点融网CTO孔令欣:五大经验,数据如何驱动点融增长?

孔令欣 2017-01-09 icon-tag 数据驱动增长

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大家好,我是点融网 CTO 孔令欣。

点融网是一家金融公司,同时也是一家技术公司。 金融无非就是数字,所以金融行业本身就跟数据有很大的交叉,我们日常工作中所有的思考、决策、行动都是数据驱动的。

今天我更多的从宏观的层面上,跟大家讲讲我们是如何用数据驱动增长的。

一、用数据发现商机

(一)  从消费者需求轨迹中发现商机

下面这张图出自高盛(Goldman Sachs)的一份报告,显示了中国消费者平均每月在购物、房产、食物、旅行等不同领域的花费情况。

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图1:中国消费者支出分布

在所有这些消费场景中,人们都有可能尝试分期付款的方式,这就是我们在做的业务。衣食住行任何行业,对我们来说都可能有着巨大的市场机会;那么我们如何利用数据找到每个行业的商机,快速切入各个细分市场呢?

先从微观来看。中国的消费者可以大致划分为蓝领、白领、金领几类。金领及以上的人群大多已经有很丰富的定制金融服务,所以我们面向的主要是白领和蓝领两类人群。

每个人生命成长过程中所经历的各种状态其实是很类似的。年轻的时候几乎都是购物类需求,毕业后第一次进入社会,租房开始成为一笔重要支出。然后从恋爱逐渐走入婚姻,开始买房买车。等有孩子以后,几乎所有主要消费都是围绕孩子的需求展开了。

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图2:消费者一生的金融需求轨迹

在这个过程中,大家看到的是一个人经历的不同生命状态,而金融公司能看到的,是人在各个生命阶段都会有很多信息不对称、不透明。大部分人处在当下的位置都无法预料以后会发生什么事情,或者是自己也没想清楚要往什么方向走。

人的整个生命过程分两种状态,要么有钱要么没钱。消费金融所做的,就是在一个人没钱的时候,用他未来的利息和信用在当下兑现为金钱,换取更好的发展机会。

在这当中数据扮演了两个重要角色。一是信用评估,二是需求挖掘。

用户第一次在我们平台上进行贷款时,我们就已经从各种外部渠道收集到了该用户的一些基本数据,比如工作地点、毕业院校、工资行业情况、租房地点等,初步判断这个人的还款能力和还款意愿。之后伴随用户每次还款、再贷款的行为,我们能够收集到越来越多这个人的用户行为数据,补充到他的信用评估数据库中。

同时根据收集到的用户数据,我们又可以发现用户潜在的新需求,在合适的时间推荐相应的贷款产品,增加交叉销售,将数据转化为更好的服务。

(二)从宏观数据中发掘商机

再从宏观来看数据如何帮助点融找到商机。我们用的是类似投行的方式。假如我们想知道在中国某个一线城市,什么东西是最受大家欢迎,而且可能存在大量借贷需求的,我们会先看工商局的企业注册数据,什么类型的企业注册量最近增长很快。

我们发现近两年私人牙医诊所在中国发展很好,在北京上海这样的一线城市,牙医行业每个月的增长在25%以上,而且很多用户确实会有分期消费的需求。

但在牙医行业目前很少有金融机构来服务客户。银行会行动的比较慢,大部分互联网金融公司又还没有注意到这个新兴的行业,这就是你的市场机会。

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图3:借助宏观数据及时调整策略

再比如我们在 2014 年的时候发现,沿海城市制造产业的坏账率在不断提高。并且许多人借款在沿海城市,还款却在其他重庆等内陆城市。我们问了一些客户后知道,他们是把生意从沿海城市搬到了内陆。于是我们相应地调整了公司运营策略,在沿海城市的制造行业减少放帐量,把生意放到其他内陆城市或者沿海其他行业。

所以当你掌握了大量数据以后,不仅数据本身,数据的流动信息也非常重要。你不光要关注谁在用你的产品,而且要关注这些人使用你产品的场景和方式是否有所改变,其中是不是有新的市场机会。

点融网能够发展到今天,很大一个原因就是我们看得更准一些,我们比竞争伙伴能够更有效的通过数据进行分析和测试,提早做出决策应该投入什么不应该投入什么。

二、用 Growth Hacking 的方法发现用户

Growth Hacking (增长黑客)有若干种场景,我以前在斯坦福学的是心理学和计算机,下面我主要分享一下如何抓住用户心理来实现 Growth Hacking 。

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图4:借助用户心理来实现 Growth Hacking

(一)借助用户传播的力量

一个产品不仅要好,同时还要用户信任你,这样用户才可能去使用你的产品。在社交的背景下,通过用户传播、转介绍的方式更容易取得成功。

在产品早期就非常认可你的用户,就是你的种子用户。你的种子用户带你去认识另外一个潜在用户,你就很可能要到这位潜在用户的联系方式,这种方式的转化率是很高的。如果种子用户带你去参加一个聚会,你很可能就要到会上所有人的联系方式了。

在中国,如果你的一个好友告诉你明天这个股票要涨,你很快就投钱进去了。这个就是转介绍/推荐的力量,我们要用好这个力量。

其实很多公司都很好地利用了推荐,比如邀请专家介绍,这都是借助了人性上信任的力量。我们要考虑的是如何制造出这些场景,以及如何让你的种子用户在这些场景下合理地转化潜在用户。

(二)利用好病毒传播

病毒性传播是利用人的心理弱点最好的方式,从 Growth Hacking (增长黑客)来说中国用户有三个心理特点:

1. 大家都不喜欢吃亏,喜欢占便宜;

2. 在前者基础下,大家宁愿不吃亏,也不愿占便宜;

3. 在前两者基础上,大家有害怕心理,在大家占便宜的背景下怕自己吃亏。

以打车软件为例,前些年打车很便宜,大家为了省钱占便宜都去打车了。但是今天市场逐渐同质化,打车不是那么便宜的时候,大家都已经习惯打车这件事情了。

(三)不要忘记线下场景

有一个运动 App 叫做『遛米』,他们做的就是将金融和运动绑定在一起的业务。它的种子用户是运动员、健身教练,它做的是将你的资产收益和自己跑步运动的数量挂钩;你要想拿更多的收益,就得多运动、多跑步。但是大家不可能每天都在跑步,所以这个年化利率是可以很容易计算出来的。

在这样一个特殊的场景下,不需要与BAT抢占流量,也不需要花几千块钱买客户,它们很容易就获得了很多客户。与『遛米』合作的健身教练,只需要在跑步机上贴一个传单就可以逐渐吸引很多用户。

这就是我要跟大家介绍的线下场景,在互联网越来越普及、深入我们生活的今天,不要忘记与客户在线下场景相遇的机会。

三、通过用户细分实现精细化运营

点融网的客户是非常细分的,你不能把所有的客户都想成同一种客户。根据收集到的社会信息、社交信息、消费信息、金融信息等数据,我们把客户分为13个等级,每一细分等级里的客户都有明确的特定消费场景,比如年轻发烧族、中产稳定家庭等。

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图5:精细化的金融预测模型

这只是其中一种客户细分的模型,但实际上你可能要同时使用多种模型对客户进行细分。比如根据用户的产品使用频率,又可以划分为沉默用户、活跃用户、可能流失的用户等等。

客户细分之后,才能挖掘客户最大化价值。面对不同的细致客户分群,我们要设计针对性的用户运营策略;面对同一细分群内的客户,我们要提供程序化的应对方案降低成本。

比如对于沉默客户,需要设计有吸引力的产品权益快速激活;对于活跃用户,要挖掘他们更多的需求进行交叉销售;对于可能流失的用户,要及时做流失预警,在客户确认流失之前尝试挽回。

在这方面,中国和美国就差异很大。在美国同样一款理财产品,纽约的客户和西雅图的客户就表现的差不多。但是在中国,北京和上海同样背景条件的两个客户,一个会违约、另一个就不会违约,就是说中国的地域差异会很大。当然,这都是以数据为基础的,要通过数据分析来验证。

前些天我们切入了医疗美容的市场,在这个过程中我们就做了很多用户画像的工作。我们需要了解用户的痛点、问题,这个时候才能做好 Growth Hacking 。

四、数据与技术结合的高科技反欺诈

再说一下互联网金融行业比较特色的一种数据应用场景,“大数据反欺诈”。

由于网络欺诈成本低,骗贷手段多且不易识别,互联网金融领域存在大量中介代办申请、虚假身份申请贷款等虚假交易行为,任何一个来你平台申请贷款的客户,都有可能是恶意欺诈分子。这些人就像中国古代所说的『流寇』,会不断在各个金融平台之间流窜。要应对这些欺诈行为,就必须用高科技、大数据的方式。

我们所收集到的数据中有些是客户主动贡献的,比如姓名、年龄等。有些数据则需要我们自己抓取,比如用户的设备ID、访问来源、操作行为等等数据;这方面我们使用的是数据分析工具 GrowingIO 的服务,只需要接入几行代码就可以抓取全部的用户行为数据,以进精细化的行用户行为数据分析

在收集到的大量数据基础上,我们才能够建立更加精准的信用评分模型,筛选出借贷高危人群,及早识别欺诈用户和欺诈团伙。

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图6:通过设备ID发现的高风险用户群体

这是我们做出的一个设备关联图,这个设备网络里面就是高风险的『流寇』,有十万个设备ID。这个网络里面来的任何一个设备 ID 申请贷款都可能是假的,需要严加防范。

五、技术驱动的文化

所以上面讲的这些都需要技术来支持,在我们点融网都有这样一种技术驱动的文化。

(一)技术创新快于业务扩展

在点融网,每个业务员都有一个 App , 类似优步的司机端。业务员上班不一定要来公司,他来公司打卡的话是一件很麻烦的事情;他想上班的话只要打开 App 即可,这样 GPS 就能定位到他。有了业务员的地理轨迹,我们就可以更好的分配业务;附近哪里有业务需求,就近让业务员过去就可以。通过这些数据,我们可以把服务质量做的更高,同样一个业务员,业务量做的越来越大。

在点融网,我们坚持技术创新快于业务扩展,用技术和数据驱动增长,具体包括:

1.用技术干掉重复性的事情;

2.用技术创新业务模式;

3.好的架构支撑业务的可扩展性;

4.用更少的人做更多的事情;

5.更多的资源偏向技术扩展。

(二)点融网选择 GrowingIO 的原因

这是我的团队在做 GrowingIO 评审的时候写的一个30多页的 PPT ,我拿出来其中的一页总结。我和 Simon 在很早之前就是合作伙伴,一年前就开始使用 数据分析工具GrowingIO 了。

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图7:点融网对 GrowingIO 数据分析产品的评价

为什么会选择 GrowingIO ?

除了技术和业务上的好处,还因为我觉得 GrowingIO 的生意理念和方向是对的,GrowingIO 坚持第一方数据属于第一方! 

我选择 GrowingIO 的主要原因就在这里,我觉得这家公司的理念是对的,剩下来的就是一起成长。

谢谢大家!


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