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引言

中國的移動金融互聯網行業在近兩年跨入了蓬勃的多元化道路。目前市場上移動金融領域的app多如牛毛，僅是從功能上劃分，就產生了諸如支付、理財、手機銀行、證券、消費金融等各大派系。

在當下國內移動互聯網的環境下，互聯網公司和大型國有機構自身的基因特性又更進一步加快了各垂直領域百花齊放的局面。

誠然微信，支付寶這兩個場景之王幾乎貫穿了生活的各方面，但銀行作為金融的源頭，同樣也牢牢把控住現代人手機銀行以及信用卡的入口。但縱有機構有千千萬萬，諸多移動金融app運營也有著清晰的指標脈絡。

圖：移動金融app運營階段圖

一、 獲客階段

1. 用戶量

用戶量是一切運營工作的開端和基礎，也因此產生了移動金融app運營的***個分歧——如何定義用戶。現有行業主流的區分方法有以下幾種：

a) 下載使用app的人數(無論注冊與否)

b) 使用并注冊的人數

c) 參加過本app紅包推廣活動，并留下手機號碼的人數(互金理財類)

d) 注冊之后，進行過完整開戶流程的人數(證券類)

不同的用戶區分方法會帶來不同統計口徑和運營策略，厘清自己用戶的定義是首要任務。

新增用戶量的指標可細化到年/月/周/日的粒度，同時需要加入與以往平均數據狀況的跟蹤對比，無對比不分析。

例：上圖反映的是某移動金融app在統計時間內的新增用戶量情況，通過對比得知在上月，大量的廣宣以及貼息返利活動吸引大量用戶注冊使用，但在活動停止后，用戶即回歸到正常自然增長狀態，降幅顯著。

后續對用戶轉化和價值情況進行深入分析，調查本次活動吸引用戶群的ROI(投資回報率)和LTV(生命周期總值)，以此來給活動的價值總結定性。

2. 用戶獲取成本

用戶獲取成本往往有兩類指標含義。一是全部用戶的獲取成本，二是付費用戶的獲取成本。前者為所有移動app通用的觀測指標，而后者對于移動金融和電商類app尤為的重要。

移動金融機構普遍會采用以往信用卡生命周期管理的方式來測算用戶的終生價值(LTV)。想想這些年倒閉的P2P，除少數有資本和集團輸血的機構外，沒有機構可以長期在用戶獲取成本大于終生價值的背景下生存，更何況此處提到的“成本”還未將金融機構的核心風控、壞賬率因素納入整體成本考慮中。

對于中大型金融機構而言，每年在運營獲客工作上的花銷預算通常在前一年由計財部門審核完畢，后期往往難以追加調整。因此用戶獲取成本不僅僅用作傳統的渠道價值考核，也直接與全年目標用戶量這一重要KPI戚戚相關。

移動金融app的用戶獲取成本主要是由渠道投放費用+紅包(新客)優惠兩部分組成，大致如下圖：

當然，渠道推廣不僅僅承擔獲客職責，同樣也起到整體品牌推廣作用。業內數家知名的P2P公司去年在渠道推廣費用上花銷超過1億人民幣。

而紅包通常被認為最直接有效的獲客手段，各家移動金融app在此早已大做文章。最典型的是理財和消費金融類的app，直接贈送1-10元不等的現金紅包，或者高額的信任理財貼息(通常在現有年化收益上增加0.5-2%，但為控制成本，認購金額和時間上往往有較多限制)、分期免息等優惠措施。

國內移動金融app市場已逐漸告別增量市場，轉而成為存量市場。單個用戶的獲取成本從早期的20-30元增長到如今看齊信用卡超過百元的地步。各領域在短期內并沒有下降的趨勢，獲客成本會逐漸成為運營與市場、風控，計財部門爭議的焦點。

二、 活躍階段

3. 綁卡量(率)

拆解移動金融的含義，即在移動端通過電子支付的方式購買產品。其中既包括虛擬的金融產品和服務，同時也包括物理產品。而綁定銀行卡是這種購買行為發生的***要素。很多機構會將綁卡量(率)視作生命線，究其原因在于：

1) 金融的重決策鏈特性同樣影響到移動金融領域。用戶愿意將自己銀行卡的交易接口與該app關聯，往往代表著重要的排他信任感，是交易發生的開端與前兆。

2) 獲取用戶真實的信息，為后續精準營銷獲得更多精確數據;

綁卡量的因素往往取決于運營機構自身的背書以及用戶業務的主觀需要。運營中往往會用積分體系、功能歧視、禮金獎勵來刺激用戶完成綁卡行為——盡管對于后者而言往往容易引來羊毛黨。

同時對于綁卡指標的關注仍應建立在轉化漏斗之上，觀察每一步轉化的用戶流失情況，來制定和修改下一階段的運營策略。

某移動金融app在統計時間內的綁卡轉化情況，由于是非銀行背書類產品，其12%的綁卡轉化率表現整體來說較出色。

但仍需關注的在使用-注冊，以及注冊-綁卡階段的大量用戶流失。運營人員需與產品經理及開發人員溝通，測試優化注冊步驟綁卡步驟。同時采用小范圍樣本調研對的方式，對于在綁卡階段流失的用戶進行電話/問卷訪問，了解其未綁卡的痛點在哪里。

4. 活躍量(率)

依照傳統的移動app分析法，活躍從日/周/月的時間維度進行測算，查看整體活躍用戶在統計時間內的數量及占全量用戶的比例。除此之外，考慮到目前移動金融app整體呈現大而全的趨勢，集合理財、股票、支付、貴金屬、甚至電商等功能，全方位管理用戶資產。

因此除整體活躍量的分析統計外，還需關注用戶在各副業務板塊的轉化活躍情況，以至少完成過一次購買/參與業務行為作為活躍轉化指標。

通過對app活躍的每日監測和預測，來判斷活動效果的好壞。

例：上圖系某移動金融app在去年下半年上線的紅包活動，旨在拉新并提升活躍量。就活躍數據而言，雖然下半周的活躍止住頹勢，曲線有所上揚，但考慮到其***別的用戶量，整體上并未比未進行紅包時的活動效果顯著。

由于當下大量的存在，用戶對于現金類紅包的營銷活動的敏感度較低，在這之上進一步的重點包裝和宣傳會是后續紅包活動的重點，如支付寶的集五福活動。

圖：從單向的業務活躍轉化到業務關聯交叉使用分析，有助于運營中進行關聯業務的推薦，并分析交叉用戶使用特性，建立種子用戶畫像特征。

三、 留存階段

5. 留存率

留存的概念一點也不陌生，常見的統計周期有次日、7日、14日、30日等。通常又分為新用戶留存和活躍用戶留存。

1) 新客留存：統計新注冊用戶在統計周期內的留存情況。通常配合新上線的活動和渠道推廣后的分析監測。移動金融app在短期內未完成獲客工作，通常會進行大量的紅包讓利活動，也因此吸引到大量被成為“羊毛黨”的用戶，盡管現有黑/白名單、用戶標簽、IP監測等多種方法，但此類用戶難以完全杜絕。新客留存可作為監測薅羊毛用戶的指標之一。

2) 活躍留存：活躍用戶的留存情況。主要監測現有用戶對于app的使用(非交易)黏性。手機銀行類、信用卡類和證券類app高頻使用的特點使得他們在這一指標中的表現十分突出，比如證券類app，交易日活躍用戶的次日留存可以超過8成，而相對理財及消費金融類的表現相對較低。因此對于移動金融app而言，功能模塊的完善除了全方位管理用戶資產外，以不同的功能吸引用戶使用，形成長期黏性也是利好方面。

四、 營收階段

圖：渠道投放價值示例

6. 用戶終身價值(LTV)

該數據主要用來分析當前用戶價值以及渠道獲客價值，該項數據需要長期對比監測。在游戲行業中，用戶終身價值=用戶平均收入(ARPU)*用戶生命周期(LT)。

但移動金融app不同情況在于，用戶在貢獻極高營收(Revenue)的同時，其購買的金融產品/服務成本(Cost)不能簡單等同與游戲行業中的道具，后者幾乎是零邊際成本。

因此恰當的計算方式是用戶單月貢獻的利潤*生命周期，比如證券行業中使用其換手費，理財行業使用管理費以及息差，通常計算周期為一個月。

考慮到金融app的長決策性，計算平均用戶***購買時間與注冊時間(或者下載時間)之間的平均時長，來確定合適的起始時間計算點。

7. 單客貢獻總利潤、ROI

單客貢獻總利潤=LTV-獲客成本

ROI=LTV/獲客成本

單客貢獻總利潤和ROI同樣用作渠道價值的評判標準。在有更多設備數據的前提下，計算手機品牌、型號的整體利潤貢獻量，以此來指導未來活動運營的渠道投放選擇以及活動獎品的選擇。

五、 傳播階段

8. 行業排名

國內現有大量數據服務商提供app數據監測，如TalkingData、易觀、Questmobile等。定期觀察自身app在各移動金融細分領域的排名、覆蓋情況，以此了解行業及競品情況。

9. SNS閱讀、轉發數

內容運營的分析指標之一，以周/月時間維度監測，同時比較競品表現。微博、微信、貼吧、應用商店論壇以及各金融細分領域的論壇(如信用卡的我愛卡等)

本文作者黃嘉偉是36大數據的專欄作者，也是TalkingData高級咨詢顧問，主要提供移動金融領域數據咨詢服務。

如有問題交流，歡迎郵件至：williamhuang@outlook.com 或者微信：149394109