互聯網金融總量的核算

㈠ 互聯網金融影響傳統銀行（數據指標的選取）

互聯網金融是指以依託於支付、雲計算、社交網路以及搜索引擎等互聯網工具，實現專資金融通、支付和屬信息中介等業務的一種新興金融。互聯網金融是傳統金融行業與互聯網精神相結合的新興領域。互聯網金融與傳統金融的區別不僅僅在於金融業務所採用的媒介不同，更重要的在於金融參與者深諳互聯網「開放、平等、協作、分享」的精髓，通過互聯網、移動互聯網等工具，使得傳統金融業務具備透明度更強、參與度更高、協作性更好、中間成本更低、操作上更便捷等一系列特徵。[1]理論上任何涉及到了廣義金融的互聯網應用，都應該是互聯網金融，包括但是不限於為第三方支付、在線理財產品的銷售、信用評價審核、金融中介、金融電子商務等模式。
互聯網金融不是互聯網和金融業的簡單結合，而是在實現安全、移動等網路技術水平上，被用戶熟悉接受後（尤其是對電子商務的接受），自然而然為適應新的需求而產生的新模式及新業務。互聯網金融的發展已經歷了網上銀行、第三方支付、個人貸款、企業融資等多階段，並且越來越在融通資金、資金供需雙方的匹配等方面深入傳統金融業務的核心。

㈡ 我國互聯網金融發展有三個階段、五個業態

我國互聯網金融發展的三個階段。
第一個階段是2005年以前，互聯網與金融的結合主要體現為互聯網為金融機構提供技術支持，幫助銀行「把業務搬到網上」，還沒有出現真正意義的互聯網金融業態。
第二個階段是2005年後，網路借貸開始在我國萌芽，第三方支付機構逐漸成長起來，互聯網與金融的結合開始從技術領域深入到金融業務領域。這一階段的標志性事件是2011年人民銀行[微博]開始發放第三方支付牌照，第三方支付機構進入了規范發展的軌道。
第三個階段從2012年開始。2013年被稱為「互聯網金融元年」，是互聯網金融得到迅猛發展的一年。自此，P2P網路借貸平台快速發展，眾籌融資平台開始起步，第一家專業網路保險公司獲批，一些銀行、券商也以互聯網為依託，對業務模式進行重組改造，加速建設線上創新型平台，互聯網金融的發展進入了新的階段。
解讀互聯網金融的五種業態模式：
第三方支付 ：第三方支付是互聯網金融的利器，但是這個利器投入很大，盈利很小，十分苦逼。
P2P網貸：通過P2P網路融資平台，借款人直接發布借款信息，出借人了解對方的身份信息、信用信息後，可以直接與借款人簽署借貸合同，提供小額貸款，並能及時獲知借款人的還款進度，獲得投資回報。小微貸款因其成本過高讓銀行敬而遠之，但是在互聯網時代這一切將發生根本性的改變，有效的技術手段和創新的服務方式為高效滿足龐大普通個體的金融需求提供了可能。
眾籌：所謂眾籌平台，是指創意人向公眾募集小額資金或其他支持，再將創意實施結果反饋給出資人的平台。網站為網友提供發起籌資創意，整理出資人信息，公開創意實施結果的平台，以與籌資人分成為主要贏利模式。
線上理財：是以渠道為特徵的互聯網理財銷售模式，這類是目前的主流，比較典型的是余額寶。
垂直搜索：互聯網金融的垂直搜索，將信息處理和風險評估通過網路化的方式進行，在雲計算的保障下，資金供需雙方的信息通過社交網路匹配和傳播，被搜索引擎組織和標准化，最終形成連續動態的信息序列，最終可以給出任何資金需求者的動態風險定價或動態違約概率。目前金融搜索平台的商業模式建立在人們成熟的在線比價行為上，但國內用戶的比價習慣還在形成之中，市場的進一步成熟還需要我們拭目以待。

㈢ 互聯網金融未來的前景如何

雖然互聯網金融已經不再是新鮮事物，但互聯網金融日新月異的發版展令人們長期權對其保持著新鮮感。受眾們之所以不會對互聯網金融感到疲倦，主要來源於兩方面的原因。第一是互聯網金融產業的不斷創新，例如從最先被人們知曉的網路借貸平台到科技金融、大數據金融、消費金融、普惠金融等，令互聯網金融始終保持著新鮮感；第二是存活下來的互聯網金融公司十分注重用戶體驗，通過各種模式為用戶創造便利、營造場景，增強用戶粘性。
上述兩點也符合產品以及企業的成長周期，人們也往往只會關注成長、成熟的周期，而不會關注衰退期。與傳統產業不同，互聯網金融企業或產品如能不斷創新、不斷迎合重要用戶的客戶體驗，就將長期處於發展期，令企業和產品在發展中長青，強勢的互聯網金融企業正是這樣做的，這也是互聯網金融未來發展的趨勢。
結合市場實際環境以及金融因素，互聯網金融在經過探索發展後，未來的發展趨勢主要會集中在政策監管以及行業規范化、服務社會實體產業、業務模式專業化及小額化、新技術的不斷更迭這四大方面。

㈣ 互聯網金融占金融總量

比例還是挺小的，才幾千億，相對幾十萬億的總量。。。

㈤ 關於互聯網金融行業的會計分錄，求解~~很急 謝謝~

雖然沒接觸過互聯網金融行業的會計，不過要是我做的話，我會這么做
借：銀行存款 15
貸：預收賬款 15

借：勞務成本 15
貸：銀行存款 15

㈥ 互聯網金融的信息處理

一是社交網路生成和傳播信息，特別是對個人和機構沒有義務披露的信息，使得人們的「誠信」程度提高，大大降低了金融交易的成本，對金融交易有基礎作用。（社交網路具有的信息揭示作用可以表現為：個人和機構在社會中有大量利益相關者。這些利益相關者都掌握部分信息，比如財產狀況、經營情況、消費習慣、信譽行為等。
單個利益相關者的信息可能有限，但如果這些利益相關者都在社交網路上發布各自掌握的信息，匯在一起就能得到信用資質和盈利前景方面的完整信息。比如，「淘寶網」類似社交網路，商戶之間的交易形成的海量信息，特別是貨物和資金交換的信息，顯示了商戶的信用資質，如果淘寶網設立小額貸款公司，利用這些信息給一些商戶發放小額貸款，效果會很好。）
二是搜索引擎對信息的組織、排序和檢索，能緩解信息超載問題，有針對性地滿足信息需求。搜索引擎與社交網路融合是一個趨勢，本質是利用社交網路蘊含的關系數據進行信息篩選，可以提高「誠信」程度。比如，抓取網頁的「爬蟲」演算法和網頁排序的鏈接分析方法（以Google的PageRank演算法為代表）都利用了網頁間的鏈接關系，屬於關系數據。
三是雲計算保障海量信息高速處理能力。在雲計算的保障下，資金供需雙方信息通過社交網路揭示和傳播，被搜索引擎組織和標准化，最終形成時間連續、動態變化的信息序列。可以給出任何資金需求者（機構）的風險定價或動態違約概率，而且成本極低。這樣，金融交易的信息基礎（充分條件）就滿足了。2011年2月已經出現了針對計算能力的現貨交易市場，預計期貨市場也將出現。金融業是計算能力的使用大戶，雲計算會對金融業產生重大影響。

㈦ 互聯網金融與金融科技的區別到底在哪

互聯網金融主要是指通過互聯網技術來實現資金的融通，金融意指資金的融通，這個內融通容包括直接融通和間接融通，互聯網金融更多是指直接融通，目前互聯金融的一個典型例子就是P2P平台，這個在中國雖發展不足5年，但憑借其投資門檻低，收益率穩定迅速佔領市場，目前年交易規模已破萬億，且還在以雙位數增長，9月份央行更首次為網貸平台正名鼓勵其發展，未來合規的網貸平台發展空間還是蠻大的。
金融科技其實來自美國，在美國沒有互聯網金融這個概念，只有金融科技，主要指互聯網公司或者高科技公司利用雲計算、大數據、移動互聯等新興技術開展金融服務。這些服務和銀行所提供的金融產品和服務，不是顛覆的關系，而是互為補充。
總結來說，互聯網金融其本質還是金融，而金融科技對科技要求較高，主張利用科技的力量來進行金融服務。

㈧ 互聯網金融行業的監管主體是什麼

2014年月19日至20日，「2014上海新金融年會暨互聯網金融外灘峰會」在上海市舉行。銀監會副主席閻慶民在會上指出，互聯網促進金融消費方式和交易行為改變，資源得到更有效快捷配置，為實體經濟發展提供了更多層面的支持。但互聯網金融兼具互聯網和金融雙重因子，決定了風險遠比互聯網和傳統金融更為復雜。
這些年，防範互聯網金融風險問題逐漸被關注，越來越多的人意識到只有風險控製得當才能讓互聯網金融長遠發展。全國人大代表、台盟廣東省副主委，暨南大學管理學院會計系教授、審計處副處長盧馨近日在接受《法制日報》記者采訪時詳細介紹了互聯網金融發展中存在的風險及其對風險防範的建議。
沒有明確的市場准入制度
據統計，2011年至今，中國人民銀行頒發7批次共250個第三方支付牌照，其中可提供網路支付的有97個。截至2013年年底，余額寶的客戶達到4303萬人，資金規模達到1853億元。
盧馨說，互聯網金融依靠大數據、批處理等網路技術及平台，交易方式靈活、業務處理高效，相比於傳統金融，剛好與小微企業「短、小、頻、急」的融資特點相適應，顯著降低了小微企業的融資成本，吸引眾多貸款者和小微企業參與，在小微企業融資方面占據越來越重要的地位。截至今年2月底，阿里小貸累積投放借款1700億元以上，為超過70萬家小微企業、個人創業者提供了貸款，且不良借款率控制在1%以下。
「在互聯網金融環境下，交易信息的處理效率和資金的配置效率都得到提升，大大降低了小微企業的融資成本。」盧馨說，國家對於互聯網金融的發展也很重視。去年年初，國務院就將「互聯網金融發展和監管」列入金融領域重點研究課題，今年更是首次將互聯網金融寫入政府工作報告。
「但是，作為新興產物，發展自然伴隨著風險。」盧馨詳細分析了目前互聯網金融存在的風險。互聯網金融的很多業務產品特別是P2P網路借貸平台的業務活動，缺乏相關政策法律制度的約束和規范，可能觸及非法吸收公眾存款和非法集資的法律紅線。互聯網金融沒有明確的市場准入制度，各種業務模式自成一體，同一模式的不同平台，沒有統一的行業標准，極大降低了互聯網金融平台的整體質量。互聯網金融目前還沒有明確的監管主體，處於監管邊緣地帶，難以全面掌握互聯網金融市場的相關數據。
此外，由於互聯網金融的低門檻，P2P網路借貸平台的身份認證方式過於簡單，用戶注冊賬號十分容易。目前還沒有完善的客戶身份識別機制及可疑交易分析報告機制。互聯網金融的資金後續跟蹤措施還很欠缺。反洗錢法沒有涉及互聯網金融領域，互聯網市場成為洗錢的新場所。專門針對打擊網路經濟犯罪的法律制度也很不完善，為洗錢分子提供了機會。
盧馨還強調，目前互聯網金融幾乎是純粹依靠互聯網技術在發展，平台容易存在缺陷或者漏洞，所以要警惕網路技術風險和信息安全風險。此外，互聯網金融平台和借款者都存在信用風險。
「網路平台沒有統一的運營標准卻可以掌握巨額的周轉資金，存在資金挪用、攜款跑路、平台關閉的風險。而借款者的個人信息資料的可靠性和真實性難以評價，隱藏著造假的可能性，使到期違約風險增大。」盧馨說。
完善互聯網金融法律法規
針對互聯網金融存在的各種風險，盧馨建議要明確其法律地位，完善互聯網金融法律法規。但是，盧馨也強調，完善更多的是從原有的法律制度上找到能適合互聯網金融的內容，不是一味地頒布新的法律。
盧馨建議，互聯網金融應作為反洗錢機構的重點關注領域。反洗錢法沒有對互聯網金融的反洗錢義務和法律責任作出相關規定。國家應考慮修改此法，將互聯網金融納入其中，並針對具體情況作出相關規定，嚴厲打擊互聯網金融洗錢行為。
盧馨還建議國家應盡快出台相關條例以規范互聯網金融企業對個人信息的使用，確保在信息泄露後個人權益得到合法保障。同時出台互聯網金融市場管理辦法，針對互聯網金融的不同業務模式制定相應的標准，規范市場行為，構建互聯網金融體系。
「特別是對電子貨幣是否合法以及電子合同的管理，需要盡快立法明確。」盧馨說。
針對目前監管的缺失，盧馨強調對互聯網的監管要做到監管主體的明確性與監管措施的嚴厲性。目前我國對第三方支付已經制定了比較明確的監管機制，但對其他業務模式大多數尚處於無監管狀態。她建議，可以考慮以分業監管為出發點，充分發揮銀監會、證監會和中國人民銀行等監管機構的作用，各監管機構進行職責分工，分別監管互聯網金融的某種業務模式和產品。此外，監管機構應以金融業、互聯網方面的法律法規及民法通則為依據，制定互聯網金融監管制度。該制度應涉及互聯網金融的各種業務模式，明確監管手段和懲罰措施。同時通過強制信息披露的方式，要求各互聯網金融企業依法公開披露信息，以促進企業規范運作，降低互聯網金融企業偽造信息的可能性，防範非法集資。
進一步完善全國徵信系統
盧馨說，我國的徵信系統包括企業徵信系統和個人徵信系統，目前均處於不斷補充和完善的階段。直接使用徵信系統的包括商業銀行、司法部門以及數據主體本人。目前，互聯網金融數據還沒有被納入徵信系統，也沒有徵信系統的使用權，這在一定程度上弱化了互聯網金融平台了解借款者信用情況。
隨著小微企業不斷涉足互聯網金融領域，互聯網金融的交易數據將是這些企業信用數據的一大重要來源。因此，針對我國徵信系統的實際情況，盧馨建議擴大徵信系統數據的來源，加大對小微企業信用數據的搜集，賦予互聯網金融企業使用徵信系統的許可權。
此外，盧馨還建議針對互聯網金融機構可能出現的信用風險建立懲罰機制，加強行業內監督，建立黑名單公示機制。同時，建立互聯網金融行業共享資料庫，歸集各種模式下的數據信息，使互聯網金融數據在行業內共享，達到信息的相互監督，也便於通過大數據、雲計算等先進技術對數據進行統一分析，建立良性的互聯網金融環境。

㈨ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。

最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。