互联网金融分析

⑴ 互联网金融发展现状分析论文包括哪些方面

⑵ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

由于互联网金融概念较为宽泛，支付、投资理财、信贷、征信、虚拟货币发行（比特币等）、金融产品搜索等不同领域所关注的核心指标并不相同；即便是相同领域 的公司，由于核心业务模式的差异导致大家所关注指标也不相同。因此从运营角度来看，最靠谱的是结合公司的核心业务模式来归纳运营指标。 互联网金融公司的金融属性，从经营风险的角度来看，风险贯穿互联网金融公司的企业日常运营、IT平台运营等过程，这与普通互联网公司的运营主要关注产品运 营有极大不同，因此以下所指的运营并不单纯指普通互联网公司的运营部门的运营，而是从整个互联网公司企业运营角度来说的。 根据互联网共性可以总结出对应量化指标体系： 1、用户指标：包括用户信用评级、活跃度、留存率、转化率、客单价（平均投资额度）、用户分布（各等级占比）、互动指标等等。 2、产品指标：产品组合、投资人数、投资金额、满标时间、收益率、流标数、风险系数、热度（受欢迎度）等等。 3、营销渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成功率、渠道成本等等 4、营销活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、传播数、新增粉丝数/用户数等等 5、合作方指标：合作带来的项目数、项目通过率、风险系数、成本等等 6、风控指标：项目审核通过率、风险备用金、项目流动性风险指标、合规相关指标等等 7、支付渠道指标：渠道转化率、渠道成功率、支付渠道来源、渠道成本等等 8、IT平台指标：用户体验指标（包括响应速度等）、可靠性指标、安全性指标等等。这块与互联网的指标类似。 9、客服指标：投诉分类、接通率、投诉渠道、响应速度、满意度等等 10、竞争性指标：竞争对手分析指标、互联网舆情监控指标等等 运营不要只关注那些数据，数据是外在的，是基础，而产品和平台核心竞争力才是发展的王道，数据+产品，找到平台最优的发展平衡点，才是运营下的这盘棋的目的。

⑶ 从不同行业和个体的需求角度分析互联网金融兴起的必然性

2018年中国互联网金融行业市场分析：产业发展日趋规范，科技仍是发展驱动力

2018年中国互联网金融行业发展概况分析

2018年已然过去，而在这一年，"普惠金融"、"区块链+"、"人工智能+"等成了互联网金融行业关键词，行业本身也发生了天翻地覆的变化。

那么，在新的一年里，互金行业又会发生哪些变化?今天就来盘点2018年互金行业发生的几件大事，从中或许能找到一些答案。

2018年国内互联网金融行业融资热度波动较大

据前瞻产业研究院发布的《中国互联网金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2018年第一季度受春节假期及年底资金相对紧张的影响，融资金额和数量相对较低;第二季度融资热度有明显回升，6月总融资金额高达近千亿元，主要得益于蚂蚁金服获得的新一轮140亿美元融资;而第三季度和第四季度若不将京东金融和陆金所获得较大金额融资纳入统计，整体融资热度有明显下滑，这主要是因为P2P网贷行业风险集中爆发，再加上备案延期，政策不确定性风险较高的影响。

从互联网金融行业获得融资的细分领域来看，2018年国内最受青睐的是区块链行业，全年共发生234例融资;其次是外围服务行业90例，主要是由提供技术服务、大数据服务的平台获得;借贷行业2018年发生39例融资，其中有25例发生在P2P网贷行业;互联网保险和第三方支付行业也分别获得22例和17例融资。

2018年中国互联网金融细分行业融资事件统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

1、互金行业多家公司上市

2018年，互金行业上市了不少公司。据统计，截止2018年年底，共有7家互金机构成功上市。它们分别是：小赢科技、泛华金融、点牛金融、品钛、微贷网、360金融和51信用卡。在这其中，除了51信用卡是在港股上市，其余6家皆在美股上市。

在这其中，泛华金融和360金融属于消费金融领域，点牛金融和微贷网专注车贷市场，小赢科技主抓联网金融信息服务，品钛则是金融科技整体方案提供商，51信用卡主营白条、车房贷等账单管理服务。

2、银保监会成立

2018年3月，银监会保监会合并成为了"银保监会"，银监会、保监会成为了历史。这无疑是金融监管体制改革的重新探索。

可以看到，决策层和各监管部门已意识到，当前的金融监管体制已不再适应我国金融业的发展，改革势在必行。而从银保监会的成立可以看出，改革的方向不是改变现行金融监管体制，而是统一政策，让监管部门在协调合作和相互制约的过程中发挥作用，实现金融监管全覆盖。

有业内人士表示，以往出现的互金行业乱象，主要是金融管理部门对这些新兴金融业态的行为和风险监管长期缺位所致。如今各管理部门相互沟通协调，无疑能在一定程度上避免部分金融风险事件。此外，"监管"或许还是今年金融行业的主旋律。

3、科技成互金行业驱动力

2018年的互金行业，一众巨头都在积极布局科技领域。凤凰金融坚定实施"智能金融"战略，满足全球华人理财需求;京东金融改名京东数科，推出智能机器人等业务;胡晓明携科技归来，接班蚂蚁金服总裁职位……

此外，这些领先公司还将金融科技，落实到了今后的发展计划中。以凤凰金融为例，凤凰金融总裁张震在2018年11月29日的"2018CNBC全球科技大会-南沙"大会上，谈到未来业务发展时表示：凤凰金融在寻找和攀登未来的阶梯，而这一阶梯是在金融科技领域的不断创新中发展。

据了解，凤凰金融目前以"区块链+人工智能+大数据"为矩阵，并已经在财富管理、海外、网贷、基金、保险等细分业务场景中实现了完美落地，推出了凤凰智保、魔镜智投、凤凰真准、凤鸣智能资讯等智能资产配置工具，为用户提供金融知识储备、准确的投资建议、私人定制配置方案等个性化、精准化、全面化的免费服务。

与此同时，凤凰金融还在内部管理上，研发了凤栖用户管理系统、凤飞渠道管理引擎和凤羽万象大数据风控系统等中后台管理体系，重在提升业务处理效率和运营管理能力。在"智能金融"战略之下，从前端的产品设计到中后台的渠道管理、用户管理和风控，凰金融已实现了全平台智能系统覆盖。

有鉴于此，在新的一年里，科技仍将是互金行业发展的驱动力，科技带给互金行业的也不仅是去中心化，而是以全新的方式助力整个行业提升。

4、保本理财成为历史

在2018年3、4月份，《关于加大通过互联网开展资产管理业务整治力度及开展验收工作的通知》和《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》出台。

其中，对于互金行业的规范主要在这几个方面：1、依托互联网公开发行、销售资产管理产品，须取得中央金融管理部门颁发的有关牌照。2、网贷机构将互联网资产管理业务剥离出去，分立为不同实体的，仍将该实体视为机构的一部分，一并验收。3、打破刚性兑付，预示保本理财成为历史。

可以看到，这些规定的出台，不仅规范了金融机构，还给它们卸下了高成本担子。这对于2019年的网贷备案验收和分类处置等方面，也无疑具有指导性意义。

2018年中国互联网金融行业发展日趋规范 预测2019年将呈现新局面

综合来看，互金行业经过2018年的洗礼，呈现去伪存真的局面，行业发展也越来越规范。在这个基础之上，结合科技等方面的赋能，2019年的互金行业将呈现全新局面。

⑷ 如何进行互联网金融运营数据的分析

做运营必须要对数据敏感，以下指标需要关注：
1、用户注册数，首先你要知内道你的注册数据
2、注容册成本，就是单个用户成功注册的成本
3、投资成本，就是注册用户到投资的成本
4、复投率，这个很重要，投资人数再多，如果没有复投意义不大，因为拉新的成本比留住老用户要大的多。
5、ROI，其实说了这么多，企业管理者就看重一个指标就是投资回报率，衡量一个推广渠道的优劣，这个是核心指标
知道了哪个渠道的ROI最高，就可以对你的推广策略做参考，这样就能形成良性循环。

⑸ 互联网金融有哪些优势以及风险

互联网金融的优势：
（一）支付优势

互联网金融模式下的支付方式以移动支付为基础，是通过移动通信设备、利用无线通信技术来转移货币价值以清偿债权债务关系。移动通信技术和设备的发展是移动支付发展的根本原因。与传统的支付相比，移动支付更加便捷以及人性化，用户可以在任何地方、任何时间以任何方式进行支付。身份认证和数字认证证书等安全措施的不断完善，已经使得移动支付的范围不断扩大，从小额支付到企业间的大额支付，甚至趋向于取代现金、信用卡等传统的结算支付手段。
（二）流程优势
与传统金融行业基于大数定理和抽样调查不同，互联网金融是基于大数据、云计算来分析用户的金融行为，根据用户的信用信息、消费信息、位置信息等更精确地判断用户的风险水平，从而得到更合理的风险管理解决方案，有助于改善市场信息不对称的状况，提高金融市场运行质量。
（三）普惠优势
互联网金融能够提供普惠金融服务或草根金融服务。目前我国金融资源供需存在结构不平衡的问题，中小企业客户群体往往被大型金融机构所忽视。互联网以其“开放、平等、协作、分享”的精神特质具有了普惠金融的资源优势。与传统金融行业相比，互联网金融的门槛更低，资金的可得性和便捷性更高，打破了传统金融领域“长尾”市场融资难的困境。互联网金融下，客户群体也发生了变化，不仅仅是大企业，还有小企业以及更为广泛的普通大众。关注“长尾”客户群，为他们提供差异化、个性化、便捷、低成本的服务将成为金融行业发展的新的增长点。
（四）整合优势
每个人都有零碎的、富余的时间，如果能将这些零碎的时间整合、利用，将创造出更多的价值。移动互联网技术不受地域、时间限制的特性，刚好能将这些零碎的时间利用起来。在互联网领域，零碎的时间和资金也可以得到充分的应用，金融碎片化成为发展趋势。对于资金数量、时间成本不同的客户，互联网金融可以有效的整合、利用这些零碎的资金以及时间资源，积少成多，充分发挥“长尾”客户群体的力量，实现经济的规模效益。
互联网的风险http://www.sinobalanceol.com/

⑹ 如何理解互联网金融，分析几个核心业务就懂了

互联网金融，是利抄用互联网技术和移动通信技术等一系列现代信息科技技术实现资金融通的一种新兴金融模式。在此种模式下，市场信息不对称程度非常低，资金供需双方能够通过网络直接对接，交易成本大大减少。
通过对业内相应商业模式、商业现象进行深度剖析，可以将互联网金融分为六大模式：第三方支付、P2P网贷、大数据金融、众筹、信息化金融机构、互联网金融门户。
谢谢采纳，仅供参考！

⑺ 如何分析互联网金融产品的大数据

软件开发和互联网金融都是相对饱和的了。 而随着国家对大数据的重视，大数据分析方面的需求日益凸显。 整体就业市场，大数据分析师处于巨大的缺口，未来各行各业对于大数据的运用必然常规化。

⑻ 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。