互联网金融腾讯数据

⑴ 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

⑵ 互联网金融业务快速发展，成为腾讯第三大业务板块还有多远

不远，也就是回眸一笑的距离！

⑶ 北京市金融工作局联合腾讯推出国内首个金融安全大数据监管平台吗

目前金融安全方面各个投资公司都有自己的保障措施，涉及个人信息，资金安全，网络内安全等方面。目前p2p网贷容，投资理财正在面临国家的强监管，要求在6月份之前完成相关的资金托管，资质备案等工作。目前根据网贷之间的数据显示，已经有很多p2p平台停业，将会有一大批的不合格的网贷平台出局。

有消息显示北京市金融工作局联合腾讯推出国内首个金融安全大数据监管平台，这也是国家对于金融安全领域强监管的一种。

网页链接

⑷ 在哪儿可以找到互联网金融的行业数据

前瞻产业研究院 提供的《2015-2020年中国互联网金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，截止至2014年底，我国互联网金融市场规模已经突破10万亿元。以P2P业态为例，过去5年中，各类P2P平台都获得了年均超过250%的爆发式增长。

不过，作为新兴行业，互联网金融问题不容忽视。互联网金融的安全风险也日益加剧。仍以P2P业态为例，数据显示，2015年上半年我国问题P2P平台数量为273家，数量超过2014年问题P2P平台数总和，今年以来，P2P网络贷款平台出现跑路或提现困难的公司更是高达677家。

⑸ 互联网金融运营需要关注的数据有哪些呢

我觉得互联复网金融运制营需要关注的数据是非常多的。

需要关注的数据有哪些

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。

⑹ 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。

⑺ 互联网金融数据分析这个工作还要保密吗

当然需要保密，涉及到数据分析都应该保密

⑻ 腾讯,阿里,金融互联网能优化网货数据吗

您好，最近已经出了关于
互联网金融
的书籍。金博会，北京
互联网金融大会
，都有卖。主要是从互联网六大模式，阐述相应的概念以及理论吧，编辑有阿里巴巴等行业内人士，名称就叫《互联网金融》，您
可以网
上查下！

⑼ 腾讯挺进互联网金融的战略举措是什么

腾讯，作为一个互联网产业链跨度极大的巨无霸，如果顺利成立了网络银行或者依托版于实体的电权商银行，那么，对于传统金融来说，一个颠覆性的角色又出现了。而且，在某种程度上来说，腾讯的改造和冲击力度不会小于阿里。答案是申请银行牌照

⑽ 腾讯金融战略可行性分析

腾讯金融战略如何走？
互联网金融，本质上是利用互联网互通有无，快捷，透明的信息建构方式来减少信息不对称，来降低传统金融服务的门槛和成本，同时在传统金融的风险控制方面达到一定的要求，以便和传统金融产品在渠道上进行对接。金融主要是融通资金，提高资金的流转和使用效率，互联网金融也一样，其目的是为了满足传统金融所无力服务或不愿服务的弱势客户，并通过数量级规模的增长来实现平台方和融资方的共赢。
腾讯理财通以及微信支付，是从互联网金融的“存、贷、汇”中的“存”一端开始发力，并利用财付通的第三方支付底层架构来满足支付的便捷性需求。对于腾讯来说，这是找到了一个最佳的战略切入点，因为和阿里相比，如果再从“贷”的资产端开始做起，已经很难取得优势了，因为腾讯电商的数据积累和平台信用环境还不足以支撑起电商小贷的需求。
因此，和网络选择用百发理财来引爆市场粘性一样，腾讯的战略重点也是相似的，利用自身优势最大的板块——互联网社交群体粘性来快速推广在线理财，并提供快捷购买与取现服务，在货币市场基金的互联网化过程中，市场还没有完全饱和的情况下，尽早地利用腾讯的社交优势来圈占更多的客户群体，实现规模的几何级增长。要知道，互联网领域内的竞争逻辑就是寡头定律，第一个吃螃蟹的往往占据50%以上的市场，第二名则在20%左右，第三名则往往只有10%，还有剩下的公司来分享为数不多的20%。

腾讯金融战略目前在在线理财市场总算是赶上了末班车，取得了还不错的市场效果，打响了头一枪，但仍然需要在其他的细分领域内做更多文章，比如电商小贷，p2p，金融服务平台以及更多的互联网金融应用场景化。个人认为，腾讯的金融战略完全没必要照搬阿里的“存贷汇”模式，而是在此基础上进行借鉴式吸收，结合自身的优势资源进行互联网流量的“金融化”变现。
第一步，整合腾讯集团内部的金融资源，包括底层的支付结构，和传统金融部门之间的产品合作，以及和集团内部其他产品之间的金融化对接。这一步相信在2013年的蛰伏期，腾讯集团已经做了很多工作。
第二步，先声夺人，需要找到一个可以引爆市场热点的腾讯式金融产品，从目前来看。基于微信支付的理财通以及后续的在线理财产品是不错的选择，通过基于微信的金融产品来实现腾讯金融的战略起步。
第三步，不求盲目完整，而求做精做细。目前互联网金融BAT中，阿里是最完善的金融模式，涵盖了从贷款端到存款端的金融服务，并和传统金融机构之间进行了很好的服务对接，甚至控股了传统基金，以实现对渠道的掌握。腾讯金融则应立足于掌握自身优势的前提下进行有选择性的尝试。这是一种从下至上的战略突破方法，先集中优势兵力突破几个核心的优势产品，而后再考虑产品的全局化和战略化。

金融布局，取舍之道
谈到互联网金融的布局，还得再说说目前比较流行的几大互联网金融模式，以及和腾讯金融可以结合的点。战略归战略，到落地的角度上，还是需要集合目前市场上比较能够被人接受的互联网金融操作模式。在一定程度上来说，互联网金融也是具有一定资源稀缺性的行业，比如模式，市场，用户体验以及产品。因为目前大多数互联网金融产品都是走渠道，并和传统金融对接，或者和其他现有产业进行互联网思维化的改变。
除了电商金融（小贷、支付、理财），还有p2p网贷，众筹，互联网金融服务平台，数据征信服务，以及互联网货币等。对于拥有电商、社交以及网站传媒、游戏、安全、搜索等全门类互联网服务的腾讯来说，拥有各种交叉的，复合的，高度黏合的用户体验需求，并如何嫁接进入金融服务是关键。从腾讯掌握的资源看，最合适的模式是做大的金融服务平台，并在平台上整合进具体的在线理财、搜索、支付服务。目前微信的理财通就是利用了微信平台进行社交和理财的变现。
在后续的金融产品推出上，腾讯金融仍应该保持这种思路，集合整个腾讯的平台资源，找到合适的突破口，并以腾讯的平台性为底层架构，开展方便快捷的金融服务。在产品的表现上，这很有可能是碎片化的，但是纵观全局，这些碎片正好称为腾讯金融的支架，支撑起整个金融服务平台的运作。在这个平台中，支付的快捷和便利是前提条件。因此，腾讯金融应该抓住“平台、碎片化、支付”这几个关键，进行金融框架的搭建。