引言
中国的移动金融互联网行业在近两年跨入了蓬勃的多元化道路。目前市场上移动金融领域的app多如牛毛，仅是从功能上划分，就产生了诸如支付、理财、手机银行、证券、消费金融等各大派系。
在当下国内移动互联网的环境下，互联网公司和大型国有机构自身的基因特性又更进一步加快了各垂直领域百花齐放的局面。
诚然微信，支付宝这两个场景之王几乎贯穿了生活的各方面，但银行作为金融的源头，同样也牢牢把控住现代人手机银行以及信用卡的入口。但纵有机构有千千万万，诸多移动金融app运营也有着清晰的指标脉络。
图：移动金融app运营阶段图
一、 获客阶段
1. 用户量
用户量是一切运营工作的开端和基础，也因此产生了移动金融app运营的***个分歧——如何定义用户。现有行业主流的区分方法有以下几种：
a) 下载使用app的人数(无论注册与否)
b) 使用并注册的人数
c) 参加过本app红包推广活动，并留下手机号码的人数(互金理财类)
d) 注册之后，进行过完整开户流程的人数(证券类)
不同的用户区分方法会带来不同统计口径和运营策略，厘清自己用户的定义是首要任务。
新增用户量的指标可细化到年/月/周/日的粒度，同时需要加入与以往平均数据状况的跟踪对比，无对比不分析。
例：上图反映的是某移动金融app在统计时间内的新增用户量情况，通过对比得知在上月，大量的广宣以及贴息返利活动吸引大量用户注册使用，但在活动停止后，用户即回归到正常自然增长状态，降幅显著。
后续对用户转化和价值情况进行深入分析，调查本次活动吸引用户群的ROI(投资回报率)和LTV(生命周期总值)，以此来给活动的价值总结定性。
2. 用户获取成本
用户获取成本往往有两类指标含义。一是全部用户的获取成本，二是付费用户的获取成本。前者为所有移动app通用的观测指标，而后者对于移动金融和电商类app尤为的重要。
移动金融机构普遍会采用以往信用卡生命周期管理的方式来测算用户的终生价值(LTV)。想想这些年倒闭的P2P，除少数有资本和集团输血的机构外，没有机构可以长期在用户获取成本大于终生价值的背景下生存，更何况此处提到的“成本”还未将金融机构的核心风控、坏账率因素纳入整体成本考虑中。
对于中大型金融机构而言，每年在运营获客工作上的花销预算通常在前一年由计财部门审核完毕，后期往往难以追加调整。因此用户获取成本不仅仅用作传统的渠道价值考核，也直接与全年目标用户量这一重要KPI戚戚相关。
移动金融app的用户获取成本主要是由渠道投放费用+红包(新客)优惠两部分组成，大致如下图：
当然，渠道推广不仅仅承担获客职责，同样也起到整体品牌推广作用。业内数家知名的P2P公司去年在渠道推广费用上花销超过1亿人民币。
而红包通常被认为最直接有效的获客手段，各家移动金融app在此早已大做文章。最典型的是理财和消费金融类的app，直接赠送1-10元不等的现金红包，或者高额的信任理财贴息(通常在现有年化收益上增加0.5-2%，但为控制成本，认购金额和时间上往往有较多限制)、分期免息等优惠措施。
国内移动金融app市场已逐渐告别增量市场，转而成为存量市场。单个用户的获取成本从早期的20-30元增长到如今看齐信用卡超过百元的地步。各领域在短期内并没有下降的趋势，获客成本会逐渐成为运营与市场、风控，计财部门争议的焦点。
二、 活跃阶段
3. 绑卡量(率)
拆解移动金融的含义，即在移动端通过电子支付的方式购买产品。其中既包括虚拟的金融产品和服务，同时也包括物理产品。而绑定银行卡是这种购买行为发生的***要素。很多机构会将绑卡量(率)视作生命线，究其原因在于：
1) 金融的重决策链特性同样影响到移动金融领域。用户愿意将自己银行卡的交易接口与该app关联，往往代表着重要的排他信任感，是交易发生的开端与前兆。
2) 获取用户真实的信息，为后续精准营销获得更多精确数据;
绑卡量的因素往往取决于运营机构自身的背书以及用户业务的主观需要。运营中往往会用积分体系、功能歧视、礼金奖励来刺激用户完成绑卡行为——尽管对于后者而言往往容易引来羊毛党。
同时对于绑卡指标的关注仍应建立在转化漏斗之上，观察每一步转化的用户流失情况，来制定和修改下一阶段的运营策略。
某移动金融app在统计时间内的绑卡转化情况，由于是非银行背书类产品，其12%的绑卡转化率表现整体来说较出色。
但仍需关注的在使用-注册，以及注册-绑卡阶段的大量用户流失。运营人员需与产品经理及开发人员沟通，测试优化注册步骤绑卡步骤。同时采用小范围样本调研对的方式，对于在绑卡阶段流失的用户进行电话/问卷访问，了解其未绑卡的痛点在哪里。
4. 活跃量(率)
依照传统的移动app分析法，活跃从日/周/月的时间维度进行测算，查看整体活跃用户在统计时间内的数量及占全量用户的比例。除此之外，考虑到目前移动金融app整体呈现大而全的趋势，集合理财、股票、支付、贵金属、甚至电商等功能，全方位管理用户资产。
因此除整体活跃量的分析统计外，还需关注用户在各副业务板块的转化活跃情况，以至少完成过一次购买/参与业务行为作为活跃转化指标。
通过对app活跃的每日监测和预测，来判断活动效果的好坏。
例：上图系某移动金融app在去年下半年上线的红包活动，旨在拉新并提升活跃量。就活跃数据而言，虽然下半周的活跃止住颓势，曲线有所上扬，但考虑到其***别的用户量，整体上并未比未进行红包时的活动效果显著。
由于当下大量的存在，用户对于现金类红包的营销活动的敏感度较低，在这之上进一步的重点包装和宣传会是后续红包活动的重点，如支付宝的集五福活动。
图：从单向的业务活跃转化到业务关联交叉使用分析，有助于运营中进行关联业务的推荐，并分析交叉用户使用特性，建立种子用户画像特征。
三、 留存阶段
5. 留存率
留存的概念一点也不陌生，常见的统计周期有次日、7日、14日、30日等。通常又分为新用户留存和活跃用户留存。
1) 新客留存：统计新注册用户在统计周期内的留存情况。通常配合新上线的活动和渠道推广后的分析监测。移动金融app在短期内未完成获客工作，通常会进行大量的红包让利活动，也因此吸引到大量被成为“羊毛党”的用户，尽管现有黑/白名单、用户标签、IP监测等多种方法，但此类用户难以完全杜绝。新客留存可作为监测薅羊毛用户的指标之一。
2) 活跃留存：活跃用户的留存情况。主要监测现有用户对于app的使用(非交易)黏性。手机银行类、信用卡类和证券类app高频使用的特点使得他们在这一指标中的表现十分突出，比如证券类app，交易日活跃用户的次日留存可以超过8成，而相对理财及消费金融类的表现相对较低。因此对于移动金融app而言，功能模块的完善除了全方位管理用户资产外，以不同的功能吸引用户使用，形成长期黏性也是利好方面。
四、 营收阶段
图：渠道投放价值示例
6. 用户终身价值(LTV)
该数据主要用来分析当前用户价值以及渠道获客价值，该项数据需要长期对比监测。在游戏行业中，用户终身价值=用户平均收入(ARPU)*用户生命周期(LT)。
但移动金融app不同情况在于，用户在贡献极高营收(Revenue)的同时，其购买的金融产品/服务成本(Cost)不能简单等同与游戏行业中的道具，后者几乎是零边际成本。
因此恰当的计算方式是用户单月贡献的利润*生命周期，比如证券行业中使用其换手费，理财行业使用管理费以及息差，通常计算周期为一个月。
考虑到金融app的长决策性，计算平均用户***购买时间与注册时间(或者下载时间)之间的平均时长，来确定合适的起始时间计算点。
7. 单客贡献总利润、ROI
单客贡献总利润=LTV-获客成本
ROI=LTV/获客成本
单客贡献总利润和ROI同样用作渠道价值的评判标准。在有更多设备数据的前提下，计算手机品牌、型号的整体利润贡献量，以此来指导未来活动运营的渠道投放选择以及活动奖品的选择。
五、 传播阶段
8. 行业排名
国内现有大量数据服务商提供app数据监测，如TalkingData、易观、Questmobile等。定期观察自身app在各移动金融细分领域的排名、覆盖情况，以此了解行业及竞品情况。
9. SNS阅读、转发数
内容运营的分析指标之一，以周/月时间维度监测，同时比较竞品表现。微博、微信、贴吧、应用商店论坛以及各金融细分领域的论坛(如信用卡的我爱卡等)
本文作者黄嘉伟是36大数据的专栏作者，也是TalkingData高级咨询顾问，主要提供移动金融领域数据咨询服务。
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