一起聊聊。

移动应用产品推广服务：APP推广服务  青瓜传媒广告投放

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今天的重点：2017年春季大报告。在2016年终大报告中，Mr.QM认为，移动互联网用户突破10亿之后，基本进入了稳定状态，除非与线下结合出现爆发，否则黑马难再现。

这也导致一个新的现象，就是APP使用的碎片化、场景化态势越来越明显（这也是Mr.QM一直表示看好微信小程序的原因，小程序实际上瞄准的就是APP使用的碎片化与场景化）。

这种碎片化和场景化，意味着什么？APP孤岛打破，强势平台化APP已经越来越像PC时代的浏览器，有效利用这些平台的用户资源，单体APP的用户价值可以无限延展。

任何时候，技术、渠道已定，内容价值也就开始浮现。所以，当一直播伴上了微博，其APP外的用户价值自然也就显现（绝非广告，只是举例，毕竟，前些年微博与土豆有过合作并且失败了，可见时机是多么重要）。

这将是本次QuestMobile春季报告最大的亮点：在用户数量、APP的DAU、MAU、时长、次数、下载安装转化这些传统分析之外，Mr.QM将首次带领大家看看QuestMobile全新Plus产品，分析全网流量生态下APP企业（而非单个APP）的全部用户价值。

当然，这依旧是QuestMobile独家的、首创的，不过，大家都知道的，Mr.QM向来低调，即使改变了世界，也只会轻轻挥一挥衣袖，就如Mr.Zhou一样捋捋胡子，不带走雄安姑娘们一丝情愫……

所以，大家不妨看看报告。

一、移动终端保有量、份额及换机去向

QuestMobile数据显示， 总体上看，移动用户破10亿后，增长进入到了“10时代（10%左右）”。

来看看机型的数据。

QuestMobile数据显示， iPhone在一二线城市分布占比最多。华为， 小米， OPPO，vivo成国产手机四大品牌，占比43.5%。

华为是国民最爱第一手机品牌，得到30岁以上用户偏爱。OPPO是24岁以下年轻用户最常使用的手机品牌。

iPhone6 及 6S 占比最高，近 40%； 土豪 iPhone7 及 7P 目前占比近 20%。

接下来看看换机去向。

两个典型的亮点 ：

(1) OPPO用户对品牌最忠诚 ，38.8%的OPPO用户换机时仍会选择OPPO，是不是有点令人羡慕？

(2) 相比OPPO，三星就比较悲催了， 三星用户换机时，只有12.27%的人会继续选择三星 ，其他的都投奔国产品牌去了……

二、APP使用行为概览

QuestMobile数据显示， 总体上看，MAU大于1万的APP总数持续减少。千万级以上的在增加，尤其是5000万级以上的APP，个数已增长到了70个，同比增长32%，用户向超级APP集中趋势显现，中长尾越来越不好混了……

与整体用户数一样，用户整体时长依旧在增长，不过比例也比前两年有所下滑：移动整体活跃设备同比增长12%；总时长同比增长26%。

整体移动用户月平均使用APP个数为17个，较去年同期使用略为增加。
24岁以下年轻用户最活跃，月平均使用20个。

单设备的使用时长越来越长，24岁以下的年轻用户使用小时数最多，成为互联网APP主要争夺的群体。

三、 移动端流量争夺

如前所述，用户总量、用户总时长均进入了缓慢增长态势，这种情况下，对存量的争夺和博弈，就成了各大APP之间竞争的焦点，PC时代之后，久已消失在人群眼中的“流量概念”再度崛起，不同于PC时代，目前的流量争夺正面临新的态势：一方面，超级APP不断强化用户驻留、提升用户时长；另一方面，超级APP越来越成为其他APP的流量入口。

首先来看看各年龄段APP新安装量及下载新安装渠道分布。

APP月新安装个数平均为2.5个，与去年同期基本持平；渠道上，大家不妨看看。

面临激烈的流量争夺，很多APP也更加全面、细分部署在移动互联网场景所能服务范围，超级APP借助已有的用户量优势，集成行业最热门功能，欲做细分领域的新霸主，比如手机淘宝的直播、今日头条的视频；新兴的APP提供内容的APP也找到更多的流量入口级合作方，来扩大自己在移动端受众人群的覆盖面，从而突破独立APP现有格局，比如秒拍、一点资讯。

接下来，给大家带来几个APP内和站外流量分析，看看流量变化背后的变局。

手机淘宝-天猫超市：一二线城市高消费力年轻女性是购买主力

•用户主要在晚上使用手机淘宝里面的天猫超市子频道， 21点达到最高峰

•从使用用户画像来看，与手机淘宝整体用户相比，一二线城市高消费力年轻女性是天猫超市的购买主力，这与女性更多进行家庭生活物资采购有关

手机淘宝-直播：用户增长明显，三四线城市年轻女性表现活跃

•从日度活跃用户规模来看，手机淘宝近两个月内直播业务有一定增长

•从手机淘宝直播用户画像来看， 三四线城市的年轻女性更爱淘宝直播 ，且消费能力相对较高

今日头条-视频：用户渗透过半，成为视频娱乐新场景

•作为今日头条重要功能，头条内视频功能活跃用户稳步增长，用户渗透超过一半，成为视频娱乐新场景

•从用户使用时段来看，大部分浏览行为发生在晚上17点以后，21点使用量达到峰值，成为用户晚间休闲娱乐新方式

美拍-直播：使用时段聚合效应明显，与拍照形成有效场景互补

•拍照用户使用次数分布较分散，分别在中午12点和晚上19点至20点出现峰值；直播用户使用次数相对较为集中，大部分用户使用集中在19点到23点之间，聚合效应比较明显

•美图APP中，拍照用户女性占比更高，付费能力更强； 直播用户更偏年轻化，但付费能力相对较弱

一点资讯：APP外流量巨大，全生态用户价值潜力巨大

在新闻资讯APP行业中，一点资讯与小米和OPPO达成战略合作，更大范围的拓展服务受众用户，从2017年3月移动端生态流量展示，其受众总量已经超过1.4亿 ， 位列行业第三。

四、 热门赛道APP价值榜

接下来是重磅的热门赛道APP价值榜。

QuestMobile数据显示， 同比增长较快的热门行业有：在线视频46%，综合电商40%，综合资讯47%，终端商店48%， 即时战略162%（王者荣耀） ，短视频58%，外卖服务75%。

1、移动视频赛道

移动视频行业包括在线视频，网络直播，短视频等细分行业，其用户月度总规模近10亿，同比保持36.5%的增长。

从MAU上看，移动视频格局明显，腾讯视频与爱奇艺视频月度活跃用户规模非常接近； 作为短视频的快手月度用户规模超过了部分长视频APP；芒果TV同比增长93%，用户规模几乎翻倍；土豆视频战略转型短视频，期待下个季度表现。

小米视频，搜狐视频同比呈现下跌；

新兴的头条视频APP快速崛起，DAU进入前十。

需要特别指出的是秒拍：

虽然APP端格局稳定，但是随着移动端生态用户量的崛起，秒拍作为短视频内容和服务的提供者， APP+站外用户后可以排到行业第四，短视频的崛起，隐然显现出改变视频生态的格局。

秒拍站外用户，使用iOS的用户占比最高；

地域分布也集中在江浙沪，北上广等经济较为发达的地区。

快手-分享：用户喜欢在节假日和周末通过QQ系渠道进行分享

•在QQ系渠道分享的快手用户，更喜欢在节假日和周末进行分享，在QQ和QQ空间的分享趋势基本一致，均在周末和节假日期间出现高峰，与快手较集中在学生群体有一定的关联

•快手 男性略多， 且过半用户为24岁以下未婚人群

人民的名义：全民观剧热潮高涨，各平台观看用户数增长迅猛

•芒果TV作为该剧卫视独播的湖南卫视官方移动视频平台，电视剧观看人数增长迅速

• PPTV作为该剧全网独家首播平台，观剧用户量也在一路飙升，拉升了平台整体用户活跃度

2、移动社交赛道

移动社交因为包括微信，目前是最大的APP行业，用户总规模超过10亿，几乎是全民社交的情况。

微信小程序： 服务的载体多元化，流量汇聚效应初见

•自微信3月29日再次开启小程序活动推广后，日活用户增长迅猛，4月1日日活用户创下新高

•使用小程序后，用户人均APP使用量有所减少，手机减负效果初见；同时，得益于程序内移动应用场景（小程序服务）的增多，小程序用户的微信支付使用频率也有所提升

•微信的流量汇聚效应有所增强，使得微信成为更多服务的载体，有效提升了用户的使用粘性

2017年第一季度，在过去一年中风生水起的微博和陌陌依然保持稳定且持续的增长。

新兴社交APP情况：探探、派派、最右

随着社交行业的发展，更多新兴形式的社交APP用户规模也逐渐增长：

1.探探：左右滑动选喜欢和不喜欢，颜值为第一选择

2.派派：近期广告频频，明星代言偷红包

3.最右：吐槽大会，快乐大本营等年轻节目推荐的APP

移动社交APP-用户画像：

3、共享单车赛道

共享单车从去年开始受到用户喜爱，随着温度回暖，共享单车也异常火爆，3月的用户总规模超过3600万，且保持高速增长。

摩拜与 ofo 为共享单车第一阵营， ofo 也与摩拜单车逐渐拉近距离， 3 月环比达到 235% ，相当惊人； “共享单车IPO第一股”永安行MAU已过200万。

QuestMobile数据显示， 最热门的两个共享单车APP，2017年3月已经有500万的重合用户，虽然车型，押金，使用形式各有差异，但用户更多的是满足有车可骑的需求。

• 摩拜单车开锁日活用户数在波动中持续增长，日均订单量在1000万左右， 节假日出现小高峰

•用户用车分享活跃人数呈大波浪式发展；“30日免费骑”、“红包车”等活动的推出，有效刺激了用户分享

•上下班时间出现早晚高峰，意味着越来越多的上班族选择用共享单车来进行代步

摩拜单车在一线城市分布较为均匀；ofo、永安行北京上海分布为主要市场； 小鸣单车发力南方市场；酷奇单车起步北京。

4.移动音乐赛道

去年移动音乐洗牌和调整后，行业用户规模处于稳定的状态。

在线音乐格局比较清晰，酷狗音乐，QQ音乐，酷我音乐，网易云音乐为四大音乐APP，其中网易云音乐MAU同比增长为47.3%。

网易云音乐：个性推荐用户粘性高，是平台增长新驱动力

•使用网易云个性推荐的用户群的人均使用次数和使用时长远高于网易云音乐整体用户群，具有超高的使用粘性和用户忠诚度

•网易云音乐用户中，整体男性偏多，但使用网易云个性推荐的用户中， 女性用户相对活跃些

•24岁以下年轻人更喜欢使用网易云个性推荐，该人群线上付费意愿高，且付费能力强

5.外卖服务赛道

外卖服务用户规模达到6565万，同比增长率也很高。成为去年热点行业，品质，品牌，卫生，送达时间等也成为外卖服务APP关注的热点。

饿了么，美团外卖及百度外卖仍为三大外卖主要APP。
星巴克自营APP可绑定会员卡，方便消费等，MAU也达到126万。

美团外卖：节假日业务高峰频现，午晚餐是主要贡献点

•从用户订单量来看基本持平，其中清明假期间出现峰值

•从外卖订单使用分布来看，午餐时间是外卖订单最高峰，11点达到最高峰值；晚餐17-18点期间次之；由此可见，正餐仍是外卖主要贡献点

外卖服务 APP 中，上海人更爱必胜客和星巴克，北京人更爱麦当劳，广州人不爱洋快餐。

6.生鲜电商赛道

2017年3月，生鲜电商行业也迎来了春天，行业规模开始增长。

生鲜电商呈集中化趋势，头部APP用户规模增长 ，特别是每日优鲜，同比达到183%，其他APP均有下跌。

每日优鲜2017年第一季度的快速增长，从其下载量也可以看出。

生鲜电商APP-用户画像

7.酒店服务赛道

由于携程、美团、飞猪等超级 APP 对酒店预订这个垂直行业均有跨界竞争，所以独立酒店服务 App 受到了较大的冲击。

自营类酒店服务APP：掌上如家，华住，布丁酒店等同比均有提升。

美团APP酒店：当季度用户日活整体呈上升趋势，节假日达到高峰

•从整体来看，美团APP酒店日用户规模呈现持续增长趋势

•从用户日活波动来看，节假日成为用户使用高峰，其中春节、情人节出现业务高峰

酒店服务APP-用户画像

8.教育培训赛道

3月开学影响提升用户规模，首次突破1亿大关。

K12教育类APP，已成为很多学生完成作业的一种形式，互动作业也融入了学生社交的功能，同比增长率非常高。
作业帮用户规模最大。

教育培训：K12,使用周期性明显

开学后，使用率大幅上升，并呈现高度周期性：到了周五没人用（是不是都去玩王者荣耀了？），周日忙着赶作业。

K12教育APP-用户画像

9.手机游戏赛道

王者荣耀已然登上了 “国民手游”的宝座， 1.6亿的月活用户数是此前手游从未有过的成绩，昔日手游界的王者们在这一数字面前纷纷沦为“倔强青铜”。

王者荣耀在春节与元旦假期期间呈现充值高峰，强社交的游戏互动关系直接推动例了用户充值。相较于整体用户而言，充值用户使用粘性更高，拥有更多的人均单日使用次数和更高的人均单日使用时长，是游戏运营的核心群体。

阴阳师得益于每周首次分享奖励、阴阳寮奖励发放等活动的设置，阴阳师用户每周一形成分享高峰。半周年庆期间，阴阳师推出成长之路活动，用户可以将近半年游戏内经历发到朋友圈等进行展示，这样的情感活动促使阴阳师的微信分享占比有较大的拉升，提升了阴阳师的知名度和美誉度。相比于总体用户而言，分享用户人均单日使用次数更多，人均单日使用时长也更高，用户粘性更强。

最近很火热的狼人杀主题APP的DAU增长趋势很有狼性

狼人杀-用户画像

玩什么游戏能认识年轻妹子，你懂的

手机游戏APP-用户画像

10.综合理财赛道

平安金管家，京东金融及蚂蚁聚宝为此类TOP3，且与后面差距大，但蚂蚁聚宝独立APP同比有所下降（支付宝中可以完成购买）。

综合理财APP-用户画像

11.VR视频赛道

去年火热的VR视频行业，似乎并没有在移动互联网上有明显爆发。VR视频行业用户规模达到543万。

VR视频APP中，行业尚处于启蒙阶段，暴风魔镜暂时领先。

VR视频APP-用户画像

五、 中国移动互联网江湖的“大宝剑”

Mr.QM批注：有关中国移动互联网江湖，看看这个榜单就够了。