编者按：市面上互联网金融产品越来越多竞争也愈加激烈，企业如何解决获客难题？互联网金融营销方面如何开展数据分析？企业如何通过数据分析工具来定位问题互联网金融营销？企业服务汇为大家介绍数据分析工具在互联网金融的应用。

 

➤  互联网金融简介

在如今的互联网金融盛行的环境下，利用渠道宣传提升获客率，保证用户的周期留存率，对于互联网金融企业来说是眼前面临的问题。其中行业内较为有效的手段就是建设自己的互联网金融营销数据分析体系，通过互联网金融营销数据分析，深度把控用户数据。

通常来说互联网金融产品的数据分析工具会实时获取用户数据，互联网金融营销数据分析可以让互联网金融企业能更清晰的了解用户信息，方便及时制不同的运营策略。

 

➤  问题和需求

1、 获客成本高：互联网金融领域获客成本高是一个一直以来存在的问题。由于目前市面上理财产品很多，互联网金融企业需要通过各种渠道做产品推广，带来了居高不下的获客成本。而且不同的渠道获客质量高低不一，低质量的客户渠道严重的影响了获客成本。每一个新客户注册企业都背负着沉重的包袱。

2、 用户难留存：互联网金融企业大多会采用奖励激励机制进行拉新促投，同样也导致了“薅羊毛”效应，大量的羊毛党在参与奖励机制，但从不留存。花了大笔价钱进行推广获客得到的用户却无法实现周期留存。

3、 风控策略：互联网金融领域，多数都是典型的借贷类产品，对产品的风控策略是需要着手解决的，都需要为用户评估体系来建立数据支持。而深度数据收集、用户数据跟踪等问题同样是互联网金融企业所面临的难题。

 

➤  解决方案

1、 便捷的接入方式：许多互联网金融企业均由传统的金融企业转型而来，所以技术沉淀不高，自建体系困难重重。工具提供了方便简洁的接入方法，中小企业可以低成本的使用数据分析服务，推进互联网金融营销进展。

2、 推广渠道监控：数据分析工具可以对产品在推广过程中进行全渠道跟踪监控，收集投放广告的相关数据，包括渠道来源、曝光、点击、下载激活等信息。通过互联网金融营销数据分析，可以帮企业选出高质量的用户来源渠道，促进用户质量的提升。

3、 用户留存监控：通过数据分析工具的提供的用户留存分析，互联网金融企业可以通过工具对用户进行区分，快速找到羊毛党，并通过互联网金融营销数据分析对可能的再次发生转化的用户进行主动营销。保证用户留存的同时，促进再次转化。

4、 用户画像辅助风控：数据分析工具会对用户数据收集，获取数据分析得到用户偏好。并通过结果来辅助确定用户的还款能力，可以作为金融风控的数据参考。

 

➤  小结

本文企业服务汇介绍了数据分析工具针对互联网金融领域的解决方案，可以帮助企业做互联网金融营销。总的来说互联网金融数据分析工具可以为企业提供获客成本、用户留存以及用户风控方面的数据作为指导。