互聯網金融佔比

❶ 哪些企業上了中國互聯網金融50強榜單

進中國互聯網金融50強榜單的有：

1.51信用卡

2.91金融

3.e租寶

4.Ppmoney

5.愛基金網

6.網路理財

7.財付通

8.籌道網

9.點融網

10.格上理財網

11.股票贏家

12.好貸網

13.好買基金網

14.匯付天下

15.積木盒子

16.金斧子

17.金聯儲

18.金信網

19.金銀貓

20.京東眾籌

21.九次方

22.連連支付

23.陸金所

24.螞蟻金服

25.民信貸

26.諾諾鎊客

27.拍拍貸

28.趣分期

29.人人貸

30.融360

31.數米基金網

32.蘇寧金融

33.隨手記

34.天天基金網

35.同盾科技

36.銅板街

37.投投

38.微貸網

39.微量網

40微眾銀行

41鑫合匯

42雪球

43.宜信財富

44.易寶支付

45.翼龍貸

46.盈盈理財

47支付寶

48眾安保險

49.眾籌網

❷ 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。

❸ 互聯網金融占金融總量

比例還是挺小的，才幾千億，相對幾十萬億的總量。。。

❹ 互聯網金融協會的市場規模

據不完全統計，截至2013年底，國內已涌現出1000多家P2P公司，較去年增長近5倍，放貸金額已經超過千億元。門檻低、來錢快自然成為P2P網貸創辦者們的一大動力。
據不完全統計，2014年國內互聯網金融ITFIN領域已有38筆投融資事件，其中P2P行業占據多數。上半年，我國P2P平台的數量已超過2000家，半年成交額達到964.46億。但不久將來，隨著各項監管的完善，P2P行業面臨洗牌，所剩或者百家上下。
據中國電子商務研究中心監測數據顯示，目前我國P2P投資平台的數量已經超過了2000家。2014年上半年，全國P2P網貸成交額964.46億元，而去年全年成交額為892.53億元。

❺ 互聯網金融運營需要關注的數據有哪些

1、用戶指標：包括用戶信用評級、活躍度、留存率、轉化率、客單價（平專均投資額度）、用戶分布（各屬等級佔比）、互動指標等等。
2、產品指標：產品組合、投資人數、投資金額、滿標時間、收益率、流標數、風險系數、熱度（受歡迎度）等等。
3、營銷渠道指標：渠道來源、渠道轉化率、渠道成功率、渠道成本等等
4、營銷活動指標：活動成本、活動渠道來源、活動轉化率、傳播數、新增粉絲數/用戶數等等
5、合作方指標：合作帶來的項目數、項目通過率、風險系數、成本等等
6、風控指標：項目審核通過率、風險備用金、項目流動性風險指標、合規相關指標等等
7、支付渠道指標：渠道轉化率、渠道成功率、支付渠道來源、渠道成本等等
8、IT平台指標：用戶體驗指標（包括響應速度等）、可靠性指標、安全性指標等等。這塊與互聯網的指標類似。
9、客服指標：投訴分類、接通率、投訴渠道、響應速度、滿意度等等
10、競爭性指標：競爭對手分析指標、互聯網輿情監控指標等等

❻ 互聯網金融基金哪只佔比最多

互聯網金融基金投資該領域的基金比較多，投資者可以根據基金的持倉進行選擇，前十位的股票大多是互聯網概念的即可投資，沒有必要太多糾結到底倉位是多少的。

❼ 中國互聯網金融發展報告

中國互聯網官網

❽ 為什麼互聯網金融在中國的影響比美國大

中國互聯網金融大行其道，是因為傳統的金融行業、零售行業遭遇太多的政策壁壘、互聯網金融可以填平空缺的結果。
人大特聘教授戴險峰發表《互聯網金融真偽》的文章，指出在互聯網技術發展最早、最為成熟且應用領域最廣的美國，並不存在所謂「互聯網金融」的概念。美國金融業並不是沒有互聯網，而是互聯網已經嵌入到金融業後台，實現了無縫對接。
互聯網金融與互聯網電商的崛起密切相關，中國消費領域雖有長足進展，但長期以來市場分割、物流不暢、成本高昂、稅收不力，使得電商甫一出世就攻城掠地，呈指數級增長。電商獲得市場份額，進行網路支付，通過交易數據發放低成本小微貸，順理成章。
今年7月，麥肯錫全球研究院發布了《中國的數字化轉型：互聯網對生產力與增長的影響》報告，提出了iGDP的概念，即互聯網經濟佔GDP的比重。報告認為，2010年，中國的互聯網經濟只佔GDP的比例為3.3%，落後於大多數發達國家。而到了2013年，中國的iGDP指數升至4.4%，已經達到全球領先國家的水平。
互聯網金融藉助支付與小貸而崛起，填補了以往銀行業金融機構服務的空缺。大多數銀行雖有許多數據，有效分析不夠，各個銀行的數據如同一個個孤島，無法切入當地人情生態的信用鏈條中，導致小微貸款風險大成本高，銀行小貸成本是阿里小貸的1000倍，如果中國電商進一步發展，能夠覆蓋絕大多數小微企業，中國小微企業的高息短期貸款得到了根本解決。
由此衍伸開來，在資金緊張時，余額寶、貨幣基金等草根理財模式，成為民間小額投資者的最愛。雖然余額寶等背後的貨幣基金遭到致命打擊，但票據寶等產品應運而生，只要草根小額投資需要，只要銀行不能提供相應的產品，互聯網理財產品「野火燒不盡，春風吹又生」。
發展中國家的互聯網金融總體上好於發達國家，原因與中國大致相似，發展中國家原始商業系統、金融系統中的縫隙太大，監管無章法，使互聯網在短期內得以水銀泄地，四處滲透。國際貨幣基金組織總裁特別顧問朱民先生表示，「相對於發達國家，發展中國家的互聯網和IT技術進步更快」，「從這個意義上來說，不單是中國，一些發展中國家互聯網金融普遍都走得很快；比如手機銀行與金融在肯亞、孟加拉等非洲及南亞地區都發展迅猛。」
美國互聯網金融已與傳統金融交融。以互聯網技術支撐的洲際交易所，推動了美國交易市場的巨大變化，甚至吞並了最能代表傳統金融的紐交所。但是，並沒有任何人將洲際交易所視為互聯網公司，合並後的交易所也沒被稱為「互聯網交易所」。
美國版余額寶paypal的貨幣基金，因為市場周期下行與監管規則改革，不得不宣布關閉。美國互聯網金融有嚴格的市場准入門檻，需要提供注冊資金，還需要去州政府注冊和審批。
中國互聯網金融的三大挑戰還沒到，首先是監管，監管規則一變、銀行拆借利率下降，余額寶用武之地不大，未來最大的風險是電商平台稅收規則改變；其次，是信用體系不彰，P2P行業發端以來至7月份，可查的P2P機構有1200家，實際上跑路的有150家，每個月有六七家跑路，幾粒老鼠屎害了一鍋粥；第三，互聯網企業出現壟斷趨勢，一些平台拋棄草根，開始收取高溢價。
中國互聯網金融超過歐美是暫時的，挑戰與金融業的轉變遠未到來，任何行業最終能否發展要看規則與能力。

❾ p2p網貸在互聯網金融領域中占據什麼地位

P2P網貸在互聯網金融得到了比較規范的整頓，像介貸、團貸都可以投的，要選就選有銀行存管的，小額分散投資。
至於地位我覺得屬於大眾化的理財方式，門檻不高。