⑴ 互联网金融究竟有哪些运作模式
互联网金融有6大运行模式
1.
第三方支付：目前第三银行支付牌照已经发放了250多个，其中真正从事互联网支付的企业有97家，另有150多家预付卡公司。互联网支付企业的支付总量约达6万亿元，占到整个支付总量的0.5%。
2.
P2P贷款模式：例如人人贷等公司，其实就是N个人组成的俱乐部，利用信息的不对称，在俱乐部成员之间互相借贷。P2P贷款的核心就是，利用互联网几亿人之间的信息不对称，让他们相互接待，把信息的不对称减到无穷小。
3.
阿里小贷模式：通过分析淘宝网上的大量信息，利用支付宝，给每个人发贷款。这种做法和银行的做法完全不同，是一种自动放贷机制。淘宝商户所有的行为构成了本身风险的定价，然后阿里小贷根据风险定价，给它授信额度，可以随时贷款、随时还息。最终形成一个动态的风险定价过程。
4.
众筹融资：在美国，一个人如果有一个好想法，他就可以把这个想法放到网上，让大家给投资，然后用这个产品还款。投资者在网上投资可以获得股权。现在世界上只有美国正式通过法律规定，小企业可以通过这种方式获得股权融资。
5.
余额宝模式：其实互联网卖金融产品没有什么特殊性，但是余额宝把货币市场基金具有的货币功能和网络支付结合在一起，突破了时间和空间的界限，这是一般的物理网点做不到的。
6.
互联网货币：互联网货币可能是未来互联网金融上升到顶级的状态。现在所有的互联网金融只是对现有的商业银行、证券公司发起挑战，将来发展到互联网货币的形态将对央行构成巨大挑战。-答案来源鑫风口
⑵ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域 的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。 互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运 营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的。 根据互联网共性可以总结出对应量化指标体系： 1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。 2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。 3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等 4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等 5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等 6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等 7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等 8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。 9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等 10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等 运营不要只关注那些数据，数据是外在的，是基础，而产品和平台核心竞争力才是发展的王道，数据+产品，找到平台最优的发展平衡点，才是运营下的这盘棋的目的。
⑶ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些
由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。
不妨先看看一家互联网金融公司正常运营要关注的问题（其实也是核心业务模式）：
1、目标用户是谁，目标用户的分级体系？
2、提供什么样金融产品，金融产品的核心价值？例如收益、风险、流动性等
3、通过什么渠道找到目标用户？例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等
4、举办什么样的营销活动来扩大影响力，拓展新用户、提升老用户活跃度？
5、合作伙伴是谁？包括担保公司、保理、信托、银行、渠道合作等
6、怎样进行风险控制？包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等
7、用户通过什么渠道投融资（支付）？第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS等等
8、怎样搭建NB的IT支撑平台？用户体验要好、系统要安全可靠稳定等等
9、怎样服务好用户？客服体系、运营体系等等的搭建
10、怎样从众多竞争对手中脱颖而出，建立品牌形象并维系好品牌形象？
针对以上问题，可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等
⑷ 如何进行互联网金融运营数据的分析
做运营必须来要对数据敏感，以下指标自需要关注：
1、用户注册数，首先你要知道你的注册数据
2、注册成本，就是单个用户成功注册的成本
3、投资成本，就是注册用户到投资的成本
4、复投率，这个很重要，投资人数再多，如果没有复投意义不大，因为拉新的成本比留住老用户要大的多。
5、ROI，其实说了这么多，企业管理者就看重一个指标就是投资回报率，衡量一个推广渠道的优劣，这个是核心指标
知道了哪个渠道的ROI最高，就可以对你的推广策略做参考，这样就能形成良性循环。
⑸ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些
如果您是做汽车金融行业的互联网金融平台，您需要关注的有三个模块大数据，有助于风控的运营管理。
1.人的大数据。借助大数据风控管理分析平台，建立大数据反欺诈系统，从贷前、贷中、贷后各个阶段进行有效的防范欺诈风险。从账号风险防护、应用风险防护、欺诈信用风险防护等方面，有效识别骗贷、黑名单欺诈等手段，减少资金损失。对客户行为从源头进行风险评估，通过客户在网络渠道留下的联系方式开始，就启动整个风控的过程，关联客户关键信息（如地址、电话号码、联系人信息等），从申请环节到授信环节借助反欺诈系统降低有效反欺诈风险。
2.车辆鉴定大数据。二手车由于其非标准化运营，涉及到车辆评估，对车辆价值进行准确判断才能在放款上不会出现“乱放”现象。通过第三方车辆评估鉴定，上传车辆信息，对车辆查档、估值、违章查询、车史报告、VIN码解析等等信息掌握。为汽车金融公司提供二手车数据内容、数据管理、二手车估值、数据挖掘等解决方案。
3.车辆监控大数据。通过行业第三方贷后云风控平台的监控，呈现车辆的日常行为轨迹，利用监控平台的大数据预警信息，密切掌握借款人的动向。通过建立风控模型，针对借款人的贷后车辆行为，通过丰富的预警机制，可以科学的预测整个周期内的风险。根据车辆停留点分析、常用地址比对、敏感区域数据库等大数据分析，对车贷行业的功能场景进行针对性设计，能有效的遏制资料欺诈、二次抵押等不良现象发生。可帮助汽车金融公司建立完整的贷后风控管理体系。
⑹ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法
来源于：知乎
大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？
我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。
一 、互联网金融用户四大行为特征
互联网金融平台用户有四大行为特征：
第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：
而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。
二、互联网金融用户运营的三大步骤
针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：
1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。
⑺ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些
著作权归作者所有。
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作者：梁川
链接：http://www.hu.com/question/29164071/answer/43503400
来源：知乎
由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。
备注：由于互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的（其实也是运营人员需要关注的），姑且叫大运营吧。
不妨先看看一家互联网金融公司正常运营要关注的问题（其实也是核心业务模式）：
1、目标用户是谁，目标用户的分级体系？
2、提供什么样金融产品，金融产品的核心价值？例如收益、风险、流动性等
3、通过什么渠道找到目标用户？例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等
4、举办什么样的营销活动来扩大影响力，拓展新用户、提升老用户活跃度？
5、合作伙伴是谁？包括担保公司、保理、信托、银行、渠道合作等
6、怎样进行风险控制？包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等
7、用户通过什么渠道投融资（支付）？第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS等等
8、怎样搭建NB的IT支撑平台？用户体验要好、系统要安全可靠稳定等等
9、怎样服务好用户？客服体系、运营体系等等的搭建
10、怎样从众多竞争对手中脱颖而出，建立品牌形象并维系好品牌形象？
针对以上问题，可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等
⑻ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些
互联网金融公司正常运营要关注的问题（其实也是核心业务模式）：
1、目标用户是谁，目标用户的分级体系？
2、提供什么样金融产品，金融产品的核心价值？例如收益、风险、流动性等
3、通过什么渠道找到目标用户？例如搜索引擎竞价、微信、APP、朋友圈、渠道合作伙伴等等
4、举办什么样的营销活动来扩大影响力，拓展新用户、提升老用户活跃度？
5、合作伙伴是谁？包括担保公司、保理、信托、银行、渠道合作等
6、怎样进行风险控制？包括政策法规风险、项目风险、系统风险、操作风险等
7、用户通过什么渠道投融资（支付）？第三方支付、网银转账、线下汇款、移动支付、POS等等
8、怎样搭建NB的IT支撑平台？用户体验要好、系统要安全可靠稳定等等
9、怎样服务好用户？客服体系、运营体系等等的搭建
10、怎样从众多竞争对手中脱颖而出，建立品牌形象并维系好品牌形象？
针对以上问题，可以总结出对应量化指标体系：
1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。
2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。
3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等
5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等
6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等
7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等
8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。
9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等
10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等