互聯網金融獲客成本

㈠ 互聯網消費金融和傳統消費金融的區別

互聯網消費金融和傳統消費金融的區別主要體現在定位、驅動因素、模式、治理機制、優勢五個方面：

• 第一，定位不同。

互聯網金融主要聚焦於傳統金融業服務不到的或者是重視不夠的長尾客戶，利用信息技術革命帶來的規模效應和較低的邊際成本，使長尾客戶在小額交易、細分市場等領域能夠獲得有效的金融服務。目前互聯網金融與傳統金融業的客戶交叉還比較少，但是未來相向而行、交叉滲透一定會逐漸增加。

• 第二，驅動的因素不同。

傳統金融業是過程驅動的，注重與客戶面對面的直接溝通，在此過程中搜集信息、建立管控風險、交付服務，互聯網金融是數據驅動需求，客戶的各種結構化的信息都可以成為營銷的來源和風控的依據。

• 第三，模式不同。

傳統金融機構與互聯網金融機構都在積極的運用互聯網的技術，但是模式設計上是有差別的。前者具有深厚的實體服務的基礎，線下向線上進行拓展，努力把原有的基礎更充分的利用起來，提升服務的便捷度。而互聯網金融多數是以線上服務為主，同時也注重從線上向線下進行拓展，利用便捷的服務手段，努力把業務做深和做實。

• 第四，治理機制不同。

傳統金融機構受到較為嚴格的監管，需要擔保抵押登記、貸後管理等，互聯網金融企業的市場化程度更高，通過制定透明的規則，建立公眾監督的機制來贏得信任，不需要擔保和抵押。這種機制的治理成本較低，但缺乏統一的監管體系和規范的業務標准。

• 第五，優勢不同。

傳統金融機構具有資金、資本、風險管理、客戶與網點方面的顯著優勢，資金來源與運用可直接對接體量大、成本低，同時資本實力雄厚，風險管理體系成熟，網點服務也是互聯網在很多情況下所無法替代的。互聯網金融企業則具有獲客渠道不同，客戶體驗好，業務推廣快，邊際成本低，規模效益顯著等優勢。

總體來數相互之間都有值得學習的地方，互聯網技術的發展和金融市場客戶多樣訴求的推動,互聯網金融逐漸挑戰傳統的銀行業務.互聯網金融優勢的日益明顯,對傳統銀行的支付領域、小額貸款領域和中間業務領域均產生沖擊。伴隨著互聯網金融創新變化的同時，傳統銀行同樣也有著相應的機遇， 銀行有著豐富的產品和從業的經驗，還有一套完善的風險管理體系。銀行通過十幾年互聯網應用的發展也積累了一批人才，他們即熟悉金融同時也對互聯網應用發展有深入的了解，這些也是互聯網金融機構短時間難以達到的優勢。

㈡ 互聯網金融公司成本在哪裡

基本的人員開支，廣告費，獲客費，網路維護費，第三方託管費用等等，互聯網金融民貸網這類公司的成本是巨大的

㈢ 互聯網營銷獲客成本越來越高，怎麼破

互聯網營銷獲客成本越來越高怎麼破?目前常見的有兩種解決方法：

一、幾乎只回做一次生意的答玩法。淘寶、京東等傳統電商永遠在不斷的引流量，他們的玩法大多是一次成交。守護袁昆認為這類一定要高價格、高利潤，針對大眾的兩百塊左右、三五百塊算正常的。很多微商產品基本上控制在300塊，相信可以給大家參考。
二、提高復購率。要麼提高客單價，要麼提高復購率，也就是餐飲最常見的多翻台。單一客戶多次成交，長期賺錢。所以怎樣讓老客戶不斷成交是關鍵。這個和產品、服務都有很大的關系。
1，根據行業人士提供的數據顯示，目前獲取一個真實點擊的成本1元左右，而一個真實的用戶購買成本大致是80元。那麼企業如果做電商，難道真的沒法玩了?
2，不管是傳統的線下還是目前的線上營銷，整個商業來說一般會經歷三個階段。第一階段：少數人懂，入行的少，所以價格真的離譜也沒太大關系;第二階段：價格戰，只有更低沒有最低。第三階段：產品優勢，成本優勢，資源優勢。

㈣ 互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用怎麼樣 好不好

普惠金融面向的客群不斷下沉，面向大量客戶申請，無面審、無抵押，版同時強調極速放款權成為業態的常見現象。如何在極速放貸和風險控制之間取得平衡，FinTech的出現旨幫助企業解決這類問題。貸前如何快速精確地剔除失信客戶、欺詐客戶，貸後如何根據客戶行為發生進行風險預警。在這個過程中FinTech需要對用戶畫像的精準分析，利用技術優勢降低風險，進而降低業務成本並提升客戶體驗，使金融服務形成精細化運營。
金融與技術的跨界融合改變了金融業尤其是互聯網金融業的競爭格局，重塑了互聯網金融生態圈，風控成為了互聯網金融行業的核心。互聯網公司利用與科技的跨界碰撞進入消費金融業務，為客戶提供信貸類的普惠金融服務。信貸業的成本主要包括資金成本、運營成本、壞賬成本以及獲客成本。互聯網公司利用FinTech，可以在運營成本和壞賬成本控制上盡量減少人工介入，通過大數據、雲計算、機器學習、圖像識別、人工智慧等技術讓金融效率得到有效的提升。

㈤ 基於大數據進行精準營銷，可以降低金融機構多少營銷成本

2011年來-2020年互聯網高速發展，人口紅利自不在，營銷的獲客成本越來越高，尤其是金融機構這一本來就高CPA的行業，經過資本助推的互聯網金融的加入後，獲客變得越來越難，且營銷行業一直存在刷量和假量的情況，很多廣告主都沒辦法識別，造成了比較大的損失。但是也不是完全沒辦法避免，現在大數據科技的發展，為精準營銷還是提供了很多助力，以MobTech袤博為例，他們家是做sdk出身，經過8年多的積累，覆蓋了138億+設備，數據體量很大，在金融營銷場景下，可以結合種子用戶的畫像，做精準的觸達，結合某小貸客戶業務場景樣本，使用智熵AI平台篩選出有效的特徵，定製營銷模型，降低營銷成本，沉默用戶下降8%，3日ROI提升明顯。

㈥ 互聯網金融做營銷有多難

數據顯示，在2016年底至今播出的熱門大劇中，共有包括《楚喬傳》《軍師聯盟》《河神》在內的16部影視劇（包括綜藝節目）出現了互金平台的廣告，涉及多達11個互金平台，其中有8個互金平台廣告以中插形式呈現，在最近熱播的電視劇《那年花開月正圓》的11支中插廣告中，就有3支中插是互金平台廣告。雖然在這些中插廣告下端邊角里，往往會有「理財有風險，投資需謹慎」的半透明白色小字提示，但很難引起觀眾注意。

平台只有做好風控，為投資者創造更多效益，提高服務體驗，才能吸引到更多的新老用戶，畢竟從事金融業務行業，從來都不是比誰流量大，而是比誰活得更長，盈利更多，只有提升自己的內在實力才能真正站住腳。

㈦ 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。

㈧ 移動互聯網應用 獲客成本多少

現在的移動互聯網項目中,為了獲取客戶,常見的是在前期花錢培養用戶習慣,也叫做獲客成本。但是獲客成本在項目啟動初期是需要估算的,什麼樣的估算方法更

㈨ 互聯網金融跟傳統銀行有什麼區別，比如京東金融與興業銀行。

互聯網金融主要聚焦於傳統金融業服務不到的或者是重視不夠的長尾客戶，利用信息技術革命帶來的規模效應和較低的邊際成本，使長尾客戶在小額交易、細分市場等領域能夠獲得有效的金融服務。
傳統金融機構與互聯網金融機構都在積極的運用互聯網的技術，但是模式設計上是有差別的。前者具有深厚的實體服務的基礎，線下向線上進行拓展，努力把原有的基礎更充分的利用起來，提升服務的便捷度。而互聯網金融多數是以線上服務為主，同時也注重從線上向線下進行拓展，利用便捷的服務手段，努力把業務做深和做實。
傳統金融機構受到較為嚴格的監管，需要擔保抵押登記、貸後管理等，互聯網金融企業的市場化程度更高，通過制定透明的規則，建立公眾監督的機制來贏得信任。不過越來越多的互聯網金融公司的風控、審核機制越來越向銀行靠攏。類似銅掌櫃這樣的，都擁有自己的專業和嚴格的風控團隊，對借款項目層層把關，保障資金安全。
傳統金融機構具有資金、資本、風險管理、客戶與網點方面的顯著優勢。互聯網金融企業則具有獲客渠道不同，客戶體驗好，業務推廣快，邊際成本低，規模效益顯著等優勢。

㈩ 互聯網金融和傳統金融的區別是什麼_

1 對於銀行來說，老百姓的選擇再也不是排隊「求」著銀行辦業務的年代了，人們多了選擇，既可以做到儲蓄，又可以做到理財，同時也可以得到資金的保障，銀行固然在人們的心目中占據不可替代的位置，但是，銀行這種傳統金融已經不再是老百姓們的唯一選擇了。
2有不少人感慨，面對互聯網金融的快速發展，傳統金融行業企業已覺「背後一涼」，深感競爭壓力。對銀行來說，這種壓力是實實在在、立竿見影的。就在余額寶、理財通、小油菜P2P理財等互聯網理財產品火熱銷售的同時，銀行的存款資金開始「搬家」。央行最近公布的1月份信貸數據顯示，當月人民幣存款減少近萬億元。有觀點認為，其中應有不少存款資金分流到了互聯網理財產品市場。
3這樣說來，互聯網金融是不是真的能夠顛覆傳統金融呢？這一點可以先從互聯網金融產品的本質來看，以互聯網理財產品為例，目前互聯網理財產品多是掛鉤貨幣市場基金，投資於同業存款、短期國債和央行票據等。在利率市場化初期，貨幣市場和存款市場存在利率差別，貨幣基金為普通個人投資者搭起了進入貨幣市場的通道，使其獲得高於一般存款的利率，客觀上推進了存款利率的市場化。
4 從我國大的環境下來看，其實傳統的金融市場雖然被互聯網金融占據一席之地，但是互聯網金融想要顛覆傳統還是不太現實的，要知道，銀行也不是吃素的，互聯網金融正在加速利率市場化進程，倒逼著銀行等傳統金融企業加快變革，參與競爭。更多的銀行創新產品也在孵化當中，其實無所謂誰來顛覆誰，只要各自守住自己的「地盤」共同發展，最終發揮各自優勢的展開合作，對於老百姓而言才是最優利的。