(電子商務(wù)研究中心訊)
寫在前面：給互聯(lián)網(wǎng)金融營銷人的9點(diǎn)提示
1.80后為炒股散戶主力，廣告投放重點(diǎn)關(guān)注此年齡段。
2.高頻游戲人群在手機(jī)銀行人群中的比率為炒股人群中的近三倍。
3.可結(jié)合三方數(shù)據(jù)找出有投資、經(jīng)營類游戲行為的人群，進(jìn)行定向投放或者異業(yè)合作。
4.炒股人群的資訊閱讀偏好比較偏冷門的澎湃，而基金人群喜愛偏大眾的QQ閱讀。
5.券商與其在大流量平臺(tái)買流量，不如在財(cái)經(jīng)資訊類渠道投放廣告，政治經(jīng)濟(jì)類為宜。
6.互金公眾號(hào)發(fā)布的時(shí)間設(shè)定為 早上十點(diǎn)或晚上八點(diǎn)為圖文觸達(dá)最佳時(shí)機(jī)。
7.通過與奢侈品平臺(tái)進(jìn)行異業(yè)合作既能為品牌提升聲譽(yù)，投放的TGI可能也會(huì)更高。
8.相比愛奇藝炒股人群更偏愛優(yōu)酷，建議在優(yōu)酷上可以進(jìn)行以品牌曝光為主的投放。
9.有財(cái)富管理偏好的人群周末比較宅，喜歡與家人共度休閑時(shí)光，投放不要停。
請(qǐng)注意：以上建議僅供參考。
本文背景
金融行業(yè)告別野蠻增長，進(jìn)入存量客戶的精細(xì)化運(yùn)營時(shí)代
精細(xì)化運(yùn)營的目標(biāo)之一是擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模，轉(zhuǎn)向財(cái)富管理
如何服務(wù)不同投資偏好的人群，TalkingData用數(shù)據(jù)分析給出建議
研究目的：為什么要撰寫TalkingData投資人群洞察報(bào)告？
在存量客戶經(jīng)營時(shí)代，線上業(yè)務(wù)如何服務(wù)財(cái)富管理人群，抓住互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型第二波浪潮？
TalkingData創(chuàng)新金融部從“投資人群”的洞察報(bào)告入手，專項(xiàng)分析投資人群中的“手機(jī)銀行人群”、“基金理財(cái)人群”、“財(cái)富管理類人群”等人群，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)和TalkingData數(shù)據(jù)，為財(cái)富管理人群洞察和營銷提供建議。
報(bào)告部分總結(jié)
70后、90后熱愛奢侈品的人群更有可能成為基金投資人群。與奢侈品平臺(tái)進(jìn)行異業(yè)合作可能成為首選。
基金投資以及炒股人群中有杠桿交易行為的基金投資人群，更可能轉(zhuǎn)化為財(cái)富管理客戶。
銀行的大量理財(cái)客戶同證券客戶有較大重疊，先從此部分人群開始運(yùn)營，收效比較顯著。
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1.1 炒股人群理財(cái)屬性
除了占比最高的證券投資屬性以外，炒股人群偏愛的投資理財(cái)方式是貨幣基金，緊隨其后的有財(cái)富管理，手機(jī)銀行，借貸，直銷保險(xiǎn)等等。通過證券投資人群的前三名我們將在后面分析炒股人群分別與“手機(jī)銀行人群”、“貨幣基金人群”、“財(cái)富管理人群”等人群的差異。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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1.2 投資人群分層模型
我們將金融行業(yè)中的理財(cái)金字塔概念放在本章用于解釋報(bào)告的邏輯，但是因?yàn)榉治龅闹黝}為人群而不是具體的投資產(chǎn)品，所以分層的依據(jù)為客群數(shù)量多少以及相對(duì)應(yīng)的客戶凈值的高低。
金字塔底層人群基數(shù)大但客戶凈值低，整體服務(wù)成本高，建議提供線上服務(wù)。
金字塔頂層人群基數(shù)少但客戶凈值高，單個(gè)客戶收益高，建議提供線下服務(wù)。
針對(duì)每一個(gè)層次提供基于特殊的人群屬性向上增銷、轉(zhuǎn)化、定位的建議。
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2.1 手機(jī)銀行客戶分析
人群定義：該人群畫像具有諸如有手機(jī)銀行理財(cái)行為，或是手機(jī)上沒有安裝任何券商資訊、證券交易等APP的行為特點(diǎn)。
80后是炒股散戶主力軍
在使用了手機(jī)銀行但是沒有炒股偏好的人群中我們發(fā)現(xiàn)，90后、70后的比率更高，與后面的基金購買人群相似。且中年人群（46歲以上）在手機(jī)銀行上的行為比炒股更頻繁。券商需要思考如何將90后拉回來、如何保留住70后，銀行則要思考如何為80后提供更好的投資服務(wù)。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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2.2 游戲無法填補(bǔ)我被割韭菜的憂傷
通過深度的游戲標(biāo)簽屬性，我們可以發(fā)現(xiàn)，理財(cái)偏好為手機(jī)銀行端且沒有炒股相關(guān)APP的人群的更愛玩游戲，其中每天會(huì)有至少一次游戲行為的用戶超過20%；而相比之下此類用戶在炒股人群中僅占7.73%。高頻游戲人群在手機(jī)銀行人群中的比率為炒股人群中的近三倍。
手機(jī)銀行理財(cái)人群的游戲付費(fèi)意愿更高，有更多人在游戲中花費(fèi)超過5000元。炒股人群不太熱愛玩游戲，但針對(duì)手機(jī)銀行理財(cái)人群，游戲化運(yùn)營可能是一個(gè)不錯(cuò)的嘗試。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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2.3 我與韭菜之間可能只差一個(gè)APP
通過分析炒股人群以及手機(jī)銀行理財(cái)人群可以發(fā)現(xiàn)，炒股人群中幾乎所有人都會(huì)關(guān)注財(cái)經(jīng)資訊，而在銀行理財(cái)人群中則只有不到5%的占比。但是兩種人群都愛閱讀科技資訊類讀物。此外，炒股人群更多關(guān)注財(cái)富管理產(chǎn)品。券商與其在大流量平臺(tái)買流量，不如在財(cái)經(jīng)資訊類渠道投放廣告，說不定會(huì)有驚喜。科技資訊和閱讀可以作為一種服務(wù)，為銀行客群提供更好用戶體驗(yàn)。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.1 炒股人群洞察
人群定義：該人群畫像為下載了諸如“東方財(cái)富網(wǎng)”、“同花順”、“雪球”等股票資訊軟件的移動(dòng)端活躍人群，并經(jīng)過過濾刷量、數(shù)據(jù)去重等數(shù)據(jù)處理后的“炒股偏好人群”。
KYC – 炒股人群性別分布
炒股人群中男性占比最大，超過74%的炒股人群為男性，超過全量數(shù)據(jù)的51%，將近四分之一。
券商移動(dòng)APP的設(shè)計(jì)風(fēng)格可以重點(diǎn)考慮男性客戶需求，運(yùn)營活動(dòng)的話術(shù)需要簡單明了，小清新風(fēng)格不適合券商炒股人群。
券商的財(cái)經(jīng)資訊在選擇上需要偏向男性投資者需求，考慮增加政治、軍事、科技、宏觀經(jīng)濟(jì)等分析報(bào)告。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.2 KYC – 炒股人群年齡分布
炒股人群呈現(xiàn)年輕化，其中19-35歲的人群占比超過68%，相比在總?cè)巳褐?6%的占比超過一半還多。
券商APP的功能設(shè)計(jì)需要圍繞年輕人群需求，不求界面復(fù)雜，但求簡單明了，突出投資和交易特色。
年輕人重視客戶體驗(yàn)、對(duì)活動(dòng)響應(yīng)率高，券商APP的色彩年輕化和深化活動(dòng)運(yùn)營有可能是個(gè)不錯(cuò)的嘗試。
數(shù)據(jù)來自：TalkingData
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3.3 百度指數(shù) - 炒股相關(guān)需求圖譜
成功定位到炒股人群后。 如何精準(zhǔn)觸達(dá)這一群體？
通過在2018年2月的百度指數(shù)中搜索炒股人群以及其相關(guān)度，我們發(fā)現(xiàn)，搜索“炒股”的人群可能是愛奇藝、優(yōu)酷的用戶。喜歡玩GTA5（俠盜獵車5），常逛bilibili，也經(jīng)常會(huì)去斗魚或者虎牙觀看直播。
這些行為在移動(dòng)端也有一樣的表現(xiàn)呢？ 我們將在后面通過TalkingData的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行驗(yàn)證。
數(shù)據(jù)來自：百度指數(shù)官網(wǎng)、TalkingData
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3.4 進(jìn)擊的二次元
根據(jù)百度指數(shù)的數(shù)據(jù)，炒股人群中，使用b站的人數(shù)比率大大超過了總?cè)巳旱氖褂帽嚷?，為垂直視頻領(lǐng)域中占比最高的網(wǎng)站。
比起愛奇藝，炒股人群更偏愛使用優(yōu)酷作為主要的視頻觀看媒介，印證了百度趨勢(shì)的相關(guān)度。
營銷上，結(jié)合TalkingData在金融廣告投放方面的經(jīng)驗(yàn)，建議在優(yōu)酷上可以進(jìn)行以品牌曝光為主的投放。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.5 老鐵，火箭走一波！
炒股人群中，不管是使用斗魚還是虎牙直播的用戶明顯比率更高。印證了百度趨勢(shì)的相關(guān)度。
盡管虎牙以及斗魚是知名的游戲彈幕直播平臺(tái)，但在虎牙以及斗魚上直播分享理財(cái)知識(shí)的也大有人在。其他品牌已經(jīng)在進(jìn)行流量滲透了，你呢？
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.6 成不了富翁，我們還有GTA5
在游戲偏好中我們發(fā)現(xiàn)，炒股人群中喜愛動(dòng)作射擊類游戲（亦如GTA5）的人群占比遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及總?cè)巳?。為什么呢?/p>
進(jìn)一步研究我們發(fā)現(xiàn)，GTA5內(nèi)置炒股系統(tǒng)（線上為BAWSAQ，單機(jī)為LCN）。許多搜索“炒股”關(guān)鍵詞的人其實(shí)是在搜索GTA5游戲中的股票，這也就解釋了為什么關(guān)鍵字“炒股”與“GTA5”關(guān)聯(lián)度高，但是炒股人群對(duì)動(dòng)作射擊類游戲偏好較低。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.7 投資是一種信仰從天天德州開始
相較于總?cè)巳?，炒股人群的游戲?qū)傩暂^弱，比較偏愛撲克棋牌、經(jīng)營、策略類游戲。與投資、經(jīng)營有關(guān)的游戲更受炒股人群的喜愛。比如天天德州。
可以結(jié)合三方數(shù)據(jù)找出有投資、經(jīng)營類游戲行為的人群，進(jìn)行定向投放或者異業(yè)合作。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.8 入的了貴賓廳，出得了地鐵站，騎得了小黃車
炒股人群有明顯的商旅特征，包括更顯著的酒店、公交出行以及航空出行類應(yīng)用偏好。共享單車的使用比率也略高于總?cè)巳骸Ｈ虩o法像銀行信用卡一樣通過商旅權(quán)益吸引客戶，但是因?yàn)槿痰恼箻I(yè)代理人一般會(huì)銀行網(wǎng)點(diǎn)駐場(chǎng)，那么選擇商旅權(quán)益較好的信用卡的銀行網(wǎng)點(diǎn)駐場(chǎng)在開戶獲客上或許會(huì)更高效。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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3.9 上班艱苦阻擋不了對(duì)股票的熱情
炒股人群設(shè)備活躍時(shí)段是比較典型的上班族活躍曲線，白天的活躍時(shí)段波段比較平穩(wěn)，在下午的一點(diǎn)到五點(diǎn)會(huì)有比較小幅度的縮減。
早晨活躍時(shí)段開始于早上六點(diǎn)，在十點(diǎn)左右達(dá)到峰值。晚上的峰值在八點(diǎn)左右，在晚上十點(diǎn)左右開始出現(xiàn)下降，凌晨五點(diǎn)左右到達(dá)一天最低谷?？梢越Y(jié)合券商公眾號(hào)的運(yùn)營團(tuán)隊(duì)，將公眾號(hào)發(fā)布的時(shí)間設(shè)定為 早上十點(diǎn)或晚上八點(diǎn)為圖文觸達(dá)最佳時(shí)機(jī)。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
通過以上炒股人群的行為特征，我們可以大致描繪出炒股人群的一天。
4 . 基金人群
基金理財(cái)人群定義：在TalkingData數(shù)據(jù)中有“基金理財(cái)”標(biāo)簽的人群，該類人群畫像具有下載了諸如“財(cái)富通”、“陸金所”等基金理財(cái)相關(guān)APP，或是證券交易用戶，或有其他基金理財(cái)性質(zhì)行為特點(diǎn)。
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4.1 70后、90后更樂意購買基金
基金人群與炒股人群高度相關(guān)（基金理財(cái)人群中大部分都是炒股人群，或者說大部分是從炒股人群中轉(zhuǎn)型的）。我們嘗試去找出“貨幣基金人群”和“炒股人群”的差別，為“如何將炒股人群”轉(zhuǎn)化為“基金購買人群”的課題提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的指導(dǎo)。
我們發(fā)現(xiàn)基金人群在19-25歲、36-55歲的維度占比更高?？梢钥偨Y(jié)出，80后更偏愛個(gè)人決策炒股，90后、70后更偏向?qū)①Y金交給基金。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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4.2 買過最奢侈的東西就是基金了
通過下圖我們可以發(fā)現(xiàn)，相較于炒股人群，基金人群在消費(fèi)定位上更偏好奢侈品以及高端品牌?？梢钥偨Y(jié)出，基金人群平均凈值比平均炒股人群高，或者說炒股人群中凈值高且有奢侈品消費(fèi)行為的人群更容易轉(zhuǎn)化為基金客戶。通過與奢侈品平臺(tái)進(jìn)行異業(yè)合作既能為品牌提升聲譽(yù)，投放的TGI可能也會(huì)更高。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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4.3基金人群偏愛BATJ承載的產(chǎn)品
在內(nèi)容分享類APP中，知乎在兩種人群的使用比率都較高。此外，垂直類視頻網(wǎng)站中，基金人群更偏愛咪咕影院，炒股人群更偏愛bilibili。貨幣基金APP中，炒股人群偏好使用陸金所瀏覽或者購買基金，而基金人群中排名第一的基金類APP為京東金融。炒股人群的資訊閱讀偏好比較偏冷門的澎湃，而基金人群喜愛偏大眾的QQ閱讀。用知乎承載金融大牛的報(bào)告輸出，說不定會(huì)比悶頭寫投研更高效。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
財(cái)富管理人群定義：在TalkingData數(shù)據(jù)中有財(cái)富管理偏好標(biāo)簽的人群，該人群畫像具有下載了諸如“螞蟻聚寶”等相關(guān)APP、并且經(jīng)?；顒?dòng)區(qū)域?yàn)镃BD等商務(wù)區(qū)域的特征。
5 . 財(cái)富管理人群
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5.1 我是八零后，我為我的股票賬戶代言
財(cái)富管理人群中年齡分布與基金理財(cái)人群比較類似，相比基金人群，70后、90后的占比更高，80后的占比更低。
80后生活負(fù)擔(dān)和壓力較大，更多的人期望通過股票投資來獲取更高的收入，其投資偏好比較激進(jìn)，偏愛高風(fēng)險(xiǎn)高收益。
80后處于財(cái)富積累加速上升的通道，券商需要適當(dāng)引導(dǎo)80后的投資理念，從長期收益和資產(chǎn)配置角度來進(jìn)行理財(cái)規(guī)劃。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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5.2 杠桿加起來，黃金屯起來
總體分析，財(cái)富管理人群與炒股人群的金融理財(cái)偏好相當(dāng)，但是數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)偏向財(cái)富管理的人群有更高的借貸屬性，甚至在貴金屬投資中的占比是炒股人群的6-7倍。
在風(fēng)險(xiǎn)更高的期貨以及外匯上，兩類人群偏好同樣較低?？梢钥偨Y(jié)出，財(cái)富管理類人群更加偏好中等風(fēng)險(xiǎn)投資，特別是自帶杠桿的貴金屬投資。結(jié)合貴金屬交易頻度可以從客戶行為數(shù)據(jù)找出潛在的財(cái)富管理類用戶。
數(shù)據(jù)來源：TalkingData
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5.3 財(cái)富管理人群周末消費(fèi)地與深圳市民對(duì)比
通過財(cái)富管理人群與深圳普通市民的周末消費(fèi)地點(diǎn)的線下POI熱力圖對(duì)比，我們可以發(fā)現(xiàn)，財(cái)富管理人群主要出現(xiàn)在南山歡樂頌、清華大學(xué)園以及布吉附近。與我們假設(shè)的“CBD等商務(wù)區(qū)域”偏好相差甚遠(yuǎn)。
與一般市民聚集于羅湖相比，大部分財(cái)富管理人群周末都聚集在南山（科技園區(qū)所在地），以及郊區(qū)的高端住宅區(qū)?？梢钥偨Y(jié)出，其實(shí)有財(cái)富管理偏好的人群周末比較宅，更喜歡與家人共度休閑時(shí)光。
財(cái)富管理人群2018年1-2月深圳周末消費(fèi)地點(diǎn)（4點(diǎn)-6點(diǎn)）
深圳市民2018年1-2月深圳周末消費(fèi)地點(diǎn)（4點(diǎn)-6點(diǎn)）
（來源：alkingData移動(dòng)觀象臺(tái) 文/TD劉諭謙 編選：電子商務(wù)研究中心）
