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引言

中國(guó)的移動(dòng)金融互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在近兩年跨入了蓬勃的多元化道路。目前市場(chǎng)上移動(dòng)金融領(lǐng)域的app多如牛毛，僅是從功能上劃分，就產(chǎn)生了諸如支付、理財(cái)、手機(jī)銀行、證券、消費(fèi)金融等各大派系。

在當(dāng)下國(guó)內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)公司和大型國(guó)有機(jī)構(gòu)自身的基因特性又更進(jìn)一步加快了各垂直領(lǐng)域百花齊放的局面。

誠(chéng)然微信，支付寶這兩個(gè)場(chǎng)景之王幾乎貫穿了生活的各方面，但銀行作為金融的源頭，同樣也牢牢把控住現(xiàn)代人手機(jī)銀行以及信用卡的入口。但縱有機(jī)構(gòu)有千千萬(wàn)萬(wàn)，諸多移動(dòng)金融app運(yùn)營(yíng)也有著清晰的指標(biāo)脈絡(luò)。

圖：移動(dòng)金融app運(yùn)營(yíng)階段圖

一、 獲客階段

1. 用戶量

用戶量是一切運(yùn)營(yíng)工作的開(kāi)端和基礎(chǔ)，也因此產(chǎn)生了移動(dòng)金融app運(yùn)營(yíng)的***個(gè)分歧——如何定義用戶?，F(xiàn)有行業(yè)主流的區(qū)分方法有以下幾種：

a) 下載使用app的人數(shù)(無(wú)論注冊(cè)與否)

b) 使用并注冊(cè)的人數(shù)

c) 參加過(guò)本app紅包推廣活動(dòng)，并留下手機(jī)號(hào)碼的人數(shù)(互金理財(cái)類)

d) 注冊(cè)之后，進(jìn)行過(guò)完整開(kāi)戶流程的人數(shù)(證券類)

不同的用戶區(qū)分方法會(huì)帶來(lái)不同統(tǒng)計(jì)口徑和運(yùn)營(yíng)策略，厘清自己用戶的定義是首要任務(wù)。

新增用戶量的指標(biāo)可細(xì)化到年/月/周/日的粒度，同時(shí)需要加入與以往平均數(shù)據(jù)狀況的跟蹤對(duì)比，無(wú)對(duì)比不分析。

例：上圖反映的是某移動(dòng)金融app在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)的新增用戶量情況，通過(guò)對(duì)比得知在上月，大量的廣宣以及貼息返利活動(dòng)吸引大量用戶注冊(cè)使用，但在活動(dòng)停止后，用戶即回歸到正常自然增長(zhǎng)狀態(tài)，降幅顯著。

后續(xù)對(duì)用戶轉(zhuǎn)化和價(jià)值情況進(jìn)行深入分析，調(diào)查本次活動(dòng)吸引用戶群的ROI(投資回報(bào)率)和LTV(生命周期總值)，以此來(lái)給活動(dòng)的價(jià)值總結(jié)定性。

2. 用戶獲取成本

用戶獲取成本往往有兩類指標(biāo)含義。一是全部用戶的獲取成本，二是付費(fèi)用戶的獲取成本。前者為所有移動(dòng)app通用的觀測(cè)指標(biāo)，而后者對(duì)于移動(dòng)金融和電商類app尤為的重要。

移動(dòng)金融機(jī)構(gòu)普遍會(huì)采用以往信用卡生命周期管理的方式來(lái)測(cè)算用戶的終生價(jià)值(LTV)。想想這些年倒閉的P2P，除少數(shù)有資本和集團(tuán)輸血的機(jī)構(gòu)外，沒(méi)有機(jī)構(gòu)可以長(zhǎng)期在用戶獲取成本大于終生價(jià)值的背景下生存，更何況此處提到的“成本”還未將金融機(jī)構(gòu)的核心風(fēng)控、壞賬率因素納入整體成本考慮中。

對(duì)于中大型金融機(jī)構(gòu)而言，每年在運(yùn)營(yíng)獲客工作上的花銷預(yù)算通常在前一年由計(jì)財(cái)部門審核完畢，后期往往難以追加調(diào)整。因此用戶獲取成本不僅僅用作傳統(tǒng)的渠道價(jià)值考核，也直接與全年目標(biāo)用戶量這一重要KPI戚戚相關(guān)。

移動(dòng)金融app的用戶獲取成本主要是由渠道投放費(fèi)用+紅包(新客)優(yōu)惠兩部分組成，大致如下圖：

當(dāng)然，渠道推廣不僅僅承擔(dān)獲客職責(zé)，同樣也起到整體品牌推廣作用。業(yè)內(nèi)數(shù)家知名的P2P公司去年在渠道推廣費(fèi)用上花銷超過(guò)1億人民幣。

而紅包通常被認(rèn)為最直接有效的獲客手段，各家移動(dòng)金融app在此早已大做文章。最典型的是理財(cái)和消費(fèi)金融類的app，直接贈(zèng)送1-10元不等的現(xiàn)金紅包，或者高額的信任理財(cái)貼息(通常在現(xiàn)有年化收益上增加0.5-2%，但為控制成本，認(rèn)購(gòu)金額和時(shí)間上往往有較多限制)、分期免息等優(yōu)惠措施。

國(guó)內(nèi)移動(dòng)金融app市場(chǎng)已逐漸告別增量市場(chǎng)，轉(zhuǎn)而成為存量市場(chǎng)。單個(gè)用戶的獲取成本從早期的20-30元增長(zhǎng)到如今看齊信用卡超過(guò)百元的地步。各領(lǐng)域在短期內(nèi)并沒(méi)有下降的趨勢(shì)，獲客成本會(huì)逐漸成為運(yùn)營(yíng)與市場(chǎng)、風(fēng)控，計(jì)財(cái)部門爭(zhēng)議的焦點(diǎn)。

二、 活躍階段

3. 綁卡量(率)

拆解移動(dòng)金融的含義，即在移動(dòng)端通過(guò)電子支付的方式購(gòu)買產(chǎn)品。其中既包括虛擬的金融產(chǎn)品和服務(wù)，同時(shí)也包括物理產(chǎn)品。而綁定銀行卡是這種購(gòu)買行為發(fā)生的***要素。很多機(jī)構(gòu)會(huì)將綁卡量(率)視作生命線，究其原因在于：

1) 金融的重決策鏈特性同樣影響到移動(dòng)金融領(lǐng)域。用戶愿意將自己銀行卡的交易接口與該app關(guān)聯(lián)，往往代表著重要的排他信任感，是交易發(fā)生的開(kāi)端與前兆。

2) 獲取用戶真實(shí)的信息，為后續(xù)精準(zhǔn)營(yíng)銷獲得更多精確數(shù)據(jù);

綁卡量的因素往往取決于運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)自身的背書(shū)以及用戶業(yè)務(wù)的主觀需要。運(yùn)營(yíng)中往往會(huì)用積分體系、功能歧視、禮金獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)刺激用戶完成綁卡行為——盡管對(duì)于后者而言往往容易引來(lái)羊毛黨。

同時(shí)對(duì)于綁卡指標(biāo)的關(guān)注仍應(yīng)建立在轉(zhuǎn)化漏斗之上，觀察每一步轉(zhuǎn)化的用戶流失情況，來(lái)制定和修改下一階段的運(yùn)營(yíng)策略。

某移動(dòng)金融app在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)的綁卡轉(zhuǎn)化情況，由于是非銀行背書(shū)類產(chǎn)品，其12%的綁卡轉(zhuǎn)化率表現(xiàn)整體來(lái)說(shuō)較出色。

但仍需關(guān)注的在使用-注冊(cè)，以及注冊(cè)-綁卡階段的大量用戶流失。運(yùn)營(yíng)人員需與產(chǎn)品經(jīng)理及開(kāi)發(fā)人員溝通，測(cè)試優(yōu)化注冊(cè)步驟綁卡步驟。同時(shí)采用小范圍樣本調(diào)研對(duì)的方式，對(duì)于在綁卡階段流失的用戶進(jìn)行電話/問(wèn)卷訪問(wèn)，了解其未綁卡的痛點(diǎn)在哪里。

4. 活躍量(率)

依照傳統(tǒng)的移動(dòng)app分析法，活躍從日/周/月的時(shí)間維度進(jìn)行測(cè)算，查看整體活躍用戶在統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)的數(shù)量及占全量用戶的比例。除此之外，考慮到目前移動(dòng)金融app整體呈現(xiàn)大而全的趨勢(shì)，集合理財(cái)、股票、支付、貴金屬、甚至電商等功能，全方位管理用戶資產(chǎn)。

因此除整體活躍量的分析統(tǒng)計(jì)外，還需關(guān)注用戶在各副業(yè)務(wù)板塊的轉(zhuǎn)化活躍情況，以至少完成過(guò)一次購(gòu)買/參與業(yè)務(wù)行為作為活躍轉(zhuǎn)化指標(biāo)。

通過(guò)對(duì)app活躍的每日監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，來(lái)判斷活動(dòng)效果的好壞。

例：上圖系某移動(dòng)金融app在去年下半年上線的紅包活動(dòng)，旨在拉新并提升活躍量。就活躍數(shù)據(jù)而言，雖然下半周的活躍止住頹勢(shì)，曲線有所上揚(yáng)，但考慮到其***別的用戶量，整體上并未比未進(jìn)行紅包時(shí)的活動(dòng)效果顯著。

由于當(dāng)下大量的存在，用戶對(duì)于現(xiàn)金類紅包的營(yíng)銷活動(dòng)的敏感度較低，在這之上進(jìn)一步的重點(diǎn)包裝和宣傳會(huì)是后續(xù)紅包活動(dòng)的重點(diǎn)，如支付寶的集五?；顒?dòng)。

圖：從單向的業(yè)務(wù)活躍轉(zhuǎn)化到業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)交叉使用分析，有助于運(yùn)營(yíng)中進(jìn)行關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的推薦，并分析交叉用戶使用特性，建立種子用戶畫像特征。

三、 留存階段

5. 留存率

留存的概念一點(diǎn)也不陌生，常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)周期有次日、7日、14日、30日等。通常又分為新用戶留存和活躍用戶留存。

1) 新客留存：統(tǒng)計(jì)新注冊(cè)用戶在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的留存情況。通常配合新上線的活動(dòng)和渠道推廣后的分析監(jiān)測(cè)。移動(dòng)金融app在短期內(nèi)未完成獲客工作，通常會(huì)進(jìn)行大量的紅包讓利活動(dòng)，也因此吸引到大量被成為“羊毛黨”的用戶，盡管現(xiàn)有黑/白名單、用戶標(biāo)簽、IP監(jiān)測(cè)等多種方法，但此類用戶難以完全杜絕。新客留存可作為監(jiān)測(cè)薅羊毛用戶的指標(biāo)之一。

2) 活躍留存：活躍用戶的留存情況。主要監(jiān)測(cè)現(xiàn)有用戶對(duì)于app的使用(非交易)黏性。手機(jī)銀行類、信用卡類和證券類app高頻使用的特點(diǎn)使得他們?cè)谶@一指標(biāo)中的表現(xiàn)十分突出，比如證券類app，交易日活躍用戶的次日留存可以超過(guò)8成，而相對(duì)理財(cái)及消費(fèi)金融類的表現(xiàn)相對(duì)較低。因此對(duì)于移動(dòng)金融app而言，功能模塊的完善除了全方位管理用戶資產(chǎn)外，以不同的功能吸引用戶使用，形成長(zhǎng)期黏性也是利好方面。

四、 營(yíng)收階段

圖：渠道投放價(jià)值示例

6. 用戶終身價(jià)值(LTV)

該數(shù)據(jù)主要用來(lái)分析當(dāng)前用戶價(jià)值以及渠道獲客價(jià)值，該項(xiàng)數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)期對(duì)比監(jiān)測(cè)。在游戲行業(yè)中，用戶終身價(jià)值=用戶平均收入(ARPU)*用戶生命周期(LT)。

但移動(dòng)金融app不同情況在于，用戶在貢獻(xiàn)極高營(yíng)收(Revenue)的同時(shí)，其購(gòu)買的金融產(chǎn)品/服務(wù)成本(Cost)不能簡(jiǎn)單等同與游戲行業(yè)中的道具，后者幾乎是零邊際成本。

因此恰當(dāng)?shù)挠?jì)算方式是用戶單月貢獻(xiàn)的利潤(rùn)*生命周期，比如證券行業(yè)中使用其換手費(fèi)，理財(cái)行業(yè)使用管理費(fèi)以及息差，通常計(jì)算周期為一個(gè)月。

考慮到金融app的長(zhǎng)決策性，計(jì)算平均用戶***購(gòu)買時(shí)間與注冊(cè)時(shí)間(或者下載時(shí)間)之間的平均時(shí)長(zhǎng)，來(lái)確定合適的起始時(shí)間計(jì)算點(diǎn)。

7. 單客貢獻(xiàn)總利潤(rùn)、ROI

單客貢獻(xiàn)總利潤(rùn)=LTV-獲客成本

ROI=LTV/獲客成本

單客貢獻(xiàn)總利潤(rùn)和ROI同樣用作渠道價(jià)值的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。在有更多設(shè)備數(shù)據(jù)的前提下，計(jì)算手機(jī)品牌、型號(hào)的整體利潤(rùn)貢獻(xiàn)量，以此來(lái)指導(dǎo)未來(lái)活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的渠道投放選擇以及活動(dòng)獎(jiǎng)品的選擇。

五、 傳播階段

8. 行業(yè)排名

國(guó)內(nèi)現(xiàn)有大量數(shù)據(jù)服務(wù)商提供app數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，如TalkingData、易觀、Questmobile等。定期觀察自身app在各移動(dòng)金融細(xì)分領(lǐng)域的排名、覆蓋情況，以此了解行業(yè)及競(jìng)品情況。

9. SNS閱讀、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)

內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的分析指標(biāo)之一，以周/月時(shí)間維度監(jiān)測(cè)，同時(shí)比較競(jìng)品表現(xiàn)。微博、微信、貼吧、應(yīng)用商店論壇以及各金融細(xì)分領(lǐng)域的論壇(如信用卡的我愛(ài)卡等)

本文作者黃嘉偉是36大數(shù)據(jù)的專欄作者，也是TalkingData高級(jí)咨詢顧問(wèn)，主要提供移動(dòng)金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)。

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