数字营销
本篇文章根据纷析数据创始人兼 CEO 宋星“神策数据——用户行为大数据在金融业的探索与实践专题研讨会”演讲话题“金融行业数字营销的数据破局”的内容整理编辑。
我接触过很多客户，其中不乏一些金融客户，比如 P2P、保险领域的客户。通过长期的对比发现，在金融业做互联网营销比其他行业相对来说会更难，主要难在以下几点：
第一点是创新难，主要是因为监管的原因。国家对金融业的监管会严一些，而金融业的营销又受到渠道的监管。
比如，有一些创意不能使用，在广告上不能说刚性兑付年化利率为 20%。
第二点是获客难，金融业面对的营销对象多种多样。因为金融业的产品呈现多样化，受众人群更细分，且受众定向属性更难实现。
具体来说，买信托的用户、买银行理财产品的用户与买消费贷的用户可能有非常大的差异，也有可能没有什么差异，你很难用普通的方法区分用户在某个时间段的需求是消费贷还是买信托。
比如，我有一个客户是做婴儿奶粉的，根据一般的方法很容易定位到刚生完小孩子的人群就是目标人群，但是金融产品几乎对所有人都是有吸引力的，无论男女老少，特别是 30 岁以上的人都有购买金融产品的需求。在这种情况下，获取你的目标用户就是一个很大的挑战。
第三点是转化难，金融产品因转化变量多，营销周期长。用户很容易流失，尤其是一些投资类型的产品。
一、互金行业共同面对的问题
金融业除了要面对自身的难题，也逃不过全行业不得不面对的另外一个典型的问题——流量稀缺。
十年前，因为宽带和移动端的普及，用户数量一直在增涨，存在流量红利，大家只需要不断寻找新的流量和找到合适的网站投放就可以。
但是，在今天连流量大户今日头条从流量本身的角度上来讲都进入了一个平台期。在过去，我的客户在今日头条投广告或者其他信息流广告的效果都非常好，但是今年开始就每况愈下。
我还有一个朋友在10年前投放搜索广告的效果特别好，但现在投放搜索词的成本从 2 元涨到 70 元，增长了 35 倍，效果还不如以前。事实上，如今在一些情况下线下的推广、线下的营销甚至比线上的推广成本还低。
除此之外，另一个更严峻的问题是现在越来越难打动消费者。
在过去我们只要做好两件事就能起到不错的效果：第一是利用好搜索引擎；第二是在各个门户上投广告。但现在，信息流广告有很多家，搜索广告的效果也大不如前，还有各种视频网站和不断涌现出来的新形式，应接不暇。
因此，从某种程度上来讲，今天营销人面对的挑战非常大，以至于我们不得不仔细思考有什么新的方式帮助我们破局？
目前，我认为最好的方式是合理利用数据，像神策数据或者其他的类似于神策数据这样的公司，他们提供的数据可以帮助我们迎接挑战，下面将进行详细的说明。
二、互金行业数据化营销的三个核心
那么如何有效利用数据化营销解决这些挑战呢？总结起来是三个核心：
获客+承接/互动+转化
这 3 点必不可少，如果你没有转化，就没有最后的收益，前面所有的努力都白费了，下面我们分别来看看如何把握这三个核心。
1. 获客
在金融业获客这个环节，行业内已经出现一些很好的金融类型的投放产品。比如腾讯，腾讯是我的一个很重要客户，在一个金融行业峰会上，他们给我介绍了一款腾讯金融人群定向的产品“金融立方”（如下图）。通过这个产品，你能根据你的需求去选择不同的人群。
但是出于各种原因很多公司没有专门的金融投放产品，这个时候，数据就是唯一解决方案。
那么，到底该怎么做呢？公司要在投放不同渠道时对获取的人群做好标记，搜集用户的数据，下图是我们常用的方法，用数据来分析你获取的人群价值。
上图中纵轴为 Engagement，每一个圆饼就是一个流量渠道，可能是搜索引擎的一个关键词，也可能是一个信息流广告，也可能是微信等，圆饼大小为流量大小，每一个渠道的用户都会在该渠道上留下痕迹，这些痕迹会通过像神策数据这样的工具通过埋点将数据收集起来，通过这些数据，我们就很容易分析哪个渠道更好。
在上图中 Engagement 指的是这些流量在各个渠道的使用强度，强度越高表明他对你的产品越感兴趣；横轴的 ROI 是指用户购买产品的可能性大小，ROI 越高，表明用户购买的情况就会越理想。
所以，我们很容易发现，在右上角的流量渠道很优质，在左下角的流量渠道不太理想，这些数据全部可以通过神策数据采集并分析。
在做数据分析时，经常有人提出这样的问题：为什么这部分人的兴趣程度特别高，但是却不购买？这部分人兴趣程度这么低，但是却购买？
要解答这个疑问，我们需要做更细致的数据分析。
比如，我们可以分析这些不购买人群是不是一些初次接触产品的人群？这类新人群虽然对产品很有兴趣，但因为刚接触还不够了解产品所以没有发生购买行为，那么，这类人群的质量非常好，有很大的潜力，在未来的工作中，我们可以采取一些有效方式使其转化。
2. 承接/互动
如果你想要让新人群快速转化的话，就需要设置很多关键点，比如我们会对人群做一些刺激，利用从众心理、安全心理、权威认证、效果反馈等，这是我们面对一些对产品感兴趣又不立即转化的人群采用的常用方法，下面我们通过几个案例来了解这些关键点的具体应用。
案例 1：中融钱邦首页
我有一个好朋友是做互联网保理业务的。他的产品最核心的诉求是让更多人立即预约，因为预约的下一步操作就是项目投资。
但他发现流量引过来访问首页到立即预约的转化效果并不好，下图是他的产品首页，你可以先用 2 分钟思考一下有什么可以优化的地方？
不同的关注点可能有不同的优化方案。在互联网领域，做好营销是很重要的，就是企业如何说服客户实现企业的目的。下面我就从上面提到的营销方面的几个关键点分析该页面：
第一，是否有刺激点？有，首屏下面的 8%-12% 的年化收益是一个刺激点；
第二，是否有从众心理？没有；
第三，是否有安全性？没有；
第四，是否有信任？没有；
第五，是否有功用与效果，该产品本身具有较强的功用属性，但是在页面上没有突出显示。反观，本页面着重突出的是“ APP 震撼上线”，但是上线一个 App 对用户来说有什么震撼的呢？
所以我建议我的朋友做出了一些优化，优化后的页面如下：
我们再来看几个关键点：
第一，有没有刺激点？有，将 9.2% 的年化收益刺激点放大突出；
第二，有没有从众心理？有，刺激点下方有已为用户赚取金额的从众心理暗示；
第三，有没有安全性？有。第一眼就能看到“联手安存无忧、电子数据安全再升级”这行字，其实大家仔细一看，这只与数据安全有关，跟资金安全没什么关系，但是有没有这句话给你的安全感是不一样的，旁边还设计了一个锁的形象加强安全的心理暗示；
第四，有没有信任？有，我们新增了很多权威认证，增强信任感；
第五，有没有功用？有，在优化后的页面将“能为你赚钱”的功用凸显出来了。
这只是页面的变化，实际的效果需要利用像神策数据这样的工具进行数据的分析，通过分析，在 3 月份原页面的跳出率是 42%，但是换了新页面之后，跳出率就下降了 10 个百分点，降到 32%，不要小看这一点点变化，当一个公司月获客成本为 100 万时，这样每个月就可以节省 10 万，更多公司远不止这些投入。
案例 2：失误高发地带：人群的承接
这也是一个真实案例，该公司正好是神策数据的客户，作为一个金融产品也希望有更多人注册，但是通过数据发现，首页注册入口与从“我”中注册的用户占比差不多，理论上应该大部分用户都在首页注册，说明首页需要优化。
发现问题后，该产品进行了以下几点优化：
（1）去掉轮播图。
主观上我们会认为轮播图会传递更多信息，效果应该会更好，但是根据过往的数据，不管是网站还是 APP，人们普遍会忽略轮播图，原因可能是在不断变化的情况下，会给人不稳定的感觉，让人潜意识觉得不重要。
特别是金融业，更应该避免这种情况，因此该产品去掉了轮播图，改为安全传达图，点击后跳转安全保障页。
（2）新增新手状态显示，根据用户状态变化。
给新手福利刺激和引导，使用户在不自觉中注册。
（3）突出“立即注册”按钮。
这里要注意一点，APP 端跟 PC 端有一个很大的区别，PC 端重要的东西都放在上面，APP 端最重要的一些东西实际上是放在大拇指方便触及的地方，因此该产品将“立即注册”用红色强调，并放在页面下端，如下图所示，改版后，从首页进入的注册用户占比达到 51%。
3. 转化
在获客并很好的承接后需要做的第三步就是转化，也是最重要的一步。要获得良好的转化效果，一个很好的方法就是将不同的用户引向各自感兴趣的内容。
下面通过一个教育类案例来解读这个方法的具体应用，虽然不是金融方向的实际案例，但是在原理上是一样的。
案例 1：MBA 报考搜索词投放分析
这个公司的目标客户是想读清华大学 MBA 的一群人，主要给他们带来流量的词是 “MBA 申请与报考”“学费”等，相对而言，因为金融学硕士和 MBA 是两个专业，所以“金融学硕士”这个词没有直接转化的联系。
但是投放的数据反馈却很异常（如下图），“金融学硕士”的点击率和预期一样相对来说低一些，只有 2%，可是 “金融学硕士”的转化远好于“学费”这一词。
具体来说，每一个点击能够带来的有效咨询的数量、百分比，“金融学硕士”这个非核心人群反而还高一些，获得的每一个有效咨询的成本，“金融学硕士”更低，非核心投放词的效果好于核心投放词，说明核心投放词有很好的优化机会。
那么该如何优化呢？可以借助工具，我借助的是网页热力析（如下图），这个功能对我的工作有很大的帮助，在做营销和运营的时候，因为不能跟客户直接沟通，所有的人见到的页面都差不多，要让你的页面在 APP、网站或是微信公众号上都有优势和说服力其实很难，这个时候通过热力分析就很容易看出交互情况。
前面的例子通过优化页面的展示情况还比较直观，但在这种情况下就比较复杂，单纯的看页面展示是无法找到好的解决方案，我们必须依靠用户和页面的互动了解用户的心理，并且基于他们的心理给他们喜欢的内容，这样你才有机会让他们转化。
通过上面的网页热力分析图，我们能清楚的看到，搜索词“费用”引来的客户在页面上的点击行为要远远比搜索词“金融学硕士”引来的客户的点击行为频率高，一般点击越多，说明越感兴趣。
那么，又为什么感兴趣却没有转化呢？事实上，我们不只要看一个网页热力分析图，还需要结合其他网页热力分析图一起看，这里就不赘述了。
我们在综合信息之后，发现“费用”引流的用户点击数比较高，但是看的比较粗略，他会不停地往下看，右边的 “金融学硕士”引流的用户点击数比较少，但是他看得比较认真，他往下看的机率就会小一些。
为什么会产生这种情况呢？首先搜索“费用”的用户想看到什么？肯定是课时费用，第一时间会找与“钱”相关的信息，而“金融学硕士”的人对专业感兴趣，他们会仔细的看专业所学内容。
但是这两个页面的设置却是一样的显然存在较大问题，这些信息给了我们很多线索，最主要的线索是他的信息需求没有被满足，搜索“费用”进来的用户就是要知道费用的信息，但是一直在页面浏览寻找都没找到，转化自然不好。
这给我们的一个启发就是，针对不同人群要给到不同的引导页面，于是我们修改了页面，新页面更明确地突出了这个产品在“费用”上的优缺点，比如我们修改为读两年 MBA 只需要 5 万元，并将其在页面上突出。
金融的转化情况非常有特点，与普通消费有很多的不一样。
比如，普通消费买瓶水基本上就不会考虑什么，但是买车相对来说会考虑很多，金融产品也是一样的，我有 100 万，我会花一个较长的周期去考虑是投资信托，还是买风险大回报高的股票，还是买基金。所以，在金融业中往往会形成一个金融产品的转化周期，如下图右边所示，形成了一个斜三角。
在这种情况下，计算一个精准的 ROI 就至关重要，但是在金融行业的投资回报很难去衡量。
比如今天我投了广告，明天老板就要，给到老板的 ROI 为 1：0.02，但事实上一个星期以后才实现了真正的转化，实际的 ROI 可能是 1：20。所以，我们需要找到一种方法能计算真实的 ROI 或者真实留存率是什么，上面这个图经常用在留存率上，但也可以用在 ROI 上，这可以通过神策数据实现。
但是当产生转化的周期过长，比如半年时间，互联网之快是无法允许半年之久的计算周期，那么该如何做呢？我们可以找到某些营销的 KPI 跟未来的 ROI 相关性，再通过回归分析或者相关分析找到一个预测值。
方法 1 ：研究长效 ROI，需要找到“神奇数字”
我曾经为客户找到过一个这样的预测值，我们通过过去一年的数据，计算了过去一年真实的 ROI，并且把过去一年真实的 ROI 和它当前的一些 KPI 做比较，就是所谓的“神奇数字”，我们会发现，未来的 ROI 的好坏与当月的“有效留资”的关系很大，如下图。
所谓的留资就是咨询，即与有效的咨询比例有直接关系。通过大量的数据分析发现，ROI 高的时候，有效留资的比例也高；ROI 低的时候，有效留资比例也低。为了验证这个规律的有效性，我们还做了双验证，验证了不同的销售的 ROI 和他的留资比例的关系。
比如，有些头部销售，一个月能签约 3000 个有效留资，但是他一打电话，只要发现咨询人不感兴趣就不进行进一步的沟通，所以会浪费很多电话线索，事实上，这家公司的每一个留资的获取成本大概为 500 元。
了解这些信息后，下一步的改进方向就比较清晰了。我们需要鼓励销售提高留资率，并且把 ROI 作为衡量他们的第二个考核 KPI，通过这个设置让销售珍惜留资。在改进之后，转化得到了较大的提升。
今天的互联网营销方式多种多样，当转化周期较长时，就需要更多的数据去分析出“神奇数字”，比如使用神策数据的全埋点获得了数据的保证。
值得注意的是，在这个转化周期中不能坐以待毙，销售需要不断跟进，在跟进的过程中，只有了解到用户的更多信息才能更好的促进他们转化。
方法 2：分群与培育
除了上述促进转化的方法，还可以做好分群和培育来促进转化。
第一步是捕捉你的用户的所有触点。什么叫触点？微信、网站、App 、广告都是触点，用户在这些触点的行为数据如果通过神策数据提前部署埋点，就把这些渠道的数据打通，收集并存储下来（如下图）。
当一个用户在广告页面的记录是 IDFA，在网站上的记录是 cookie，在微信公众号的记录是 open-id，我们要判断这是不是一个人的记录，就需要用一些技术把这几个 ID 打通。
打通之后，我们就可以通过用户在 ID 背后的数据判断这是不是一个人，并且通过采集分析这些数据，我们能比较准确的还原用户，也能帮助销售了解用户从而提高转化。下面通过一个真实的案例来帮助大家理解。
案例
上图是我同事的个人信息，要获取到这些信息，电话号码和 deviceid 起到了不可磨灭的作用，没有这两个线索很多数据不能打通。一旦打通之后，我们就能够把他所有的 ID 集中起来，从而分析他在各个渠道的行为数据（如下图），比如公众号交互、网站交互、H5 交互、菜单栏等等。
通过这些行为数据，我们就可以知道他是个什么样的人，比如喜欢唱歌还是喜欢旅游等。基于这些数据我们可以设置一个流程自动化逻辑并建立一个自动化的营销决策系统。你只需在系统里面按照规则定义出一群人。
比如，利用神策数据用户分群将年龄在 30-40 岁之间，过去的 5 天之内看我的网站一共超过 10 分钟，并且看过某某产品的这群人的用户筛选出来建立一个分群。
企业拥有了清晰的人群划分后可以做精准营销，比如在后台设置给这群人发送消息“您被我们选择为幸运用户，免费赠您一张 50% 折扣的优惠券，有效期 5 天，请尽快使用哦！” ，你还可以设置一个自动化流程，下次就不需要繁琐的设置（如下图）：
在实际应用中可以建立各种各样的规则，前面我说描述的一套营销云的系统中数据是最核心的底层环节（如下图）：
四、总结
读完本文，你可能会发现本文所涉及的方法大多数都依赖于数据，不管是做相关分析还是用户分群，还是根据用户行为做精准营销，本质上都是帮助我们做更好的获客、更好的流量承接和和更好的转化。所以要做好金融行业的数字营销需要注意以下几点：
准确追踪流量是一切优化的基础，要通过靠谱的数据分析工具将数据精准的采集存储；
利用“流量互动度+ROI”的二维模型分析；
营销的核心越来越转向后端，也就是说营销和运营越来越不能分家，要配合联动；
不仅仅要做到营销的“千人”，同样要做到营销的“千面”，也就是把个性化做到位，从前端到后端都要做到个性化，不能只做一部分，如果这样，另一部分的流失率一定很高。
金融行业多长转化周期的营销，应注意时间周期的影响，找到可实时优化的“神奇数字”，在营销期间，我们要对转化的周期做控制。
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