『壹』 保險理財產品，每年10000.存3年。每年800元進入萬能賬戶，萬能賬戶日計
你好，根據你的保險產品和保單裡面的責任。加我詳細給你算算
『貳』 金融投資理財產品有哪些推廣渠道
若您持有招行一卡通，可嘗試了解招行個人理財產品。
目前，招行的個人理財產品在主版頁上有公權布，您可以進入主頁，點擊「理財產品」-「個人理財產品」-「搜索」，分類您需要的產品信息。如需建議，請聯系客戶經理了解。（溫馨提示：購買前請詳細閱讀產品說明書）
『叄』 最能讓客戶對理財產品感興趣的話術有哪些
如果你是想邀請別人來理財，根據投資人的心理分析和需求分析，他們最看重的兩點無非是安回全性和收答益率。根據提高轉化率的法則，增加動力和減小阻力，你可以這么說：
提高動力，針對收益率來說，告訴他你們理財產品相比較於銀行、余額寶和其他理財產品的收益優勢，另外還可以提供一些優惠活動，比如新手投資獎勵，發新手標等等，老用戶投資返利等等。
減小阻力，這里主要從安全性來說。第一步減小用戶信任障礙，你可以表明自己公司的背景實力，與哪些大品牌有合作，有沒有獲得風投之類。另外要闡述你們的風控系統，如何保證投資人的本息安全；給出客戶案例，比如XX在你們公司購買了理財產品；提供全天候的客服服務；
『肆』 理財產品年轉化率如果是10% ，銀行貸款利率4.65%，如果是1萬元錢，還款
你好，如果你的理財產品安全性沒問題，簡單說就是100%能夠實現年收益率10%，那肯定是理財劃算，一萬元一年多出535元。
『伍』 銀行理財產品 凈值 收益率 如何換算
假定理財本金為 10 萬元人民幣，投資於該產品的參考年化凈收益率為 5.4%，實際理財
期為 62 天，則投資者的收益= 100000×5.4%×62/360=930元。
理財產品，即由商業銀行和正規金融機構自行設計並發行，將募集到的資金根據產品合同約定投入相關金融市場及購買相關金融產品，獲取投資收益後，根據合同約定分配給投資人的一類理財產品。
『陸』 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法
作者：張溪夢 Simon
鏈接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
來源：知乎
著作權歸作者所有
我們之前做過一期互聯網金融的公開課，「互聯網金融增長寶典：三大步驟提高轉化，搞定用戶運營」，主講人是 GrowingIO 的業務增長負責人徐主峰，曾任職 Criteo、Microsoft 等公司，有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。 這是公開課的速記整理。
這是一篇互聯網金融寶典，我推薦給所有轉化率只有 1%、總是為誰可能是你的購買用戶而犯愁的互聯網金融的高管、PM、市場運營和銷售們。本文通過實戰案例，手把手教你建立轉化指標、 梳理分析思路、提供分析步驟並最終建立用戶行為分析模型。
文 / 徐主峰
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。
『柒』 互聯網金融：怎樣促進高成單，高轉化
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一，流量轉化率低。
下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。
一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。
電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
下圖是一個典型互聯網金融用戶的交互趨勢圖：
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。
第四，購買行為具有強特徵性。
這主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來；
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別。
1.用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
2.但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
3.當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例；
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來；
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
三、獲取目標用戶
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
（一）優化渠道配置
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
（二）針對性運營渠道
這裡面有幾個渠道很有特點：
1.渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
2.渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
3.渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
四、找出高價值用戶
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
（一）用戶的核心行為
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
（二）通過量化分析找出高價值用戶
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
五、提升高價值用戶的轉化率
（一）不同產品偏好類型的用戶
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種，債券型理財產品；
第二種，股票型理財產品；
第三種，貨幣型理財產品；
第四種，指數型理財產品；
第五種，混合型理財產品。
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
（二）不同生命周期的用戶
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，有這個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。
『捌』 學生貸款
P2P網路借貸（100%本金保障）（最高20%年轉化率）（最低50元起步）
即Peer-to-peer lending，或稱點對點信貸，是指社會主體利用中介機構的網路平台將自己的資金出借給資金短缺者的新型商業運營模式。它是民間借貸由「線下」發展到
「線上」的結果，是公民行使自身財產權利的體現。網路技術日益發展，正規融資渠道受限，熟人社會的解構，通貨膨脹率日益高企，投資方式限縮，個人徵信體系
的不斷完善，皆助推了P2P網路借貸的產生與發展。
網貸投資具有一下特點：
1. 投資門檻低。
除陸金所最低投資需要1萬元以外，大部分的網貸平台投資門檻低至50元。相比信託和銀行理財產品的高門檻，網貸投資是低門檻的大眾理財產品，適合所有階層的投資者。
2. 投資收益穩定。
作為約定利率的借貸產品，網貸投資的收益是比較穩定的，參照中國網貸五年來的借貸利率水平，平均而言整體的收益率水平大約在20%左右。當然近期隨著營銷活動較多的新平台的不斷涌現，整體的收益率水平有上升的趨勢。而主流的網貸平台的利率水平則是穩中有降。
3. 投資期限可自由規劃。
網貸投資，可以根據自己的需求以及未來的實際情況，選擇投資的期限，而許多平台也允許讓投資者用未到期的投資做擔保在平台上借款，以滿足不可預測的資金
需求。這讓網貸投資的流動性得以釋放。投資者既可以參照未來的資金需求情況來選擇投資期限，也可以在平台上借錢來暫時迅速提現。滿足現實生活中的各種資金
需求。
4. 系統風險是網貸投資的主要風險。
網貸投資作為民間借貸的網路化形式，信用風險是主要的風險，也就是如果
借款人不還錢，那麼投資者就有損失本金的可能性。但是在中國，許多作為資金中介的網貸平台充當了擔保人的角色，如果借款人逾期不還款，那麼網貸平台會先行
墊付本金或者本息，這讓投資者規避了借款人逾期不還款的信用風險，而所有的風險只在於網貸平台本身是否可靠，平台自身是否能夠承受逾期的壓力。只要平台存
在，投資者就沒有損失本金的風險。
在通脹依舊，經濟形勢復雜而投資者可賺錢的投資渠道不多的大背景下，網貸投資的優勢就顯現了出來。
首先，相比於低迷的中國股市，隨之消沉的開放式基金和各種私募產品，以及與CPI拉不開距離的低收益的儲蓄和銀行產品，網貸投資的收益率穩定而且保持較高水平。
其次，網貸投資的流動性可以通過合理的規劃而增強，變現能力比有許多相似之處的信託產品要強的多。在一些可以凈值借款的平台，早上提出提現申請，中午或者下午資金就可以到達投資者的銀行卡里，實際的流動性比貨幣型基金都要強。
第三，最低的投資門檻，讓所有人都可以享受投資的收益，這是其他大部分投資工具尤其是高門檻的信託以及銀行理財產品所無法實現的。
第四，相比期貨等保證金交易產品，網貸投資的風險適中，而通過分散投資，風險完全在普通老百姓的承受范圍之內。
最後，對投資者的要求較低。網貸投資無需太多的投資技術和經驗，在大部分平台都保本的情況下，只需要選擇安全的投資平台，就可以實現穩定的收益。而一些平台有自動投標功能，設置後無需在線就能自動投標，適合沒有時間上網的投資者。
【網貸平台在中國屬於新興的階段，才剛剛開始，要謹防上當受騙！現在缺少法律法規的保護，理財人的權益很難保障，所以要慎重，慎重，慎重，慎重，慎重，慎重，慎重！】
給你推薦幾篇關於防止上當受騙的文章！多學學，這個行業經過了一段痛苦的掙扎後才能有高額的回報！
一、P2P網路借貸的現狀
P2P
網路借貸自2005年在中國產生以來，發展迅猛，呈現出經營主體成倍增加，涉及面不斷拓展，資金規模不斷擴大，參與人數驟增的發展趨勢。根據現有的P2P
網路借貸運營模式，可將其大致歸為三類:第一類，單純中介型。P2P網路借貸運營主體僅充當借款人與貸款人的中介，負責對借貸者的信息進行審核，但不分擔
借款者還款不能的風險。第二類，復合中介型。借款人與運營商共擔風險，借款人的本金有保障。運營商通過加強對借款人的資信審核以保證其及時還款，降低自身
壞賬率。第三類，復合中介兼公益性。這類運營商在借款主體上具有特殊之處，主要針對在校大學生，帶有扶貧幫困的色彩。
二、P2P網路借貸中經濟犯罪發生的五種類型
P2P網路借貸有先天性的「硬傷」(如性質不明、監管缺失)，加之其自身具備的獨有特徵(隱蔽性強、涉及面廣)，以傳統民間借貸領域的經濟犯罪活動為鑒，不免使人擔憂P2P網路借貸是否會成為經濟犯罪活動的又一「重災區」。
(一)
主體定位不明確，遊走在灰色地帶。根據《非法金融機構和非法金融業務活動取締辦法》規定，非法金融業務活動是指未經中國人民銀行批准，擅自從事非法吸收公
眾存款或者變相吸收公眾存款等金融活動。刑法第174條第1款規定了擅自設立金融機構罪。P2P網路借貸並未經有關金融監管機構批准，網路借貸雖然不具有
商業銀行性質，但運營主體大都由自身負責管理出借者的資金，對貸款人的條件進行審查之後將資金借出，該行為類似於商業銀行的儲蓄借貸業務，難免有淪為經濟
犯罪行為之虞，可能構成擅自設立金融機構罪。
(二)資金來源無法核實，為洗錢犯罪提供便利。刑法第191條規定了洗錢罪，該罪要求行為
人明知自己的行為是在為犯罪違法所得掩飾、隱瞞其來源和性質、為利益而故意為之，並希望這種結果發生。網路借貸的現金流循環於銀行資金監管體制之外，成為
不法分子隱秘、安全、快捷的洗錢通道。但P2P網路借貸運營者僅注重借款者資金用途的審查，對於出借人的資金來源無法核查，難以認定其洗錢罪的主觀故意，
故無法以洗錢罪對運營主體及貸款人的行為加以定性。
(三)借款人徵信核實體系不健全，詐騙犯罪時有發生。網路借貸運營者履行了出借人對
借款人資信審查的職能，現有的審查內容多局限於個人的身份信息、工作證明、銀行流水、資金用途、聯系方式等，但以上信息在網路中極易被偽造，而信息審核者
並不具備完全的辨識能力，很可能導致借款者憑借偽造信息，騙取借款後捲款而逃。同時，網路借貸運營者亦會出現侵吞出借人資金，出現「人去樓空」的結果，投
資人利益也無法保障。
(四)容易引發涉眾型犯罪。網路借貸涉及人員多，地域范圍廣、隱蔽性強、監管真空、資信審查不完善等特徵為非法吸
收公眾存款、集資詐騙等涉眾型經濟犯罪提供了保護屏障，同時加大了公安機關查處、打擊犯罪的難度，具有極大的社會危害性。未經有權機關批准，向社會不特定
對象以超過法定利率的方式吸收資金數額較大則構成非法吸收公眾存款罪。如果將非法募集資金揮霍、逃跑、用於違法犯罪目的等，具有非法佔有目的，則構成集資
詐騙罪。
(五)高額的投資回報率誘發高利轉貸行為。刑法第175條規定了高利轉貸罪。網路借貸雙方通過協商，最終確立的利率水平大多超
過了同期、同檔次銀行貸款利率的4倍。高額的投資回報不免會誘使資金短缺但又想投機取巧之士套取金融機構信貸資金，再通過網路借貸平台將資金轉貸以謀取利
益，從而構成高利轉貸罪。
三、P2P網路借貸中經濟犯罪防控對策
(一)改變管理思路，重視市場經濟的自循環體系。直
接的政府管制並不必然帶來比由市場和企業來解決問題更好的結果。因此，通過法律手段而非粗暴的行政干預來調節民間借貸行為，充分發揮市場的調節作用，盡量
減少公權對私權運行的過度干預，以使其在摸索中找到適合自己發展的道路。
(二)加快制定、完善相關法律法規。通過制定「放債人條例」、
「網路借貸管理辦法」等，對網路借貸的性質、地位、組織形式、監管主體、運營規范、進入與退出機制等加以具體規定，引導該行業朝著健康、有序的方向發展。
同時還可以為執法機關提供判斷依據，做到有法可依，避免行政權的濫用。同時應修改現行法律，指明民間融資行為罪與非罪的界限，明確打擊重點。
(三)
建立行之有效的用戶識別機制。准確核實用戶的個人信息是網路借貸做大做強的必要前提。網路借貸運營商應履行相應的社會責任，在力所能及范圍內承擔防範違法
犯罪活動的義務。對用戶的身份信息，資金來源，借款用途，社會關系，信用記錄，利率水平，還款情況進行准確核實，發現異常情況應及時向相關職能部門通報，
做到防患於未然。
(四)加強網路安全建設。網路借貸過程中會涉及到用戶個人隱私，且多關涉個人的財產權益，為此，有必要提升網路借貸中
客戶資料的保密技術，對交易過程中涉及到的個人信息安全做到專人負責，及時銷毀，制定客戶信息泄露的應急預案，一旦出現信息泄露，及時處理，力爭將損失降
到最小。
(五)重視電子證據的收集。網路借貸活動大多通過虛擬的網路平台完成，因此電子證據成為支持訴訟證明活動的關鍵證據類型。又因為電子證據所具有的易銷毀、易變更、難提取的特點，所以要提高電子證據的提取、保護意識，網路借貸運營商應對相關交易記錄做好備份工作。
(六)公安機關網路監管部門加大監管力度。公安機關利用其既有的網路監管優勢，設定科學合理的監管指標，構建非法金融活動打防並舉的長效機制，對網路借貸運營網站進行實時動態監控，發現異常情況應及時會同其他部門核實，將涉眾型經濟犯罪活動扼殺在萌芽狀態。
(七)
加大社會宣傳力度，揭露犯罪分子的常用伎倆。社會大眾基於牟利心理可能會忽略相關行為的違法屬性，通過電視、廣播、報刊、網路等媒體就犯罪的常見類型、慣
用手法和動態特徵開展多層面、多角度宣傳，提升人民群眾和有關單位的辨別、防範能力，促使他們自覺抵制犯罪活動。
(八)開拓更為廣泛、
多元的投資渠道。房地產市場的高壓調控政策令眾多欲投資者望而卻步，股市低迷使得大眾投資群體心灰意冷，通貨膨脹率上漲，實業投資利潤回報率低，其他投資
產品亦遠離大眾視野，使一些投資者進入網路借貸領域。因此，開創新的投資渠道，營造良好的投資氛圍亦是分散民間借貸領域的風險、改善投融資環境的可行舉
措。
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