㈠ 初級金融數據分析師是干什麼的
金融分析師的來工作內容是：培育專業的源機構投資人；對開放式基金進行管理以及創業板市場的設立與運作；保險基金和養老基金的管理；商業銀行股份化和資產證券化運作；股票指數、期貨分析以及風險資金管理等。
金融分析師的工作也包括：收集研究對象信息，對其產品進行分析研究，提供分析研究及投資價值報告；跟蹤研究對象變化情況，及時動態判斷所研究對象的投資價值變化情況，作出投資預期回報與風險分析，調整投資操作建議；對公開發行的各種理財產品的設計、談判、簽約發行及維護；通過各種聯絡方式開發新客戶，與老客戶保持聯系；負責完成金融產品開戶訂單，解答客戶各項問題；及時反饋客戶意見，把握市場動向。
㈡ 如何進行互聯網金融運營數據的分析
做運營必須要對數據敏感，以下指標需要關註：
1、用戶注冊數，首先你要知道你的注冊數據
2、注冊成本，就是單個用戶成功注冊的成本
3、投資成本，就是注冊用戶到投資的成本
4、復投率，這個很重要，投資人數再多，如果沒有復投意義不大，因為拉新的成本比留住老用戶要大的多。
5、ROI，其實說了這么多，企業管理者就看重一個指標就是投資回報率，衡量一個推廣渠道的優劣，這個是核心指標
知道了哪個渠道的ROI最高，就可以對你的推廣策略做參考，這樣就能形成良性循環。
㈢ 在上海大單位做會計與小微企做互聯網金融數據分析,哪個職業前景好
在上海大單位做會計的職業前景好
這個還可以考一些資格證的
㈣ 數據分析師在金融和互聯網的工資如何大概工資有多少
看你能力還定，需要熟練掌握分析工具，比如網路統計、谷歌GA分析。
我在一個數據分析的群中，這個圈子是國內分析大腕所創建，每天在其中交流最多的就是找人才……
薪資方面，每個招分析師的企業，給出的待遇都不低過8000，有的大公司，比如著名的各類網路公司，給出的價格更高，往往達到10K-20K左右（1萬至2萬）
在群里的氣氛比較好，討論的東西除了數據分析之外，還會討論搜索引擎優化（seo）的相關內容，轉化率的提高等。
我相信，你加入這樣的圈子，找工作是沒有問題的，因為很簡單，隔三差五，就有人發布相應的招聘信息。
看到這里，想必你已經迫不及待的想加入其中，那麼，如何快速的加入呢？
很簡單，只要採納這個答案，並私信我，我邀請你（因為我已經加入其中三年，收獲巨大……）
㈤ 軟體開發 大數據分析 互聯網金融哪個好
軟體開發和互聯網金融都是相對飽和的了。
而隨著國家對大數據的重視，大數據分析方面的內需求容日益凸顯。
整體就業市場，大數據分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大數據的運用必然常規化。
--廣東韻為大數據分析---
㈥ 常用的互聯網金融大數據風控方式有哪些
1：驗證借款人信息
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。企業可以通過藉助銀聯數據來驗證銀行卡號和姓名。
其他的驗證客戶的方式包括讓客戶出示其他銀行的信用卡及刷卡記錄，或者驗證客戶的學歷證書和身份認證。
2：大數據分析提交的信息
大部分的貸款申請都從線下移到了線上，特別是在互聯網金融領域，消費貸一般都是以線上申請為主的。
線上申請時，申請人會按照貸款公司的要求填寫多維度信息例如戶籍地址，居住地址，工作單位，單位電話，單位名稱等。如果是欺詐用戶，其填寫的信息往往會出現一些規律，企業可根據異常填寫記錄來識別欺詐。例如填寫不同城市居住小區名字相同、填寫的不同城市，不同單位的電話相同、不同單位的地址街道相同、單位名稱相同、甚至居住的樓層和號碼都相同。
3：分析客戶的消費信息
從客戶的電商消費記錄、旅遊消費記錄、以及加油消費記錄都可以作為評估其信用的依據。有的互聯金融公司專門從事個人電商消費數據分析，只要客戶授權其登陸電商網站，其可以藉助於工具將客戶歷史消費數據全部抓取並進行匯總和評分。
4：參考客戶的社會屬性和行為進行評估
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低；年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高。經常不交公共事業費和物業費的人，其貸款違約率較高。經常換工作，收入不穩定的人貸款違約率較高。經常參加社會公益活動的人，成為各種組織會員的人，其貸款違約率低。經常更換手機號碼的人貸款違約率比一直使用一個電話號碼的人高很多。
5：調查客戶是否進入黑名單
市場上有近百家的公司從事個人徵信相關工作，其主要的商業模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶徵信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領先的大數據風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。
涉毒涉賭以及涉嫌治安處罰的人，其信用情況不是太好，特別是涉賭和涉毒人員，這些人是高風險人群，一旦獲得貸款，其貸款用途不可控，貸款有可能不會得到償還。
㈦ 互聯網金融數據分析這個工作還要保密嗎
當然需要保密，涉及到數據分析都應該保密
㈧ 基於互聯網金融的中小企業融資問題研究，應該找哪些數據分析
摘 要：隨著互聯網技術的不斷提升，網路信息化已經成為不可避免的趨勢。而對於企業融資來說，則正逐步進入互聯網金融時代。這種新的趨勢推動，也為中小企業提供了一種全新的融資渠道。基於互聯網金融的發展現狀及其在中小企業融資中所發揮的作用，對黑龍江省中小企業融資所面臨的問題進行闡述，分析問題的成因，並提出相應的對策建議。
關鍵詞：互聯網金融；中小企業融資；政策建議
中圖分類號：f83 文獻標志碼：a 文章編號：1673-291x（2016）17-0101-02
互聯網金融（itfin，即internet finance）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網和信息通用技術實現資金支付、融通、投資和中介服務的新型金融模式。隨著互聯網的成長以及向金融行業的延伸，互聯網金融已經在我國蓬勃發展。目前，我國互聯網金融發展過程中先後出現了大數據金融、貨幣基金、p2p網貸、眾籌、第三方支付以及第三方金融服務等多種模式。其中，貨幣基金就是利用互聯網的特性研發出來的一種高效的理財產品，如現在較為流行的余額寶、理財通等；網路信貸在我國起步相對較早，證監會在2000年頒布的《網上證券委託暫行管理辦法》中進一步完善了網上證券業務，現在該項業務也正逐步延伸到手機網上交易、網上開戶甚至推廣電子券商；p2p網貸又可以稱之為對等聯網，是指有多餘資金並有理財投資想法的個人，通過第三方網路平台相連接，採用信貸的方式將資金貸給有需求的他人。目前，在國內出現的p2p模式有2種：第一種是線上模式（online），第二種是線上到線下模式（online to offline）。眾籌則是有門檻低、種類多、依靠大眾、注重創新等特性，是一種面向群眾募資，以支持發起人或組織的行為。
黑龍江省經濟快速發展中存在的最突出問題就是中小企業融資難問題。而此前發布的哈爾濱市總商會民營企業投融資平台，也恰恰是為了解決中小企業融資渠道單一、信用擔保體制不健全等問題而提出的一個大膽嘗試。
作為一個新興行業，互聯網金融對黑龍江省的經濟發展起到了巨大的作用。當前黑龍江省的經濟發展正在面臨一個新常態，在這種新的發展需求下，過去陳舊的發展模式已經不再適用。企業需要轉型升級，需要資金，需要擴大自身的發展。在新的局勢面前，我們要尋找創新型的管理模式，這就需要金融的支持。盡管黑龍江的經濟發展相對於全國其他地區較為落後，但後發展地區也有其獨特發展優勢，如資源優勢。我們可以先了解其他地區的發展模式，然後將其優秀的發展模式引入黑龍江省，並結合本省的省情進一步將優勢擴大，從而降低黑龍江省的資源成本。同時，結合互聯網的優勢，通過互聯網金融、投融資聯盟，為企業和金融服務機構提供平台，推動黑龍江省互聯網金融的發展。互聯網金融不只是一個網路平台的革命，而且未來還會帶來「客戶革命」。簡單來說，政府認為互聯網金融屬於服務性的輔助功能，是處理大金融機構暫且處理不了的問題。當客戶了解、熟悉並認可互聯網金融能夠解決交易成本及便利性問題時，那麼就會產生蝴蝶效應，使更多的客戶通過互聯網金融來獲得資金。
互聯網金融能夠有效解決信息不對等的問題，能夠對中小企業融資起到快速的推動作用。同時它還能解決買賣雙方的信息不對等和借款方融資條件等問題。互聯網金融正逐步向我們靠近，甚至在我們生活中的部分領域已經起到了主導作用。
中小企業利用自身的經營優勢保證了其在經濟上的快速成長，為社會發展創造了巨大的經濟效益和社會效益。盡管在發展的過程中中小企業也面臨著傳統金融的約束，存在融資難、融資貴等問題，但目前我國的中小企業正不斷壯大，正日益成為我國經濟發展的主力軍，互聯網金融的產生也恰好能夠適當解決這些問題。
1.抵禦外來風險的能力較差
黑龍江省中小企業起步相對較晚，企業原始積累時間短、資金少，經常會出現營運能力
較低、償債能力不足、資金周轉困難等問題，一些企業甚至面臨破產；還有一些企業還未完成原始資本積累，更不具備對外融資資格。因此，當外部市場產生一些不可預測的影響時，對這些企業的經營能力就直接構成了致命的威脅。
2.中小企業融資渠道過於單一
針對2014年黑龍江省中小企業資金來源的調查顯示，固定資產融資情況為：內源融資佔72.5%，親友借款佔9.8%，銀行貸款佔8.8%，商業信用佔3.3%，其他佔2.1%，股權佔1.8%，創業基金佔1.1%，融資租賃佔0.6%；流動資金融資情況是：內源融資佔75.3%，銀行貸款佔9.7%，親友借款佔6.3%，商業信用佔6.4%，其他佔2.3%。從上面數據可以看出，在中小企業的融資結構中，內源融資佔比最高；在外源融資中，銀行貸款佔比較高。但由於中小企業經營規模小、資信等級低、融資成本過高等原因，難以得到銀行長期資金支持，影響了企業的擴大再生產，制約了企業的成長。
3.借貸成本過高，擔保能力有限
由於黑龍江省中小企業技術和經營管理水平較低、不穩定因素較多、盈利能力較低，同時，由於企業的資金補償機制不完善、擔保機構的效率低下，所以，銀行做貸款風險評估時，這樣的企業往往會被評為風險過大，不太願意向其提供相應的貸款，即使提供貸款，其所負擔的貸款利率也都高於央行所公布的貸款基準利率。根據黑龍江省政府金融辦公室公布的數據顯示，在2014年黑龍江省金融機構發放給中小企業的貸款中，其貸款利率絕大多數超過了貸款基準利率，平均超過貸款基準利率19.3%，大幅增加了中小企業的融資成本。
4.企業社會信用環境較差
目前，正是黑龍江省中小企業改革發展的快速時期，但有些企業改革只注重形式，注重短期獲利行為，經常出現逃避銀行債務現象。一些黑龍江省中小企業在日益激烈的市場競爭中逐步顯露出了自身的缺點，有些甚至為了獲得銀行貸款製造虛假的交易合同，並利用一些不規范的手段來逃避銀行債務。這些現象都給銀行帶來了巨大的損失，嚴重破壞了社會信用環境，導致各商業銀行不願輕易對中小企業發放貸款。
1.地理位置決定了企業發展緩慢
黑龍江省的地理位置決定了黑龍江省中小企業與南方企業在地理、氣候等多方面所處的劣勢。冬季氣溫較低，沒有先天的海港條件，沿海貿易發展較為困難，導致中小企業的成長性變弱，許多金融機構不願為中小企業融資提供便利。
2.由於金融的制約，對中小企業融資產生了抑製作用
長期以來，我國更注重於大中型企業的發展而忽視了中小企業，導致中小企業被邊緣化。中小企業在規模、結構和管理方面都與大型企業存在著明顯的不同，但商業銀行所建立的信用評價和信貸管理體系更適用於大型企業，使得中小企業不能更好適應這種評價體系。政策的缺陷嚴重製約了黑龍江省中小企業的進一步發展。金融越不發達，融資成本就越高。由於金融長期的制約，出現了資金不流暢的現象，這就對整個社會的融資，特別是中小企業的融資產生了抑製作用。
3.由於銀行激勵機制不健全，導致中小企業融資難
在我國的銀行改革和發展過程中，商業銀行僅對信用風險約束機制進行了強化，卻沒有建立與之相對應的激勵機制，在風險控制方面，客戶經理所承擔的責任與其收入出現了嚴重不對稱，使得客戶經理在向企業貸款的時候產生了「惜貸」的心理。不僅如此，銀行對企業貸款之後需要持續跟蹤企業情況，但由於運營成本過高，加上缺少對客戶經理有效的激勵來控制貸款風險，因此，一些存在高風險貸款的企業項目未能被及時的排查，導致中小企業貸款的整體違約率較高，銀行在對中小企業房貸時就產生「易違約」的不良印象，再加上「檸檬市場」條件下可能出現的逆向選擇與道德風險問題，使得銀行會選擇收緊針對中小企業融
資需求的信貸供給，這也正是造成中小企業融資難的另一個關鍵原因。
中小企業所遇到的融資問題嚴重影響著黑龍江省中小企業的可持續發展。解決目前中小企業存在的融資問題是一項復雜的工程，要堅持開拓創新的精神，完善符合黑龍江省省情的各種規章制度，全面系統地解決中小企業融資困難問題，逐步優化中小企業資本結構。
中小企業要站在戰略發展、全面優化的角度，運用科學發展觀，建立現代企業制度，明晰產權關系，優化產權結構，實現企業治理結構的合理化和科學化，建立規范的信用管理制度，提升信用水平；同時，促進與大型企業的積聚和融合，吸取優勢，降低風險。創造高效的企業發展模式，擴大企業對社會的影響，提升企業在同行業中的競爭力，增強外部融資能力，改善企業融資環境。
利用黑龍江省長期所積累信息技術優勢，促進互聯網金融相關企業的合作與交流，鼓勵省內p2p、眾籌、第三方支付、大數據等網落平台的設立，鼓勵傳統中小企業和金融公司設立互聯網金融部門以及相關產品開發部門，並提供相應的技術支持。
增加財政資金作為政策引導資金，並且吸引和鼓勵社會資金的參與。鼓勵省內滿足條件的互聯網金融企業在新三板上市。對於支持中小企業融資的互聯網金融機構，黑龍江省應根據其對中小企業提供的融資規模給予相應的補貼。可以通過互聯網金融來實現中小企業的融資，通過p2p、眾籌、第三方支付、大數據金融等方式來實現融資，轉變中小企業過度依賴銀行的局面。
㈨ 如何分析互聯網金融產品的大數據
軟體開發和互聯網金融都是相對飽和的了。 而隨著國家對大數據的重視，大數據分析方面的需求日益凸顯。 整體就業市場，大數據分析師處於巨大的缺口，未來各行各業對於大數據的運用必然常規化。
㈩ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法
來源於：知乎
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。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。
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。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
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……
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。