Ⅰ 互联网金融主要包括哪些内容
主要模式如下:
众筹
众筹大
意为大众筹资或群众筹资,是指用团购预购的形式,向网友募集项目资金的模式。众筹的本意是利用互联网和SNS传播的特性,让创业企业、艺术家或个人对公众
展示他们的创意及项目,争取大家的关注和支持,进而获得所需要的资金援助。众筹平台的运作模式大同小异——需要资金的个人或团队将项目策划交给众筹平台,
经过相关审核后,便可以在平台的网站上建立属于自己的页面,用来向公众介绍项目情况。[3]
P2P网贷
P2P[4] (Peer-
to-Peerlending),即点对点信贷。P2P网贷是指通过第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配,需要借贷的人群可以通过网站平台寻找到有
出借能力并且愿意基于一定条件出借的人群,帮助贷款人通过和其他贷款人一起分担一笔借款额度来分散风险,也帮助借款人在充分比较的信息中选择有吸引力的利
率条件,比如贷贷巴等。
两种运营模式,第一是纯线上模式,其特点是资金借贷活动都通过线上进行,不结合线下的审核。通常这些企业采取的审核借款人资质的措施有通过视频认证、查看银行流水账单、身份认证等。第二种是线上线下结合的模式,借款人在线上提交借款申请后,平台通过所在城市的代理商采取入户调查的方式审核借款人的资信、还款能力等情况。
第三方支付
第三方支付(Third-PartyPayment)狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构,借助通信、计算机和信息安全技术,采用与各大银行签约的方式,在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。
根据央行2010年在《非金融机构支付服务管理办法》中给出的非金融机构支付服务的定义,从广义上讲第三方支付是指
非金融机构作为收、付款人的支付中介所提供的网络支付、预付卡、银行卡收单以及中国人民银行确定的其他支付服务。第三方支付已不仅仅局限于最初的互联网支
付,而是成为线上线下全面覆盖,应用场景更为丰富的综合支付工具。
数字货币
除去蓬勃发展的第三方支付、P2P贷款模式、小贷模式、众筹融资、余额宝模式等形式,以比特币为代表的互联网货币也开始露出自己的獠牙[5] 。
以比特币等数字货币为
代表的互联网货币爆发,从某种意义上来说,比其他任何互联网金融形式都更具颠覆性。在2013年8月19日,德国政府正式承认比特币的合法“货币”地位,
比特币可用于缴税和其他合法用途,德国也成为全球首个认可比特币的国家。这意味着比特币开始逐渐“洗白”,从极客的玩物,走入大众的视线。也许,它能够催
生出真正的互联网金融帝国。
比特币炒得火热,也跌得惨烈。无论怎样,这场似乎曾经离我们很遥远的互联网淘金盛宴已经慢慢走进我们的视线,它让人
们看到了互联网金融最终极的形态就是互联网货币。所有的互联网金融只是对现有的商业银行、证券公司提出挑战,将来发展到互联网货币的形态就是对央行的挑
战。也许比特币会颠覆传统金融成长为首个全球货币,也许它会最终走向崩盘,不管怎样,可以肯定的是,比特币会给人类留下一笔永恒的遗产。[5]
大数据金融
大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风险控制方面有的放矢。
基于大数据的金融服务平台主要指拥有海量数据的电子商务企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力,或者是从大数据资产中快速变现利用的能力。因此,大数据的信息处理往往以云计算为基础。
金融机构
所谓信息化金融机构,是指通过采用信息技术,对传统运营流程进行改造或重构,实现经营、管理全面电子化的银行、证券和保险等金融机构。金融信息化是金融业发展趋势之一,而信息化金融机构则是金融创新的产物。
从金融整个行业来看,银行的信息化建设一直处于业内领先水平,不仅具有国际领先的金融信息技术平台,建成了由自助银
行、电话银行、手机银行和网上银行构成的电子银行立体服务体系,而且以信息化的大手笔——数据集中工程在业内独领风骚,其除了基于互联网的创新金融服务之
外,还形成了“门户”“网银、金融产品超市、电商”的一拖三的金融电商创新服务模式。
金融门户
互联网金融门户是指利用互联网进行金融产品的销售以及为金融产品销售提供第三方服务的平台。它的核心就是“搜索比价”的模式,采用金融产品垂直比价的方式,将各家金融机构的产品放在平台上,用户通过对比挑选合适的金融产品。
互联网金融门户多元化创新发展,形成了提供高端理财投资服务和理财产品的第三方理财机构,提供保险产品咨询、比价、购买服务的保险门户网站等。这种模式不存在太多政策风险,因为其平台既不负责金融产品的实际销售,也不承担任何不良的风险,同时资金也完全不通过中间平台。[3]
Ⅱ 互联网金融 数据分析需要哪些数据
交易额,投资人数,用户的属性,平台的安全信息等等一系列的,你可以自己去相关的数据论坛去看看咯。
Ⅲ 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。
Ⅳ 要企业共享互联网金融核心数据困难吗
信息取之于民,用之于民。不管是大的金融机构还是小的金融机构都掌握着内一些借贷信息,按照国家规容定依法合规提供信息,我们协会牵头组建信用信息共享机制,目前为止,已经超过100家机构参与此项机制。系统内部的个人借贷客户数为4400多万,开立的帐户9000多万,个人借贷数据在3.7亿条。随着共享机制的扩大,借贷机构参与需求越来越强烈。在这个过程当中企业已经感受到信息共享的互利。打破信息孤岛是借贷企业的共同的呼声和愿望,协会顺应行业呼声,牵头推动信息共享目标的实现。信息是来自于他们,就反过来也要服务于他们,只要依法合规。目前来看,这个共享的势头不可阻挡。
Ⅳ 支撑着互联网金融的数据来源于哪里
数据来源为:“网络指数”,它统计网络上一个词的搜索频率,我们发现,“互联网金融专”的搜索频率属在2013年6月突然高企,和2013年6月份发生的一个事情高度吻合,那就是“钱荒”。这两者之间有这样一个高度的耦合并不是偶然的,“钱荒”抬高了市场的利率中枢,使得余额宝的收益率大大提高,短时间内实现了爆炸式增长,吸引了全社会的眼球。从那之后,互联网金融在中国社会就成为了一个高度关注的现象。
事件来源:互联网金融在中国的发展很大程度上是因为余额宝的触发。大家都很了解余额宝,它在短短几个月之内成为全球第四大货币市场基金,开户数超过了1亿,余额宝的出现使大家突然对互联网金融刮目相看,互联网金融这个词在中国社会也正式成为一个很时髦的词汇。
Ⅵ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些
互联网金融用户行为特征:
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。
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。
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。
Ⅶ 谁能提供互联网金融平台大数据
作为互联网金融抄的行业先锋贷兔网从资金和安全的角度讲,大数据的支持可以为理财者全面分析理财项目的数据分析,得出理财项目的可靠性和安全性,贷兔网对于互联网金融一切以数据导向,从企业层面数据,社会经济大数据,立体的为互联网金融平台提供有力的支持和保障!
Ⅷ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些呢
我觉得互联网金融运营需要关注的数据是非常多的。
用户信息:包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价、用户分布、互动指标等。
产品信息:产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、风险系数、受欢迎度等。
营销渠道信息:渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等。
营销活动信息: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。
风控信息: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。
Ⅸ 互联网金融主要包括哪些内容
主要有以下几种模式(一)第三方支付 第三方支付狭义上是指具备一定实力和信誉保障的非银行机构,借助通信、计算机和信息安全技术,采用与各大银行签约的方式,在用户与银行支付结算系统间建立连接的电子支付模式。(二)P2P网贷 P2P网贷英文称为Peer-to-Peerlending,即点对点信贷,国内又称“人人贷”。P2P网贷是指通过P2P公司搭建的第三方互联网平台进行资金借、贷双方的匹配,是一种“个人对个人”的直接信贷模式。(三)大数据金融 大数据金融是指依托于海量、非结构化的数据,通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析,并与传统金融服务相结合,创新性开展相关资金融通工作的统称。(四)众筹 众筹(crowdfunding),是指项目发起人通过利用互联网和SNS传播的特性,发动公众的力量,集中公众的资金、能力和渠道,为小企业、艺术家或个人进行某项活动或某个项目或创办企业提供必要的资金援助的一种融资方式。(五)信息化金融机构 信息化金融机构,是指通过广泛运用以互联网为代表的信息技术,在互联网金融时代,对传统运营流程、服务产品进行改造或重构,实现经营、管理全面信息化的银行、证券和保险等金融机构。(六)互联网金融门户 互联网金融门户是指利用互联网提供金融产品、金融服务信息汇聚、搜索、比较及金融产品销售并为金融产品销售提供第三方服务的平台
Ⅹ 互联网金融机构怎么获得征信大数据
可以通过第三方来获得,目前国内有八家获牌照的征信公司,他们分别是1.华道征信2.芝麻信用3.考拉征信4.前海征信5.中诚信征信6.腾讯信用7.中智诚征信8.鹏元信用。